一种息费减免方案推荐方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术涉及领域，具体而言，涉及一种息费减免方案推荐方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.信用卡消费是一种非现金交易付款的方式，消费时无须支付现金，待账单日时再进行还款。在使用信用卡的过程中，往往会产生信用卡息费。信用卡息费指的是信用卡利息和手续费。根据数据显示，针对信用卡息费调减诉求量增长，投诉量和监管投诉大大增长。针对客户息费减免的投诉和诉求，一些公司和主体成立息费协商专团应对。
3.客户往往通过电话或文字、语音的方式向信用卡服务方发起息费减免诉求或投诉；服务方接收到诉求或投诉后，需要针对客户的诉求判断诉求是否合理、制定出息费减免方案并与客户沟通；但是，服务方的工作人员很难在短时间内对客户诉求做出有效判断，以及制定出合理的息费减免方案。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种息费减免方案推荐方法、装置、电子设备及介质，能够根据客户标签，直接生成匹配该客户的息费减免方案和应答话术，无需人工判断客户诉求，制定息费减免方案，从而能够针对客户制定精准的息费减免方案。
5.本技术实施例提供的一种息费减免方案推荐方法，所述方法包括：基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签；响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理所述客户标签得到一处理结果；其中，所述方案推荐模型的每一处理结果对应一推荐信息，所述推荐信息中包括息费减免方案和应答话术；根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术。
6.在一些实施例中，所述的息费减免方案推荐方法中，根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术，包括：当目标推荐信息符合预设调整条件时，根据客户的客户信息和预设调整规则，调整所述目标推荐信息；将调整后的目标推荐信息中的息费减免方案和应答话术作为客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术；其中，所述目标推荐信息符合预设调整条件，至少为以下之一：所述目标推荐信息中的息费减免方案和/或应答话术中携带有预设调整标识；接收到针对目标推荐信息的调整指令。
7.在一些实施例中，所述的息费减免方案推荐方法中，根据客户的客户信息和预设调整规则，调整所述目标推荐信息，包括：
根据预设调整规则，获取目标推荐信息中的第一目标字段；所述第一目标字段属于息费减免方案和/或应答话术；获取第一目标字段对应的第二目标字段，并根据所述预设调整规则处理第二目标字段得到更新字段；将目标推荐信息中的第一目标字段替换为更新字段，得到更新后的目标推荐信息。
8.在一些实施例中，所述的息费减免方案推荐方法中，所述获取第一目标字段对应的第二目标字段，至少包括以下之一：从客户的客户信息中获取第二目标字段，从客户标签中获取第二目标字段，接收到针对第一目标字段的第二目标字段。
9.在一些实施例中，所述的息费减免方案推荐方法中，所述客户信息包括历史信息和实时信息；相应的，基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签；包括：基于所述历史信息中的客户标识，从预先建立的标签数据库中获取与客户标识匹配的第一标签；其中，所述预先建立的标签数据库中存储有多个客户的第一标签，所述第一标签是基于客户的历史信息得到的；基于客户在息费减免沟通过程中的实时信息，获取客户的第二标签；组合所述客户的第一标签和第二标签，得到客户在目标领域的客户标签。
10.在一些实施例中，所述的息费减免方案推荐方法中，在确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术之后，所述方法还包括：基于客户拒绝所述目标息费减免方案，更新客户标签，得到更新后的客户标签；通过更新后的客户标签，重新确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术。
11.在一些实施例中，所述的息费减免方案推荐方法中，响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理所述客户标签得到一处理结果，包括：响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型中；其中，所述客户标签中包括客户所属类型组的标签，同一类型组中不同客户的客户标签满足预设相似度要求；所述方案推荐模型处理包括所述类型组的客户标签，得到一处理结果；其中，同一类型组中客户对应至少两种类型的处理结果，以将不同处理结果的客户作为对照组；相应的，所述方法还包括：在客户执行所述处理结果对应的目标息费减免方案后，获取每个对照组中客户的反馈信息；根据所述客户的反馈信息，调整所述方案推荐模型中的息费减免方案和应答话术，得到调整后的方案推荐模型。
