敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【构建用户画像篇】

本文介绍了如何利用NLP技术分析业务沟通记录和报告数据,提取客户信息,构建客户画像。通过预处理、标签提取模型(如HAN模型)以及敏捷大数据平台,实现数据实时处理和模型监控,提升业务效率。NLP在用户画像构建中的应用展现了其在自然语言数据处理中的潜力和价值。

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高级场景之构建客户画像

在许多企业中,每天业务人员和客户的沟通都会产生大量记录,这些记录可能包括了客服的沟通数据(通话记录、通话小结),也可能包括了各式各样的报告数据(陪访报告、征信报告等)(见图1)。

图1 业务人员与客户产生沟通记录

前者可能口语会多一些,后者则主要是书面用语。但两者之间有一个共同的特点,就是其中都蕴含着丰富的客户信息。想要把这些信息提取出来,我们就需要利用到(NLP)技术。

图2为一段客户陪访报告的节选,观察其文本特征,发现有许多业务所关注的信息,比如职业方面,客户是“大学教授”;在可投资产方面,理财金额有“100万”,投资类型是“银行理财”,对公司的态度是“不了解”等。

图2 客户陪访报告示例

所以我们完全可以通过NLP分析文本,对其中的客户特征进行标签化提取,最终利用得到的标签构建出客户画像。这样做的好处很多,比如方便我们的业务人员随时发现关键问题,便于跟进;自动化处理,提高工作效率。根据挖掘出的信息构建出客户标签画像之后,就可以方便地盘点特定时间范围内的需求特点,为新产品设置提供系数参考,或者补充、验证结构化字段内容。

总体的实施路线如图3所示,先通过业务分析来定义业务关注的标签库,然后针对定义出来的标签训练相应的提取模型,最后利用模型对数据进行分析,得到一系列客户标签,再对其进行汇总,最终形成客户画像。

图3 总体实施路线

总体的路线是这样的,但具体

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