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龙图腾网获悉北京聚鑫德众科技有限公司申请的专利基于大数据的客户信息更新及管理方法和系统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：CN121434220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511608112.X，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权基于大数据的客户信息更新及管理方法和系统是由刘晓伟;孙林青设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的客户信息更新及管理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的客户信息更新及管理方法和系统，涉及大数据与客户关系管理技术领域；包括：首先采集多源客户数据并构建多维度时序特征面板；随后，通过共享底层的集成模型，同步预测客户的动态生命周期价值与连续流失风险概率；并利用影响力渗透模型与蒙特卡洛模拟量化客户的网络影响力权重；进而，融合上述三个维度，通过一个基于客户类型动态配置权重的多目标优化函数，生成资源分配系数；最终，基于该系数自动化更新客户标签，并通过策略编排引擎组合原子操作，以形成个性化策略工作流执行与闭环优化；本发明解决了传统客户信息管理静态孤立、策略滞后的问题，实现了客户价值的精准洞察与管理资源的动态智能分配。

本发明授权基于大数据的客户信息更新及管理方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的客户信息更新及管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集客户内部交易数据、外部公开行为数据与客户间关联数据，进行预处理，构建多维度时序特征面板； S2：将多维度时序特征面板输入至集成模型中，所述集成模型通过共享底层特征编码层执行两个任务； 任务一：使用多分支时序价值预测网络结合注意力机制预测未来时间区间的价值预测曲线，以所述曲线的净现值作为动态生命周期价值； 任务二：使用基于间隔学习的生存分析模型预测客户在未来特定时间点发生流失的连续风险概率； S3：通过所述客户间关联数据，构建边权重动态更新的有向图，利用影响力渗透模型并通过蒙特卡洛模拟方法，计算单个客户节点所能激活的整个网络的价值期望，量化为所述客户的网络影响力权重； S4：融合所述动态生命周期价值、连续风险概率与网络影响力权重，构建多目标优化函数并求解，以生成资源分配系数； S5：基于资源分配系数自动化更新客户标签，并通过策略编排引擎组合原子操作，形成个性化的客户管理策略工作流，追踪策略效果，并进行反馈； 所述任务二，通过基于时序模型记忆的深度生存网络实现，包括以下步骤： 引入一个时序模式记忆库，通过无监督方式从全体客户的历史行为序列中学习，存储K个典型客户行为演变原型模式； 对于任一客户，计算其当前时序特征与记忆库中所有K个原型模式的注意力权重，得到K维模式匹配权重向量ak； 将生存分析模型的基准风险函数解构为所述K个原型模式对应的基准风险子函数的加权和，具体为： ; 其中，h0t|X为基准风险函数，t为时间点，h0kt为第k个原型模式专门学习的基准风险子函数； 客户个体连续风险概率最终通过所述基准风险函数与其个体特征共同决定。

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