12.在一些实施例中，还提供一种息费减免方案推荐装置，包括：获取模块，用于基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签；
响应模块，用于响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理所述客户标签得到一处理结果；其中，所述方案推荐模型的每一处理结果对应一推荐信息，所述推荐信息中包括息费减免方案和应答话术；确定模块，用于根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术。
13.在一些实施例中，还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行所述的息费减免方案推荐方法的步骤。
14.在一些实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行所述的息费减免方案推荐方法的步骤。
15.本技术实施例提供的息费减免方案推荐方法、装置、电子设备和介质，所述方法能够基于客户信息，构建表征客户特征的客户标签，并利用客户标签和训练好的方案推荐模型，准确有效的判断该客户的情况，并基于客户信息中的信用卡产品、息费类型、交易记录、消费习惯等多方面的差异，精细化的制定匹配该客户的息费减免方案和应答话术，从而使得息费减免决策过程系统化，减少客服学习培训的成本，及时是新人也能迅速投入工作；由于只有少部分核心员工了解策略规则，减少策略泄露被黑产薅羊毛的风险记录息费减免策略流程。
附图说明
16.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
17.图1示出了本技术实施例所述息费减免方案推荐方法的方法流程图；图2示出了本技术实施例所述基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签的方法流程图；图3示出了根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术的方法流程图；图4示出了本技术实施例所述根据客户的客户信息和预设调整规则，调整所述目标推荐信息的方法流程图；图5示出了本技术实施例中所述更新目标息费减免方案和目标应答话术的方法流程图；图6示出了本技术实施例所述息费减免方案推荐装置的结构示意图；图7示出了本技术实施例所述电子设备的结构示意图。
具体实施方式
18.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例
中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本技术中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本技术的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本技术中使用的流程图示出了根据本技术的一些实施例实现的操作。 应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。 此外，本领域技术人员在本技术内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
19.另外，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
20.需要说明的是，本技术实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
21.信用卡消费是一种非现金交易付款的方式，消费时无须支付现金，待账单日时再进行还款。在使用信用卡的过程中，往往会产生信用卡息费。信用卡息费指的是信用卡利息和手续费。根据数据显示，针对信用卡息费调减诉求量增长，投诉量和监管投诉大大增长。针对客户息费减免的投诉和诉求，一些公司和主体成立息费协商专团应对。
22.客户往往通过电话或文字、语音的方式向信用卡服务方发起息费减免诉求或投诉；服务方接收到诉求或投诉后，需要针对客户的诉求判断诉求是否合理、制定出息费减免方案并与客户沟通；但是，信用卡收费项目包括年费、工本费、还款违约金、取款手续费、现金转出手续费、外汇兑换手续费、分期业务利息、短信通知费用、信用卡挂失手续费、银行卡境外查询手续费等，每种类型息费其减免规则不同；每个客户的交易记录、消费习惯、资产状况、客服进件记录、信用卡数据等多种类型的客户信息也都不一样，当客户进电投诉时，服务方的接待该投诉的客服，需要根据客户的信息，判断客户的真正诉求，例如有些客户减免策略漏洞薅羊毛和恶意投诉，有些客户具有还款能力，有些客户的确没有还款能力，还要根据客户的信息和银行减免规则，快速确定该客户匹配的息费减免方案。
