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龙图腾网获悉天津速猿科技有限公司申请的专利一种金融用户服务策略的智能分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120893874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511431791.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种金融用户服务策略的智能分配方法是由魏红军;林伟栋;曾岳伟设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金融用户服务策略的智能分配方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种金融用户服务策略的智能分配方法，涉及金融科技技术领域，包括以下步骤：获取目标用户在当前业务周期内的多维特征的多维特征值，调取目标用户所属客群分组的历史反应数据库，将历史还款成功率最高的前K个同组用户，作为参照用户，并组成参照用户集；识别在参照用户集中，出现频率最高的至少两种多维特征，将其作为共性特征集，并对其中的每种多维特征，计算其特征值在参照用户集内的数据离散度；将共性特征集中，数据离散度最低的两种多维特征，组合得到目标用户的目标交叉特征；将目标交叉特征值，或目标交叉特征值和多维特征值输入至服务策略决策模型，确定对应的目标服务策略，并将目标服务策略分配至目标用户。

本发明授权一种金融用户服务策略的智能分配方法在权利要求书中公布了：1.一种金融用户服务策略的智能分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取当前业务周期内，目标用户的多维特征分别对应的多维特征值，所述多维特征包括还款能力波动指数、还款意愿评分、服务敏感度、用户困难等级、用户价值等级中的至少两种； 调取所述目标用户所属客群分组的历史反应数据库，所述历史反应数据库包括多个同组用户、每个所述同组用户的所述多维特征对应的历史多维特征值、以及每个所述同组用户对应的历史还款成功率； 将所述历史还款成功率最高的前K个所述同组用户，作为参照用户，并组成参照用户集； 识别在所述参照用户集中，出现频率最高的至少两种所述多维特征，将其作为共性特征集；其中，一种所述多维特征的出现频率为具备该所述多维特征对应的所述历史多维特征值的参照用户数量； 对所述共性特征集中的每种所述多维特征，计算其所述历史多维特征值在所述参照用户集内的数据离散度； 将所述共性特征集中，所述数据离散度最低的两种所述多维特征，组合得到所述目标用户的目标交叉特征； 将所述目标交叉特征对应的目标交叉特征值输入至服务策略决策模型，确定对应的目标服务策略，或，将所述目标交叉特征对应的所述目标交叉特征值和所述目标用户的多维特征分别对应的所述多维特征值输入至服务策略决策模型，确定对应的目标服务策略； 将所述目标服务策略分配至目标用户； 将所述目标交叉特征对应的所述目标交叉特征值和所述目标用户的多维特征分别对应的所述多维特征值输入至服务策略决策模型，确定对应的目标服务策略，包括以下步骤： 基于所述参照用户集的所述历史多维特征值及其对应的所述历史还款成功率，通过有监督的机器学习模型计算各所述多维特征在预测还款成功率时的特征重要性权重； 基于各所述多维特征对应的所述特征重要性权重，对所述目标用户的所述多维特征值进行加权求和，得到基础评分值； 根据所述目标用户所属客群分组的群体历史表现数据，生成动态缩放因子，以对所述目标交叉特征的目标交叉特征值进行缩放，得到缩放后目标交叉特征值； 将所述基础评分值与所述缩放后目标交叉特征值相加，得到服务策略评分； 将所述服务策略评分与预设策略阈值区间进行匹配，确定对应的所述目标服务策略； 将所述目标交叉特征对应的目标交叉特征值输入至服务策略决策模型，确定对应的目标服务策略，包括以下步骤： 调取并遍历预设策略映射表，得到目标特征值区间，所述目标特征值区间为所述目标交叉特征的目标交叉特征值所落入的特征值区间； 将所述目标特征值区间所映射的服务策略，确定为所述目标服务策略； 其中，所述策略映射表通过分析所述历史反应数据库建立，所述策略映射表表征所述目标交叉特征的不同特征值区间与历史还款成功率最高的服务策略之间的映射关系； 所述将所述目标服务策略分配至目标用户之后，还包括以下步骤： 实时监测预设时间窗口内所述目标用户的响应行为； 提取所述响应行为中的动态反馈特征集，所述动态反馈特征集包括策略响应延迟时长、操作完成度、二次咨询频率； 基于所述动态反馈特征集，对所述目标服务策略进行动态调整； 所述获取当前业务周期内，目标用户的多维特征的多维特征值，包括以下步骤： 调取所述目标用户在所述当前业务周期内的历史行为序列数据；所述历史行为序列数据包括按时间顺序记录的行为事件，每个所述行为事件包括行为类型和发生时间戳；所述行为类型包括还款操作、通讯接触、界面交互或文档处理； 基于所述历史行为序列数据，生成带时间戳的行为链，所述行为链表征用户在所述当前业务周期内行为的时间轨迹和类型序列； 基于所述行为链中包含的所述行为类型、所述时间戳及序列信息，计算得到所述多维特征值。

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