[发明专利]用于历史电子通信交换的数据挖掘以标识交易结果的关系、模式和相关性的系统和方法

权利要求书

1.一种在增强与交易平台相关的交易度量中使用历史电子通信的方法，所述方法包括：

访问组织的历史电子通信数据的时间段，所述历史电子通信数据包括多个消息；

通过处理电路过滤所述多个消息，以移除不相关消息的子集；

在过滤之后，由所述处理电路分析所述多个消息的正文文本，以标识业务相关消息的子集；

由所述处理电路将多个业务相关消息的子集的内容与交易数据相配，其中匹配包括

应用机器学习模型将所述业务相关消息的子集中的每个分类为贸易相关或非贸易相关，

对于被标识为贸易相关的业务相关消息的子集中的每个，解析至少正文文本以标识贸易数据，其中所述贸易数据包括贸易相关术语，以及

使用所述贸易数据查询交易数据贮存器，以将一个或多个匹配交易记录标识到被标识为贸易相关的业务相关消息的子集的一部分；以及

将所述贸易数据的一部分与从所述交易数据贮存器获得的匹配的交易数据合并，以生成多个增强的交易数据记录。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括利用所述处理电路对所述多个消息中的每个消息进行指纹化，以在时间上跟踪多个发送者-(多个)接收者组中的每个发送者-(多个)接收者组之间的通信，其中指纹化包括

产生对于每个发送者-(多个)接收者组的唯一标识符；

聚集多个时间段中的每时间段的联系的发生；以及

将聚集的发生存储在通信数据结构中。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括由所述处理电路使用指纹化来生成表示每个发送者-(多个)接收者组之间的通信模式的通信网络绘图数据。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

由处理电路对于多个消息中的每个消息确定角色数据相关的发送者或一个或多个接收者，其中所述角色数据对应于所述组织内的角色；以及

由所述处理电路按与期望的数据分析相关的一个或多个角色过滤所述多个消息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，过滤包括基于角色数据移除具有被标识为支持人员的所述发送者或至少一个接收者中的第一接收者的消息。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，分析所述正文文本包括应用被设计成标识业务相关消息的第二机器学习模型。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括分析所述增强的交易数据记录，以确认从所述交易数据贮存器访问的审计跟踪信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，标识贸易数据还包括解析被标识为贸易相关的所述业务相关消息的子集中的一个或多个的附件的文本。

9.一种软件引擎系统，被存储为计算机可读介质上的指令，用于在增强与客户关系相关的度量中使用历史电子通信，所述系统包括：

数据提取引擎，用于

访问组织的历史电子通信数据的时间段，所述历史电子通信数据包括多个消息，以及

以标准化格式组织所述多个消息；

消息内容过滤引擎，用于过滤所述多个消息以移除不相关消息的子集；

消息指纹化引擎，用于

产生对于所述多个消息内的每个发送者-(多个)接收者组的唯一标识符，

聚集多个时间段中的每时间段的联系的发生，以及

将聚集的发生存储在通信数据结构中；以及

关系分析引擎，用于

在所述多个时间段上分析每个发送者-(多个)接收者组内的所述聚集的发生，

在所述多个时间段上确定通信模式，

在所述多个时间段上访问交易数据，以及

将从所述交易数据导出的业务结果与所述通信模式相关联。

10.根据权利要求9所述的系统，还包括指纹分析引擎，用于基于所聚集的联系的发生来标识展示弱关系行为的多个发送者-(多个)接收者组；其中从所述多个消息中移除具有多个发送者-(多个)接收者组中的一个的消息。