23.而服务方的工作人员很难在客户进电的有效内对客户诉求做出有效判断，以及制定出合理的息费减免方案。
24.基于此，本技术实施例中提供一种息费减免方案推荐方法，能够基于客户信息，构建表征客户特征的客户标签，并利用客户标签和训练好的方案推荐模型，准确有效的判断该客户的情况，并基于客户信息中的信用卡产品、息费类型、交易记录、消费习惯等多方面的差异，精细化的制定匹配该客户的息费减免方案和应答话术，从而使得服务方无需再学习培训减免策略和话术，无需在有限的进电时间内人工判断客户真实情况和有效诉求，以及根据自己的规则知识来制定息费减免方案，从而差异化精细减免息费，及时响应客户需求，助力智能金融。
25.请参照图1，图1示出了本技术实施例所述息费减免方案推荐方法的方法流程图；具体的，所述息费减免方案推荐方法包括以下步骤s101-s103：s101、基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签；s102、响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理
所述客户标签得到一处理结果；其中，所述方案推荐模型的每一处理结果对应一推荐信息，所述推荐信息中包括息费减免方案和应答话术；s103、根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术。
26.在本技术实施例中，所述息费减免方案推荐方法可以运行于终端设备或者是服务器；其中，终端设备可以为本地终端设备，当息费减免方案推荐方法运行于服务器时，该息费减免方案推荐方法则可以基于云交互系统来实现与执行，其中，云交互系统至少包括服务器和客户端设备（也即终端设备）。
27.具体的，以应用于服务器为例，当息费减免方案推荐方法运行于服务器时，息费减免方案推荐方法用于在客户进电沟通息费减免时，根据客户的个人情况，精准的给出差异化的息费减免方案以及客服应答话术。
28.具体的，在所述步骤s101中，所述基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签。
29.这里，所述目标领域即为信用卡业务领域；所述客户标签，又称为客户画像、客户画像标签、画像数据等。所述客户标签表征客户特征。不同客户的客户标签不同，因此，客户标签可以保证不同客户之间的差异化信息。
30.所述客户在目标领域的客户信息，至少包括以下信息类型之一：客户属性信息、客户交易信息、进电记录信息；每种类型的客户信息至少包括一种信息。
31.示例性的，所述客户属性信息包括客户名字、联系方式、家庭住址、信用卡号、资产状况信息等。
32.所述客户交易信息包括客户的交易信息、客户的消费信息、转账信息、信用卡业务信息等。
33.所述进电记录信息包括客户进电次数、进电时长、进电内容等信息。
34.在本技术实施例中，所述客户信息包括历史信息和实时信息；相应的，请参照图2，基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签；包括以下步骤s201-s203；s201、基于所述历史信息中的客户标识，从预先建立的标签数据库中获取与客户标识匹配的第一标签；其中，所述预先建立的标签数据库中存储有多个客户的第一标签，所述第一标签是基于客户的历史信息得到的；s202、基于客户在息费减免沟通过程中的实时信息，获取客户的第二标签；s203、组合所述客户的第一标签和第二标签，得到客户在目标领域的客户标签。
35.所述预先建立的标签数据库，可以存储在本技术所述服务器中，或者存储在标签平台中。示例性的，所述预先建立的标签数据库中存储有每个客户标识和第一标签的关联关系表；所述基于所述历史信息中的客户标识，从预先建立的标签数据库中获取与客户标识匹配的第一标签，包括：响应携带有客户标识的查询请求，从所述标签数据库的关联关系表中查询客户标识匹配的第一标签；将查询得到的第一标签发送至服务器。
36.这里，所述客户标识可以为客户名字、联系方式、信用卡号等唯一性标识。示例性的，客服在终端输入客户名字张三 联系方式xxx，则可以查询到张三 xxx在标签数据库中
的第一标签。
37.所述第一标签，是基于客户的历史信息得到的，所述历史信息中至少包括以下信息类型之一：客户属性信息、客户交易信息、进电记录信息。
38.示例性的，所述对客户的交易记录、消费信息、资产状况、进电记录信息、信用卡业务信息等信息进行加工分析，加工出如：逾期客户、（疑似）黑产客户、是否已销户、vip客群、历史办理分期次数、近一年减免次数、近六个月减免金额等第一标签。
