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龙图腾网获悉中科柏诚科技(北京)股份有限公司申请的专利一种银行智能客服应答方法、设备及介质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：CN121213086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511012455.X，技术领域涉及：G06Q30/015；该发明授权一种银行智能客服应答方法、设备及介质是由王德敬;徐东;赵纯梅;黄帅设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种银行智能客服应答方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种银行智能客服应答方法、设备及介质，一种银行智能客服应答方法包括在多个交互渠道中采集交互业务数据，对交互业务数据进行预处理以生成对应的特征向量，对交互业务数据进行聚类计算以生成对应的客户行为特征，将特征向量和客户画像信息输入至应答流程中，生成对应的应答内容；获取应答内容的客户反馈数据，根据客户反馈数据和客户画像信息，在各个决策模型中选取出对应的目标模型，根据训练样本对目标模型进行训练。通过构建采集‑理解‑生成‑反馈‑再训练的全流程闭环路径，系统得以在真实场景中不断优化应答策略，实现在响应精度、客户满意度和适应性的持续提升，满足银行智能服务高效、精准、可进化的需求。

本发明授权一种银行智能客服应答方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种银行智能客服应答方法，其特征在于，所述一种银行智能客服应答方法包括： 在多个交互渠道中采集交互业务数据，对所述交互业务数据进行预处理以生成对应的特征向量，所述交互业务数据为包含语音数据、文本数据和图片数据的多模态数据； 对所述交互业务数据进行聚类计算以生成对应的客户行为特征，进而生成用于在应答流程中进行多策略决策的客户画像信息，所述应答流程包括多个依次进行的决策子流程，其中，每个所述决策子流程均应用有各自训练好的决策模型，所述决策模型至少包括融合模型、意图识别模型和图谱匹配模型； 将所述特征向量和所述客户画像信息输入至所述应答流程中，生成对应的应答内容； 获取所述应答内容的客户反馈数据，当所述客户反馈数据表征客户对所述应答内容的满意程度低于预设标准时，将所述应答内容和所述应答内容对应的交互业务数据标记为训练样本； 根据所述客户反馈数据和所述客户画像信息，在各个所述决策模型中选取出对应的目标模型，根据所述训练样本对所述目标模型进行训练； 所述将所述特征向量和所述客户画像信息输入至所述应答流程中，生成对应的应答内容的步骤中，包括： 根据所述特征向量，在各个所述决策子流程中匹配出所述客户画像信息所需参与的目标子流程，所述目标子流程至少包括所述融合模型、所述意图识别模型和所述图谱匹配模型所对应的决策子流程； 根据所述目标子流程的流程执行次序和流程目的，构建出对应的决策路径，其中，所述决策路径为多个决策节点标识组成且按照所述流程执行次序进行排列的数据序列，所述决策节点标识基于所述流程目的而对应生成，所述数据序列用于选取出对应的所述目标模型； 根据所述特征向量和所述客户画像信息，以及所述目标子流程，生成对应的应答内容； 所述根据所述特征向量和所述客户画像信息，以及所述目标子流程，生成对应的应答内容的步骤中，包括： 将所述特征向量和所述客户画像信息共同输入至融合模型中，其中，所述客户画像信息用于引导所述融合模型的多源特征融合策略，以获取得融合后的综合特征表示； 将所述综合特征表示和所述客户画像信息共同输入至意图识别模型，其中，所述客户画像信息用于辅助识别客户当前咨询所涉及的语义意图信息； 将所述语义意图信息和所述客户画像信息共同输入至图谱匹配模型中，在所述图谱匹配模型预构建的知识图谱中执行匹配查询，根据所述语义意图信息获取与所述客户画像信息相关联的目标知识数据； 将所述目标知识数据和所述客户画像信息共同输入至图谱匹配模型中，生成对应的应答内容。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中科柏诚科技(北京)股份有限公司，其通讯地址为：101300 北京市顺义区高丽营镇文化营村北(临空二路1号)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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