[发明专利]账户识别方法和装置、电子设备

权利要求书

1.一种账户识别方法，所述方法应用于客服系统，所述方法包括：

当接收到用户的服务来电时，确定所述来电的来电号码；其中，所述来电号码与至少一个候选账户存在业务关联；

基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据提取特征数据；其中，所述特征数据包括表征所述候选账户与所述来电号码之间的关联程度的数据，以及表征所述用户来电咨询所述候选账户的概率的数据；

将提取出的所述特征数据输入机器学习模型进行计算，得到所述候选账户为所述来电咨询的目标账户的概率值，并基于所述概率值向客服人员输出账户识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据提取特征数据，包括：

基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，计算所述候选账户与所述来电号码之间的关联度评分；其中，所述关联度评分表征所述候选账户与所述来电号码之间的关联程度；

基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，计算与所述候选账户对应的咨询度评分；其中，所述咨询度评分表征所述用户来电咨询所述候选账户的概率。

3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，计算所述候选账户与所述来电号码之间的关联度评分，包括：

基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，统计所述候选账户与所述来电号码之间的预设的关联度评估指标；

针对所述评估指标进行评估计算得到所述关联度评分；

其中，所述关联度评估指标包括以下指标中的一个或者多个的组合：

所述候选账户和所述来电号码出现在同一笔业务数据中的次数；

所述候选账户和所述来电号码出现在同一笔业务数据中的时刻与下次所述候选账户和所述来电号码下次出现在同一笔业务数据中的时刻之间的时间间隔；

同时包含所述候选账户和所述来电号码的业务数据中的业务数额。

4.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，计算与所述候选账户对应的咨询度评分，包括：

基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，统计所述用户针对所述候选账户的用户风险行为；其中，用户风险行为与所述用户来电咨询所述候选账户的用户行为相关；

针对所述用户风险行为进行评估计算得到所述咨询度评分。

5.根据权利要求4所述的方法，所述用户风险行为包括：

所述用户登录所述候选账户时错误输入登录密码的次数达到账户锁定阈值的行为。

6.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，计算与所述候选账户对应的咨询度评分，包括：

基于所述候选账户在所述来电时刻之前的预设时长内的业务数据，统计所述用户针对所述候选账户的来电咨询行为相关的行为指标；

针对所述行为指标进行评估计算得到所述咨询度评分；

其中，所述行为指标包括以下指标中的一个或者多个的组合：

所述用户针对所述候选账户进行来电咨询的次数；

所述用户针对所述候选账户进行来电咨询的时刻与下次所述用户针对所述候选账户进行来电咨询的时刻之间的时间间隔。

7.根据权利要求1所述的方法，所述机器学习模型为二分类模型；

采用如下步骤对所述机器学习模型进行训练：

将与所述来电号码存在业务关联的候选账户添加至候选账户集合，并对所述候选账户集合中的候选账户进行标记；其中，由用户进行来电咨询的候选账户被标记为1，未由用户进行来电咨询的候选账户被标记为0；

基于标记后的所述候选账户集合，以及所述候选账户集合中的各个候选账户对应的特征数据确定样本，并将所述样本输入所述机器学习模型进行训练。