39.例如：客户张三 xxx的第一标签为：逾期客户、已销户、历史办理分期次数10、近一年减免次数1、近六个月减免金额1000。
40.所述s202、基于客户在息费减免沟通过程中的实时信息，获取客户的第二标签；所述客户在息费减免沟通过程中的实时信息可以为语音信息、文字信息、图像信息等信息。所述第二标签，可以从文字信息中抓取关键字生成，可以是服务方输入。
41.示例性的，在客户与服务方沟通的过程中，客户的终端设备上展示有若干标签，例如：情绪稳定、强烈要求、尝试减免、家庭困难、极端抱怨、情绪极度低落、有报复倾向、要求多减免等标签，服务方根据实时沟通内容，选择其中匹配的标签，以得到客户的第二标签。
42.示例性的，客户张三 xxx在息费减免沟通过程中，新增第二标签：极端抱怨、家庭困难、疑似黑产。
43.最后，组合所述客户的第一标签和第二标签，得到客户标签；示例性的，客户张三 xxx的客户标签为：逾期客户、已销户、历史办理分期次数10、近一年减免次数1、近六个月减免金额1000、极端抱怨、家庭困难、疑似黑产。
44.在所述步骤s102中、响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理所述客户标签得到一处理结果；其中，所述方案推荐模型的每一处理结果对应一推荐信息，所述推荐信息中包括息费减免方案和应答话术；具体的，所述方案推荐模型为决策树模型，所述决策树模型中的每一条分支路径为一条息费减免规则，命中一条推荐信息。
45.具体的，将所述客户标签输入至训练好的决策树模型，得到节点与所述客户标签匹配的目标分支路径作为处理结果，将所述目标分支路径对应的推荐信息作为处理结果对应的推荐信息。所述决策树模型是使用客户标签编写的，具有与客户标签对应的策略树规则，每一个标签都可能导致最终得出不同决策结构，命中不同的分支路径。
46.这里，多个分支路径可以命中相同的推荐信息；相似的客户标签输入至方案推荐模型，可以命中不同的分支路径。
47.所述息费减免方案为针对该客户的息费减免方案，例如，不减免息费，减免20%、减免100块等；所述应答话术，为服务方解释所述息费减免方案的话术，供服务方客服参考，所述应答话术中包括有息费减免方案的具体内容。
48.示例性的，如一个客户的客户标签为：当日未发起过调减、投诉产品为备用金、产品办理时间在犹豫期内、近一年减免次数小于2次、过去一季度内未申请过小额减免，则返回结果为可以减免、最高可减免金额100元的应对话术：“xx先生／女士，考虑到您的实际情况，本次产生利息共＊＊元为您申请减免，特殊申请仅此一次，请您后续留意”。
49.在所述步骤s103中，根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术，所述目标推荐信息中的息费减免方案和应答话术
可以作为最终的目标息费减免方案和目标应答话术，直接将所述应答话术发送给服务方客服的终端，供客服参考。在一些情况下，所述目标推荐信息中的一些字段需要进行适应性调整，例如，客户名称、减免的利息总额、减免的利息等。这是因为息费减免方案中可能会给出一个区间，例如息费减免方案中息费减免比如为10%-15%之前，给予客服一定的灵活操作控件。
50.基于此，请参照图3，根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术，包括以下步骤s301和s302；s301、当目标推荐信息符合预设调整条件时，根据客户的客户信息和预设调整规则，调整所述目标推荐信息；s302、将调整后的目标推荐信息中的息费减免方案和应答话术作为客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术；其中，所述目标推荐信息符合预设调整条件，至少为以下之一：所述目标推荐信息中的息费减免方案和/或应答话术中携带有预设调整标识；接收到针对目标推荐信息的调整指令。
51.所述目标推荐信息中的息费减免方案和/或应答话术中携带有预设调整标识，例如，识别出应答话术name字段；相应的，识别出应答话术name字段后，直接从客户信息中提取出客户名称并填充至name字段，以更新目标推荐信息中的应答话术，将更新后的应答话术作为目标应答话术发送至客服的终端设备，以供客服参考，防止客服在连续的、跟不同客户的沟通过程中，混淆客户，降低沟通质量。
52.请参照图4，本技术实施例中，根据客户的客户信息和预设调整规则，调整所述目标推荐信息，包括以下步骤s401-s403；s401、根据预设调整规则，获取目标推荐信息中的第一目标字段；所述第一目标字段属于息费减免方案和/或应答话术；s402、获取第一目标字段对应的第二目标字段，并根据所述预设调整规则处理第二目标字段得到更新字段；s403、将目标推荐信息中的第一目标字段替换为更新字段，得到更新后的目标推荐信息。
