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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利基于强化学习的智能回访方法、装置、设备及存储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：CN111221949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：201911373587.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于强化学习的智能回访方法、装置、设备及存储介质是由庞有振设计研发完成，并于2019-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的智能回访方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的智能回访方法，包括：获取客户画像，所述客户画像中包含有多种用于标识客户的特征标签；根据选定的所述客户画像的特征标签，确定待回访的目标客户；读取所述目标客户的相关信息并与所述目标客户建立通话连接；将所述目标客户的相关信息输入预置回访模型；通过所述回访模型，生成与所述目标客户进行对话的文字对话内容，并对所述文字对话内容进行语音合成后输出。本发明还公开了一种基于强化学习的智能回访装置、设备及计算机可读存储介质。本发明实现了对回访的客户的对话交流，并且回答准确及时，有效提升了回访效果，同时也降低了客户流失率。

本发明授权基于强化学习的智能回访方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的智能回访方法，其特征在于，所述基于强化学习的智能回访方法包括以下步骤： 获取多次人工回访对应的历史对话语料，所述历史对话语料中标记有状态集S、动作集A、奖励值集R； 以状态集S中任一状态s以及动作集A中任一动作a为输入样本，以对应的下一状态为输出样本，通过机器学习构建状态模型P（s，a）； 以状态集S中任一状态s以及动作集A中任一动作a为输入样本，以奖励值集R中动作a对应的奖励值为输出样本，通过机器学习构建奖励模型R（s，a）； 以所述历史对话语料、状态模型P（s，a）、奖励模型R（s，a）为训练样本，采用基于价值函数的Dyna-Q算法构建回访模型； 获取客户画像，所述客户画像中包含有多种用于标识客户的特征标签； 根据选定的所述客户画像的特征标签，确定待回访的目标客户； 读取所述目标客户的相关信息并与所述目标客户建立通话连接； 将所述目标客户的相关信息输入所述回访模型； 通过所述回访模型，生成与所述目标客户进行对话的文字对话内容，并对所述文字对话内容进行语音合成后输出。

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国平安人寿保险股份有限公司，其通讯地址为：518033 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46层；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”。