本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理，更具體的說是一種基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)可以顯著提升數(shù)據(jù)管理的效率和質(zhì)量，拓展業(yè)務(wù)的流量，減少對管理部門的支出?？梢蕴岣邤?shù)據(jù)處理的效率，還可以提供深度的業(yè)務(wù)洞察，幫助企業(yè)在競爭中保持優(yōu)勢。

2、現(xiàn)有專利公開了一種基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)則執(zhí)行的工作流方法(公開號cn105913197a)，包括下述步驟：(1)將企業(yè)業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)相互獨(dú)立分開；(2)通過規(guī)則組件來建立業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的相互關(guān)系，使業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)為業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)定義的依據(jù)；(3)使用者通過定制和修改規(guī)則組件中的規(guī)則，從而調(diào)整業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)之間的對應(yīng)關(guān)系。該專利所公開技術(shù)中，對于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的異常狀態(tài)缺乏判斷。并且該技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)對客戶業(yè)務(wù)的拓展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明主要解決的技術(shù)問題是提供一種基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，解決了上述背景技術(shù)中的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，更具體的說是一種基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括客戶交互模塊、分險評估模塊、數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、趨勢預(yù)測模塊以及自動處理模塊；

3、所述客戶交互模塊，根據(jù)客戶的歷史數(shù)據(jù)和行為提供個性化的建議和解決方案，并且監(jiān)測和分析客戶反饋，識別潛在需求和改進(jìn)機(jī)會；

4、所述分險評估模塊，用于識別和評估客戶業(yè)務(wù)是否存在潛在的風(fēng)險，并幫助企業(yè)采取預(yù)防措施；

5、所述數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊，用于對客戶訪問瀏覽的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，以及客戶和第三方人員上傳的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測；

6、所述數(shù)據(jù)分析模塊，根據(jù)客戶的反饋、登記信息以及客戶的瀏覽日志來分析潛在的業(yè)務(wù)需求；

7、所述趨勢預(yù)測模塊，用于識別業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、風(fēng)格動向的變化，并根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、風(fēng)格動向的變化進(jìn)行個性化業(yè)務(wù)內(nèi)容的推薦；

8、所述自動處理模塊，根據(jù)趨勢預(yù)測模塊提供的個性化業(yè)務(wù)內(nèi)容推薦，以及數(shù)據(jù)分析模塊所確定客戶的習(xí)慣特點(diǎn)，來調(diào)節(jié)個性化業(yè)務(wù)內(nèi)容的推薦占比。

9、更進(jìn)一步的，所述客戶交互模塊具體包括有：客戶管理模塊和個性化定制模塊；

10、所述客戶管理模塊，根據(jù)對客戶的業(yè)務(wù)交互時間、頻率以及金額的大小來將客戶劃分為不同管理等級，并根據(jù)不同的管理等級來設(shè)定不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)訪問權(quán)限；

11、所述個性化定制模塊，根據(jù)客戶的反饋、登記信息以及客戶的瀏覽日志來制定符合客戶潛在需求的方案。

12、更進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)分析模塊具體包括有：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)提取模塊和數(shù)據(jù)整合模塊；

13、所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于從各種數(shù)據(jù)源中自動提取有用的信息，包括文檔、郵件以及傳感器數(shù)據(jù)；

14、所述數(shù)據(jù)提取模塊，用于檢測并糾正數(shù)據(jù)中的錯誤、重復(fù)項(xiàng)和不一致性；

15、所述數(shù)據(jù)整合模塊，用于將來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。

16、更進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊對客戶、第三方人員上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性、非授權(quán)訪問的頻率以及數(shù)據(jù)備份的頻率，來確定所上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的異常狀態(tài)，有：

17、

18、其中，c表示客戶、第三方人員上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的異常概率，s表示客戶、第三方人員上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行非授權(quán)訪問的頻率，m表示客戶、第三方人員上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份的頻率；并且有：

19、

20、式中，u表示所上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性，h表示客戶、第三方人員上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不一致數(shù)據(jù)條目比例，a表示數(shù)據(jù)丟失或損壞的比率；

21、并且，當(dāng)c≥76％時，則表示客戶、第三方人員所上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存在異常。

22、更進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)分析模塊、趨勢預(yù)測模塊聯(lián)合執(zhí)行所述數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊監(jiān)測合格的數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶的反饋、登記信息以及瀏覽日志，由所述自動處理模塊來確定對客戶進(jìn)行個性化內(nèi)容推薦的占比。

23、更進(jìn)一步的，所述自動處理模塊根據(jù)客戶對推薦內(nèi)容的訪問率、推薦內(nèi)容的投訴率，以及推薦內(nèi)容周邊業(yè)務(wù)的訪問頻率，來確定對客戶進(jìn)行個性化業(yè)務(wù)推薦的占比，有：