53.所述获取第一目标字段对应的第二目标字段，至少包括以下之一：从客户的客户信息中获取第二目标字段，从客户标签中获取第二目标字段，接收到针对第一目标字段的第二目标字段。
54.通常情况下，由于仅仅向客服展示应答话术，因此，针对应答话术中的第一目标字段进行修改。
55.示例性的，应对话术：“xx先生／女士，考虑到您的实际情况，本次产生利息共＊＊元为您申请减免，特殊申请仅此一次，请您后续留意”，调整为：“张三先生／女士，考虑到您的实际情况，本次产生利息共100元为您申请减免，特殊申请仅此一次，请您后续留意”。
56.接收到针对目标推荐信息的调整指令，例如，息费减免方案中利息减免xx%，共xx元”，客服根据实际沟通内容，输入利息减免12%；此时，息费减免方案具体确定为：利息减免12%，共120元。
57.本技术实施例中，具体的，将命中的应答话术“xx先生／女士，考虑到您的实际情
况，本次产生利息减免1000，共xx元，特殊申请仅此一次，请您后续留意”，发送至客服对应的终端设备上；客服通过终端设备图形客户界面上的修改控件，输入12，发送至服务器，所述服务器获取客户本次产生的利息总额1000，计算出1000的12%,为120元，从而得到息费减免方案具体为：利息减免12%，共120元；并调整应答话术中的相应字段。
58.所述s402、获取第一目标字段对应的第二目标字段，并根据所述预设调整规则处理第二目标字段得到更新字段；例如，获取name字段对应的第二目标字段“张三”，张三为更新字段；获取息费减免比例字段对应的第二目标字段“12%”，12%和计算得到的具体数值1200均为更新字段。
59.本技术实施例提供的息费减免方案推荐方法，能够基于客户信息，构建表征客户特征的客户标签，并利用客户标签和训练好的方案推荐模型，准确有效的判断该客户的情况，并基于客户信息中的信用卡产品、息费类型、交易记录、消费习惯等多方面的差异，精细化的制定匹配该客户的息费减免方案和应答话术，从而使得息费减免决策过程系统化，减少客服学习培训的成本，及时是新人也能迅速投入工作；由于只有少部分核心员工了解策略规则，减少策略泄露被黑产薅羊毛的风险记录息费减免策略流程。
60.进一步的，通过对目标推荐信息目标字段的调整，给予客服一定的灵活决策权，以及自动计算、添加一部分信息，提高了目标息费减免方案的合理程度以及准确程度。
61.在实际的息费减免的沟通过程中，首次给出的息费减免方案，一不定能达到客户的心理预期，客户不接收，此时仍然需要继续沟通，维持原来的息费减免方案，或者给出新的息费减免方案，或者给出新的话术指导客服。
62.基于此，请参照图5，图5示出了本技术实施例中所述更新目标息费减免方案和目标应答话术的方法流程图；具体的，本技术实施例中，在确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术之后，所述方法还包括以下步骤s501-s502；s501、基于客户拒绝所述目标息费减免方案，更新客户标签，得到更新后的客户标签；s502、通过更新后的客户标签，重新确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术。
63.所述基于客户拒绝所述目标息费减免方案，更新客户标签，客户拒绝所述目标息费减免方案，本身就是一个标签，例如：客户拒绝目标息费减免方案一次、客户拒绝目标息费减免方案二次；还可以根据客户拒绝所述目标息费减免方案之后的沟通内容，更新客户标签，例如：客户说，给我减100块，太少了，我朋友情况跟我一样，减免了200块；此时，生成一客户标签，客户期待减免200块。
64.在所述步骤s502中、通过更新后的客户标签，重新确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术；重新确定出的所述客户对应的目标息费减免方案与原来的目标息费减免方案相同或发生变化，所述目标应答话术发生变化。
65.示例性的，上述客户的更新后的客户标签为：当日未发起过调减、投诉产品为备用金、产品办理时间在犹豫期内、近一年减免次数小于2次、过去一季度内未申请过小额减免、客户拒绝目标息费减免方案一次，则返回结果依然为可以减免、最高可减免金额100元；应对话术为：“对不起，张三先生，为您申请减免100元已经是最优政策，无法申请更优惠的减免额度”。
66.或者，上述客户的更新后的客户标签为：当日未发起过调减、投诉产品为备用金、产品办理时间在犹豫期内、近一年减免次数小于2次、过去一季度内未申请过小额减免、客户拒绝目标息费减免方案2次，客户期待减免200块，则返回结果为可以减免、最高可减免金额100元，以及送优惠券50元；应对话术为：“张三先生，考虑到您的实际情况，本次产生利息共100元为您申请减免，并赠送50元优惠券，特殊申请仅此一次，请您后续留意”。
