【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种资源处理通知信息的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着经济的发展、市场竞争的加剧以及金融产品的多样化，企业和个人接触金融资源产品的情况普遍上升，企业和个人逾期未归还资源的现象也随之增加，因此，金融机构针对逾期为归还资源进行资源处理通知活动的重要性愈加凸显。资源处理通知是金融机构保障资源和管控金融风险的重要手段，也是确保金融机构资源流动性的重要手段。
2、传统的资源处理通知信息的确定方式，通常采用固定的资源处理通知模板，比如电话形式的资源处理通知信息或者短信形式的资源处理通知信息，其电话语音内容或者短信文本内容缺乏个性化和灵活性，导致资源处理通知信息的确定准确率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高资源处理通知信息的确定准确率的资源处理通知信息的处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种资源处理通知信息的处理方法。所述方法包括：
3、通过大语言模型，对账户基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行语义分析处理，得到所述反馈文本对应的情感特征和行为特征；所述情感特征用于表征所述账户对所述历史资源处理通知信息的情感态度特征；所述行为特征用于表征所述账户应对所述历史资源处理通知信息产生的交互行为特征；
4、根据所述情感特征和所述行为特征，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互
5、根据所述预测交互行为和所述违约风险信息，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息。
6、在其中一个实施例中，通过大语言模型，对账户基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行语义分析处理，得到所述反馈文本对应的情感特征和行为特征，包括：
7、通过所述大语言模型，对基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行关键词提取处理，得到所述反馈文本中的关键词；
8、根据所述关键词，对所述反馈文本进行情感分析处理，得到所述情感特征；
9、根据所述关键词，对所述反馈文本进行上下文提取处理，得到所述账户的行为特征。
10、在其中一个实施例中，在通过所述大语言模型，对基于所述历史资源处理通知信息的反馈文本进行关键词提取处理，得到所述反馈文本中的关键词之前，还包括：
11、获取与所述账户关联的原始反馈文本和待处理反馈数据；所述原始反馈文本属于结构化数据；所述待处理反馈数据属于非结构化数据；
12、将所述待处理反馈数据从非结构形式转换为结构化形式，得到转换后反馈文本；
13、对所述原始反馈文本和所述转换后反馈文本进行预处理，得到所述反馈文本。
14、在其中一个实施例中，根据所述情感特征和所述行为特征，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为和违约风险信息，包括：
15、获取所述账户的历史交互行为；
16、根据所述情感特征、所述行为特征和所述历史交互行为，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为；
17、根据所述预测交互行为和所述账户对应的资源信息，得到所述账户的违约风险信息。
18、在其中一个实施例中，根据所述预测交互行为和所述违约风险信息，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息，包括：
19、根据所述情感特征、所述行为特征、所述预测交互行为和所述违约风险信息，生成所述账户的用户画像；
20、根据所述用户画像，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息。
21、在其中一个实施例中，在根据所述用户画像，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息之后，还包括：
22、根据所述目标资源处理通知信息中的通知时间和通知方式，将所述目标资源处理通知信息中的通知内容信息反馈至所述账户；
23、采集所述账户在未来时间段内基于所述目标资源处理通知信息触发的实际交互行为；
24、根据所述实际交互行为，对所述目标资源处理通知信息进行更新，得到针对所述账户的更新后资源处理通知信息。
25、第二方面，本申请还提供了一种资源处理通知信息的处理装置。所述装置包括：
26、文本分析模块，用于通过大语言模型，对账户基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行语义分析处理，得到所述反馈文本对应的情感特征和行为特征；所述情感特征用于表征所述账户对所述历史资源处理通知信息的情感态度特征；所述行为特征用于表征所述账户应对所述历史资源处理通知信息产生的交互行为特征；
27、行为预测模块，用于根据所述情感特征和所述行为特征，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为和违约风险信息；所述预测交互行为用于表征所述账户在未来时间段内将触发的交互行为；所述违约风险信息用于表征所述账户未执行资源处理操作之后产生的资源损失风险；
28、信息生成模块，用于根据所述预测交互行为和所述违约风险信息，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息。
29、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
30、通过大语言模型，对账户基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行语义分析处理，得到所述反馈文本对应的情感特征和行为特征；所述情感特征用于表征所述账户对所述历史资源处理通知信息的情感态度特征；所述行为特征用于表征所述账户应对所述历史资源处理通知信息产生的交互行为特征；
31、根据所述情感特征和所述行为特征，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为和违约风险信息；所述预测交互行为用于表征所述账户在未来时间段内将触发的交互行为；所述违约风险信息用于表征所述账户未执行资源处理操作之后产生的资源损失风险；
