客户风险管理方法与流程

本申请涉及风险管理，尤其涉及一种客户风险管理方法。

背景技术：

1、在保险行业，客户流失预警对于保障保费收入稳定性至关重要。随着数字化渠道的普及，海量的多源异构行为数据成为洞察客户意图的关键。然而，现有技术仍主要依赖保单状态等静态结构化数据，难以有效处理此类非结构化数据；由于缺乏动态行为编码机制及语音-语义融合的情绪识别能力，其无法捕捉行为序列的时间衰减特征或准确量化客户隐含情绪，这种对动态意图与深层情绪的感知缺失直接导致了客户流失预警精度低的技术问题。进一步地，因无法从数据中解析真实的致险因素，现有方法被迫基于相关性分析构建决策模型，难以剥离客户自身活跃度等混淆变量的影响，无法评估干预动作的真实留存增益并匹配最佳干预时机，最终因决策逻辑偏差引发干预资源错配，难以实现客户留存收益的最大化。

技术实现思路

1、本申请提供了一种客户风险管理方法，以至少解决现有技术中难以有效捕捉多源异构行为数据的动态特征与深层关联，无法准确识别客户实时情绪，导致客户流失预警精度低与干预资源错配的技术问题。

2、第一方面，本申请提供了一种客户风险管理方法，所述方法包括：

3、获取目标对象的多源异构行为数据，所述多源异构行为数据包括应用程序交互行为日志、在线文本交互序列及客服语音流数据，所述目标对象用于指示处于监测状态的待分析用户；

4、对所述多源异构行为数据进行动态行为编码，确定行为状态向量，所述动态行为编码包括通过可微分时间间隔嵌入层获取时间衰减特征，以及基于层级注意力机制得到多通道行为特征；

5、对所述客服语音流数据进行语音-语义融合情绪识别处理，确定情绪强度指数，所述语音-语义融合情绪识别处理包括对低置信度语音段进行加权抑制，以及通过对比学习机制匹配历史高风险语义原型以增强关键情绪特征；

6、基于所述行为状态向量与所述情绪强度指数，执行反事实推断以预测干预动作的潜在留存增益；

7、基于所述潜在留存增益，确定最优干预动作及干预时机，以生成所述客户风险管理方案。

8、上述技术方案通过引入可微分时间间隔嵌入与层级注意力机制，能够从稀疏、异步的多源数据中有效提取客户行为的时间衰减特征，解决了传统模型难以捕捉行为动态演变的问题。在情绪感知方面，通过语音与语义的双流融合以及对低置信度段的抑制，有效克服了电话噪音干扰，提升了高风险情绪的识别准确率。进一步地，基于结构因果模型与反事实推断，能够剥离客户自身活跃度等混淆因素，算出干预动作的真实增益，而非仅依赖历史相关性推测，从而有效避免了无效打扰。结合因果强化学习策略，最终实现了干预动作与执行时机的双重优化，提高了客户留存率并降低了营销运营成本。

9、第二方面，本申请提供了一种客户风险管理装置，所述装置包括：

10、数据获取模块，用于获取目标对象的多源异构行为数据，所述多源异构行为数据包括应用程序交互行为日志、在线文本交互序列及客服语音流数据，所述目标对象用于指示处于监测状态的待分析用户；

11、行为编码模块，用于对所述多源异构行为数据进行动态行为编码，确定行为状态向量，所述动态行为编码包括通过可微分时间间隔嵌入获取时间衰减特征，以及基于层级注意力机制得到多通道行为特征；

12、情绪识别模块，对所述客服语音流数据进行语音-语义融合情绪识别处理，确定情绪强度指数，所述语音-语义融合情绪识别处理包括对低置信度语音段进行加权抑制，以及通过对比学习机制匹配历史高风险语义原型以增强关键情绪特征；

13、因果推断模块，用于基于所述行为状态向量与所述情绪强度指数，执行反事实推断以预测干预动作的潜在留存增益；

14、方案生成模块，用于基于所述潜在留存增益，确定最优干预动作及干预时机，以生成所述客户风险管理方案。

15、第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述客户风险管理方法所执行的操作。

16、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由处理器加载并执行以实现所述客户风险管理方法所执行的操作。

17、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一种客户风险管理方法的步骤。

1.一种客户风险管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述获取目标对象的多源异构行为数据，包括：

3.根据权利要求1所述的客户风险管理方法，其特征在于，对所述多源异构行为数据进行动态行为编码，确定行为状态向量，所述动态行为编码包括通过可微分时间间隔嵌入获取时间衰减特征，以及基于层级注意力机制得到多通道行为特征，包括：

4.根据权利要求1所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述对所述客服语音流数据进行语音-语义融合情绪识别处理，确定情绪强度指数，包括:

5.根据权利要求1所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述基于所述行为状态向量与所述情绪强度指数，执行反事实推断以预测干预动作的潜在留存增益，包括：

6.根据权利要求5所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述基于历史干预日志，利用逆向倾向加权法构建伪总体，包括：

7.根据权利要求5所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述基于所述伪总体与所述因果图结构，构建反事实干预模拟函数，用以预测执行干预动作后的期望留存值，包括：

8.根据权利要求1所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述基于所述潜在留存增益，确定最优干预动作及干预时机，以生成所述客户风险管理方案，包括：

9.根据权利要求8所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述利用因果强化学习策略网络，在所述动作空间对所述状态空间进行策略寻优，确定最优干预动作，包括：

10.根据权利要求8所述的客户风险管理方法，其特征在于，所述通过动态规划获取向前模拟未来时间窗口内的期望回报轨迹，确定所述最优干预动作的最佳执行时间点，作为最优干预时机，包括：