67.所述基于客户拒绝所述目标息费减免方案，更新客户标签，并重新确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术，能够保证服务方针对客户的实时情况给出更为匹配的息费减免方案，避免机械式应答，提高服务质量。
68.本技术实施例中所述的息费减免方案推荐方法，响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理所述客户标签得到一处理结果，包括：响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型中，识别出所述客户的类型组；其中，同一类型组中不同客户的客户标签满足预设相似度要求；所述方案推荐模型处理客户的类型组和客户标签，得到一处理结果；其中，同一类型组中客户对应至少两种类型的处理结果，以将不同处理结果的客户作为对照组；相应的，所述方法还包括：在客户执行所述处理结果对应的目标息费减免方案后，获取每个对照组中客户的反馈信息；根据所述客户的反馈信息，调整所述方案推荐模型中的息费减免方案和应答话术，得到调整后的方案推荐模型。
69.所述客户的反馈信息，是客户在此次进电沟通过程中全部信息，至少包括以下之一：客户诉求信息、息费减免方案沟通信息，以及客户接受并执行的息费减免方案、客户执行息费减免方案的记录信息、决策树模型的输入输出数据。
70.同一类型组中不同客户的客户标签满足预设相似度要求，本技术实施例中，所述客户的相同客户标签的数目大于预设数目阈值。
71.本技术实施例中，同一类型组中客户对应至少两种类型的处理结果，可以通过为同一类型中的客户添加不同的对照标签来实现。
72.也就是说，本技术实施例中所述的息费减免方法，针对同一类型组中的客户，本应该得到相同的处理结果，命中相同的目标分支路径，得到相同的息费减免方案；但是本技术中针对同一个类型组中的标签，配置决策树模型使之至少命中两个不同的分支路径，给类似客户推荐不同的息费减免方案，根据客户对不同的息费减免方案接收程度、执行结果等信息，评价数据分析息费减免方案的效果以及决策树模型的运行效果，为决策树模型的调优、息费减免方案的精细化、差异化运营提供有力支撑。
73.基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了与息费减免方案推荐方法对应的息费减免方案推荐装置，由于本技术实施例中的装置解决问题的原理与本技术实施例上述息费减免方案推荐方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
74.请参照图6，图6示出了本技术实施例所述息费减免方案推荐装置的结构示意图；具体的，所述息费减免方案推荐装置包括：获取模块601，用于基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签；
响应模块602，用于响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理所述客户标签得到一处理结果；其中，所述方案推荐模型的每一处理结果对应一推荐信息，所述推荐信息中包括息费减免方案和应答话术；确定模块603，用于根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术。
75.本技术实施例中提供一种息费减免方案推荐装置，能够基于客户信息，构建表征客户特征的客户标签，并利用客户标签和训练好的方案推荐模型，准确有效的判断该客户的情况，并基于客户信息中的信用卡产品、息费类型、交易记录、消费习惯等多方面的差异，精细化的制定匹配该客户的息费减免方案和应答话术，从而使得服务方无需再学习培训减免策略和话术，无需在有限的进电时间内人工判断客户真实情况和有效诉求，以及根据自己的规则知识来制定息费减免方案，从而差异化精细减免息费，及时响应客户需求。
76.在一些实施例中，所述息费减免方案推荐装置中的确定模块，在根据所述处理结果对应的目标推荐信息，确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术时，具体用于：当目标推荐信息符合预设调整条件时，根据客户的客户信息和预设调整规则，调整所述目标推荐信息；将调整后的目标推荐信息中的息费减免方案和应答话术作为客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术；其中，所述目标推荐信息符合预设调整条件，至少为以下之一：所述目标推荐信息中的息费减免方案和/或应答话术中携带有预设调整标识；接收到针对目标推荐信息的调整指令。
77.在一些实施例中，所述息费减免方案推荐装置中的确定模块，在根据客户的客户信息和预设调整规则，调整所述目标推荐信息时，具体用于：根据预设调整规则，获取目标推荐信息中的第一目标字段；所述第一目标字段属于息费减免方案和/或应答话术；获取第一目标字段对应的第二目标字段，并根据所述预设调整规则处理第二目标字段得到更新字段；将目标推荐信息中的第一目标字段替换为更新字段，得到更新后的目标推荐信息。