32、根据所述预测交互行为和所述违约风险信息，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息。
33、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
34、通过大语言模型，对账户基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行语义分析处理，得到所述反馈文本对应的情感特征和行为特征；所述情感特征用于表征所述账户对所述历史资源处理通知信息的情感态度特征；所述行为特征用于表征所述账户应对所述历史资源处理通知信息产生的交互行为特征；
35、根据所述情感特征和所述行为特征，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为和违约风险信息；所述预测交互行为用于表征所述账户在未来时间段内将触发的交互行为；所述违约风险信息用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种资源处理通知信息的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型，对账户基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行语义分析处理，得到所述反馈文本对应的情感特征和行为特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过所述大语言模型，对基于所述历史资源处理通知信息的反馈文本进行关键词提取处理，得到所述反馈文本中的关键词之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述情感特征和所述行为特征，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为和违约风险信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测交互行为和所述违约风险信息，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据所述用户画像，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息之后，还包括：
7.一种资源处理通知信息的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述资源处理通知信息的处理装置还包括预处理模块，用于获取与所述账户关联的原始反馈文本和待处理反馈数据；所述原始反馈文本属于结构化数据；所述待处理反馈数据属于非结构化数据；将所述待处理反馈数据从非结构形式转换为结构化形式，得到转换后反馈文本；对所述原始反馈文本和所述转换后反馈文本进行预处理，得到所述反馈文本。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述行为预测模块，还用于获取所述账户的历史交互行为；根据所述情感特征、所述行为特征和所述历史交互行为，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为；根据所述预测交互行为和所述账户对应的资源信息，得到所述账户的违约风险信息。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，信息生成模块，还用于根据所述情感特征、所述行为特征、所述预测交互行为和所述违约风险信息，生成所述账户的用户画像；根据所述用户画像，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述资源处理通知信息的处理装置还包括策略更新模块，还用于根据所述目标资源处理通知信息中的通知时间和通知方式，将所述目标资源处理通知信息中的通知内容信息反馈至所述账户；采集所述账户在未来时间段内基于所述目标资源处理通知信息触发的实际交互行为；根据所述实际交互行为，对所述目标资源处理通知信息进行更新，得到针对所述账户的更新后资源处理通知信息。
13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种资源处理通知信息的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型，对账户基于历史资源处理通知信息的反馈文本进行语义分析处理，得到所述反馈文本对应的情感特征和行为特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过所述大语言模型，对基于所述历史资源处理通知信息的反馈文本进行关键词提取处理，得到所述反馈文本中的关键词之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述情感特征和所述行为特征，对所述账户进行行为预测处理，得到所述账户的预测交互行为和违约风险信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测交互行为和所述违约风险信息，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据所述用户画像，得到针对所述账户的目标资源处理通知信息之后，还包括：
7.一种资源处理通知信息的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述文本分析模块，还用于通过所述大语言模型，对基于所述历史资源处理通知信息的反馈文本进行关键词提取处理，得到所述反馈文本中的关键词；根据所述关键词，对所述反馈文本进行情感分析处理，得到所述情感特征；根据所述关键词，对所述反馈文本进行上下文提取处理，得到所述账户的行为特征。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述资源处理通知信息的处理装置还包括预处理模块，用于获取与所述账户关联的原始反馈文本和待处理反馈数据；所述原始反馈文本属于结构化数据；所述待处理反馈数据属于非结构化数据；将所述待处...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵园，薛颖，李杰彬，吕飞鹏，吴上泉，许文婷，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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