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申请/专利权人：南京清正源信息技术有限公司

摘要：本发明提供了基于孪生网络的客户风险行为识别方法及系统，通过建立针对客户风险行为识别的识别孪生网络，保证识别孪生网络对客户风险行为的针对性和准确性，其次，采集客户的行为数据，并对行为数据进行处理，得到多组类型数据，为客户行为识别提供高质量的数据基础，然后，将每组类型数据和预设风险类型数据输入识别孪生网络中，得到每组类型数据对应的数据表示向量和预设风险类型数据对应的参考表示向量，实现基于孪生网络对客户行为数据进行分析处理，最终，对所有数据表示向量进行度量评估，根据度量评估结果确定客户风险行为概率，保证对客户风险行为识别的准确度，给客户提供有效的风险建议，提升客户体验。

主权项：1.一种基于孪生网络的客户风险行为识别方法，其特征在于，包括：S1：建立针对客户风险行为识别的识别孪生网络；S2：采集客户的行为数据，并对行为数据进行处理，得到多组类型数据；S3：将每组类型数据和预设风险类型数据输入识别孪生网络中，得到每组类型数据对应的数据表示向量和预设风险类型数据对应的参考表示向量；S4：基于参考表示向量，对所有数据表示向量进行度量评估，根据度量评估结果确定客户风险行为概率；所述S4中，基于参考表示向量，对所有数据表示向量进行度量评估，根据度量评估结果确定客户风险行为概率，包括：基于数据类型，将数据表示向量和参考表示向量进行匹配，得到每个风险数据类型下对应的类型数据表示向量和类型参考表示向量；将类型数据表示向量和类型参考表示向量进行向量差异比较，得到类型向量差异；基于数据类型对于风险识别的重要程度，为每个类型向量差异匹配对应的加权权重，基于加权权重得到加权类型向量差异；基于客户的操作流程，构建流程结构图，其中，流程结构图包括流程节点和节点特征，将数据类型在流程结构图中进行标记，得到数据类型在流程结构图中的流程节点位置及其对应的节点特征，并基于数据类型在流程结构图中的流程节点位置及其对应的节点特征，确定数据类型之间的数据关联特征；基于数据关联特征，对加权类型向量差异进行关联处理，得到加权类型向量关联差异；基于加权类型向量关联差异与数据类型对应的标准差异进行度量，并根据度量评估结果确定客户风险行为概率。

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