24、

25、其中，g表示客戶對個性化業(yè)務(wù)推薦內(nèi)容的響應(yīng)率，p表示客戶的對推薦內(nèi)容的訪問率，k表示客戶對推薦內(nèi)容的周邊業(yè)務(wù)的訪問頻率，n表示客戶對推薦內(nèi)容的平均投訴率；

26、當(dāng)g≤30％時，對客戶個性化業(yè)務(wù)推薦的占比取8％；

27、當(dāng)30％＜g≤50％時，對客戶個性化業(yè)務(wù)推薦的占比取10％；

28、當(dāng)50％＜g≤80％時，對客戶個性化業(yè)務(wù)推薦的占比取15％；

29、當(dāng)80％＜g時，對客戶個性化業(yè)務(wù)推薦的占比取20％。

30、更進(jìn)一步的，所述自動處理模塊具體包括有：模型培訓(xùn)模塊和預(yù)設(shè)定模塊；

31、所述模型培訓(xùn)模塊，根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶業(yè)務(wù)風(fēng)格的變動，對數(shù)據(jù)錄入、報表生成以及對客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)推薦的內(nèi)容，進(jìn)行不斷的訓(xùn)練和更新；

32、所述預(yù)設(shè)定模塊，根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)方向事先設(shè)定篩選框架，并對個性化業(yè)務(wù)推薦占比的調(diào)節(jié)。

33、更進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)分析模塊連接企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)端，根據(jù)所述客戶交互模塊的訪問內(nèi)容，對企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，并根據(jù)分析進(jìn)行業(yè)務(wù)推薦。

34、本發(fā)明一種基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的有益效果為：

35、1、本發(fā)明通過數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊對客戶、第三方人員上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性、非授權(quán)訪問的頻率以及數(shù)據(jù)備份的頻率，來確定所上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的異常狀態(tài)，這樣可以有效保證企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理的安全性。

36、2、本發(fā)明由自動處理模塊根據(jù)客戶對推薦內(nèi)容的訪問率、投訴率，以及推薦內(nèi)容周邊業(yè)務(wù)的訪問頻率，進(jìn)而來確定對客戶進(jìn)行個性化業(yè)務(wù)推薦的占比，這樣可以極大提高企業(yè)的業(yè)務(wù)量流量，減少對企業(yè)內(nèi)銷售部門的業(yè)務(wù)管理支出。

技術(shù)特征：

1.一種基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括客戶交互模塊、分險評估模塊、數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、趨勢預(yù)測模塊以及自動處理模塊；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述客戶交互模塊具體包括有：客戶管理模塊和個性化定制模塊；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)分析模塊具體包括有：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)提取模塊和數(shù)據(jù)整合模塊；

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊對客戶、第三方人員上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性、非授權(quán)訪問的頻率以及數(shù)據(jù)備份的頻率，來確定所上傳業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的異常狀態(tài)，有：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)分析模塊、趨勢預(yù)測模塊聯(lián)合執(zhí)行所述數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊監(jiān)測合格的數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶的反饋、登記信息以及瀏覽日志，由所述自動處理模塊來確定對客戶進(jìn)行個性化內(nèi)容推薦的占比。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述自動處理模塊根據(jù)客戶對推薦內(nèi)容的訪問率、推薦內(nèi)容的投訴率，以及推薦內(nèi)容周邊業(yè)務(wù)的訪問頻率，來確定對客戶進(jìn)行個性化業(yè)務(wù)推薦的占比，有：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述自動處理模塊具體包括有：模型培訓(xùn)模塊和預(yù)設(shè)定模塊；

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)分析模塊連接企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)端，根據(jù)所述客戶交互模塊的訪問內(nèi)容，對企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，并根據(jù)分析進(jìn)行業(yè)務(wù)推薦。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于AI技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括客戶交互模塊、分險評估模塊、數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、趨勢預(yù)測模塊以及自動處理模塊；所述客戶交互模塊，根據(jù)客戶的歷史數(shù)據(jù)和行為提供個性化的建議和解決方案，并且監(jiān)測和分析客戶反饋，識別潛在需求和改進(jìn)機(jī)會；所述分險評估模塊，用于識別和評估客戶業(yè)務(wù)是否存在潛在的風(fēng)險，并幫助企業(yè)采取預(yù)防措施。本發(fā)明由自動處理模塊根據(jù)客戶對推薦內(nèi)容的訪問率、投訴率，以及推薦內(nèi)容周邊業(yè)務(wù)的訪問頻率，進(jìn)而來確定對客戶進(jìn)行個性化業(yè)務(wù)推薦的占比，這樣可以極大提高企業(yè)的業(yè)務(wù)量流量，減少對企業(yè)內(nèi)銷售部門的業(yè)務(wù)管理支出。

技術(shù)研發(fā)人員：劉玉祥,朱榮輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：珠海愛浦京軟件股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10