78.在一些实施例中，所述息费减免方案推荐装置中的确定模块，在获取第一目标字段对应的第二目标字段时，至少用于执行以下之一：从客户的客户信息中获取第二目标字段，从客户标签中获取第二目标字段，接收到针对第一目标字段的第二目标字段。
79.在一些实施例中，所述客户信息包括历史信息和实时信息；所述息费减免方案推荐装置中的确定模块，在基于客户在目标领域的客户信息，获取客户在目标领域的客户标签时，具体用于：基于所述历史信息中的客户标识，从预先建立的标签数据库中获取与客户标识匹配的第一标签；其中，所述预先建立的标签数据库中存储有多个客户的第一标签，所述第一标签是基于客户的历史信息得到的；
基于客户在息费减免沟通过程中的实时信息，获取客户的第二标签；组合所述客户的第一标签和第二标签，得到客户在目标领域的客户标签。
80.在一些实施例中，所述息费减免方案推荐装置还包括更新模块，用于在确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术之后，基于客户拒绝所述目标息费减免方案，更新客户标签，得到更新后的客户标签；通过更新后的客户标签，重新确定出所述客户对应的目标息费减免方案和目标应答话术。
81.在一些实施例中，所述息费减免方案推荐装置中的响应模块，在响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型，处理所述客户标签得到一处理结果时，具体用于：响应接收到推荐指令，将所述客户标签输入至训练好的方案推荐模型中；其中，所述客户标签中包括客户所属类型组的标签，同一类型组中不同客户的客户标签满足预设相似度要求；所述方案推荐模型处理包括所述类型组的客户标签，得到一处理结果；其中，同一类型组中客户对应至少两种类型的处理结果，以将不同处理结果的客户作为对照组；相应的，所述息费减免方案推荐装置还包括：调整模块，用于在客户执行所述处理结果对应的目标息费减免方案后，获取每个对照组中客户的反馈信息；根据所述客户的反馈信息，调整所述方案推荐模型中的息费减免方案和应答话术，得到调整后的方案推荐模型。
82.本技术实施例中，基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了与息费减免方案推荐方法对应的电子设备，由于本技术实施例中的电子设备解决问题的原理与本技术实施例上述息费减免方案推荐方法相似，因此电子设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
83.请参照图7，图7示出了本技术实施例所述电子设备的结构示意图，具体的，所述电子设备700，包括：处理器702、存储器701和总线，所述存储器701存储有所述处理器702可执行的机器可读指令，当电子设备700运行时，所述处理器702与所述存储器701之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器702执行时执行所述的息费减免方案推荐方法的步骤。
84.本技术实施例中，基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了与息费减免方案推荐方法对应的计算机可读存储介质，由于本技术实施例中的计算机可读存储介质解决问题的原理与本技术实施例上述息费减免方案推荐方法相似，因此计算机可读存储介质的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
85.具体的，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行所述的息费减免方案推荐方法的步骤。
86.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本技术中不再赘述。在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实
现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
87.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
88.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
89.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，平台服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
90.以上仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。