[发明专利]一种数据处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种数据处理方法及装置，可以获得至少一个客户的目标信息，目标信息中包括身份信息和交易信息，确定至少一份输入数据，各输入数据中均包括目标候选业务和一个客户的目标信息，分别将各输入数据输入至训练好的业务定量评估模型中，业务定量评估模型用于定量评估客户对通过网点机器人办理候选业务的期望程度，获得业务定量评估模型分别针对各输入数据输出的业务评估分数，将各业务评估分数相加所获得的和值，确定为目标候选业务对应的最终有效分数。本发明可以定量评估客户对于通过网点机器人办理目标候选业务的期望程度，有效实现自动评估，避免人工评估方式导致的对人力资源的过度消耗，有效提高评估效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

随着智能科学技术的提高，银行对于网点机器人的部署及应用范围不断扩大。

网点机器人可以是银行网点部署的业务处理设备，可以在与客户闲聊和协助解答客户问题的基础上，办理客户提出的业务请求，解决客户需求。其中，网点需要处理的业务类型众多，网点机器人由于处理资源有限而无法全面覆盖所有业务。

当前，技术人员可以收集和统计客户所期望的通过网点机器人办理的业务，根据统计结果安排网点机器人对相应的业务进行学习，使得网点机器人可以具备对相应业务进行办理的能力。

但是，当客户人数众多而技术人员人力不足时，现有技术无法有效确定客户对通过网点机器人办理某个业务的期望程度。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的数据处理方法及装置，技术方案如下：

一种数据处理方法，包括：

获得至少一个客户的目标信息，所述目标信息中包括身份信息和交易信息；

确定至少一份输入数据，各所述输入数据中均包括目标候选业务和一个所述客户的目标信息，所述目标候选业务为候选业务集中的候选业务，所述候选业务集中包括有至少一个候选业务；

分别将各所述输入数据输入至训练好的业务定量评估模型中，所述业务定量评估模型用于定量评估客户对通过网点机器人办理所述候选业务的期望程度；

获得所述业务定量评估模型分别针对各所述输入数据输出的业务评估分数；

将各所述业务评估分数相加所获得的和值，确定为所述目标候选业务对应的最终有效分数。

可选的，所述方法还包括：

分别获得所述候选业务集中各所述候选业务对应的最终有效分数；

按照由高分数至低分数的次序，对各所述最终有效分数进行排序，将排序序号不大于预设阈值的最终有效分数所对应的候选业务，确定为所述网点机器人的待学习业务。

可选的，所述方法还包括：

获得第一客户的目标信息；

确定第一客户是否期望通过所述网点机器人办理第一候选业务，如果是，则将第一输入数据对应的定量评估分数标记为1，将标记为1的所述第一输入数据确定为所述业务定量评估模型的第一正样本，使用所述第一正样本对所述业务定量评估模型进行训练，其中，所述第一输入数据包括所述第一客户的目标信息和所述第一候选业务；否则，将所述第一输入数据对应的定量评估分数标记为0，将标记为0的所述第一输入数据确定为所述业务定量评估模型的第一负样本，使用所述第一负样本对所述业务定量评估模型进行训练。

可选的，所述方法还包括：

获得所述业务定量评估模型的多个正样本和负样本；

使用多个所述正样本和所述负样本对所述业务定量评估模型进行训练。