基于多通道消息服务的智能运营决策辅助系统及生成方法与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种基于多通道消息服务的智能运营决策辅助系统及运营决策生成方法。

背景技术：

1、在数字化时代背景下，企业运营面临着前所未有的复杂性和挑战。随着企业信息化程度的不断加深，企业通过多种渠道收集到大量的运营数据，包括但不限于客户交互数据、市场动态、内部管理信息以及供应链信息等。这些数据中蕴含着对企业决策至关重要的洞察，但同时也带来了数据处理和分析的难题。如何有效集成、分析这些多源异构的数据，并将分析结果转化为支持企业运营决策的具体建议，成为了企业亟需解决的问题。

2、现有技术已经提出了多种企业运营管理和大数据分析解决方案，如《一种智慧企业运营管理大数据分析决策云平台》等，这些方案通常聚焦于通过集中式平台对企业内部和行业数据进行采集、处理和分析，以辅助企业做出改善决策。然而，这些现有方案还存在如下问题：

3、(1)多渠道数据整合问题：

4、现有技术中，对于来自不同渠道的数据整合效率低下，难以实现数据的高效融合和统一管理，导致数据孤岛现象普遍存在，影响了数据的全面性和决策的准确性。

5、(2)实时数据处理和分析能力不足：

6、在快速变化的市场环境下，对于实时数据的处理和分析尤为关键。现有系统往往缺乏对实时数据流的有效捕捉和即时分析能力，无法为企业提供及时的业务洞察和决策支持。

7、(3)个性化决策支持不足：

8、现有的决策支持系统很难根据企业特定的运营状况和需求，提供个性化的决策分析和建议，导致决策方案往往缺乏针对性和实效性。

9、(4)用户体验和交互效率低下：

10、多数现有的运营决策系统界面复杂，操作繁琐，非技术用户难以快速掌握，影响了决策的效率和用户的使用体验。

11、(5)系统的可扩展性和灵活性不足：

12、随着企业业务的不断发展和市场环境的变化，现有决策支持系统往往难以快速适应新的需求，缺乏足够的可扩展性和灵活性。

技术实现思路

1、针对现有技术的上述缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种基于多通道消息服务的智能运营决策辅助系统及运营决策生成方法，不仅能够高效地整合和分析来自多通道消息服务的数据，还能够提供更为深入的业务洞察，支持实时且个性化的运营决策，并优化用户的交互体验，以满足现代企业在数字化转型过程中对智能运营决策辅助系统的需求。

2、为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于多通道消息服务的智能运营决策辅助系统，包括：

3、数据采集模块，与多种通道消息服务的接口连接，实时采集多种通道的异构数据；

4、数据整合模块，对所述异构数据进行预处理及融合处理，得到融合数据；其中，所述预处理包括数据清洗、数据格式化和初步的数据标注、分类；

5、智能分析引擎，采用机器学习模型和混合学习框架对所述融合数据进行分析和预测，得到处理结果，并根据所述结果生成运营决策支持信息；所述运营决策支持信息包括优化建议、风险预警和行动方案。

6、作为本申请的一种优选实现方式，交互模块，用于提供用户界面，所述用户界面用于显示所述运行决策支持信息；接收用户的自定义操作，并根据所述自定义操作完成视图和报告；

7、反馈模块，用于收集用户反馈数据和系统性能数据。

8、第二方面，本发明实施例提供了一种基于多通道消息服务的智能运营决策生成方法，包括：

9、数据采集步骤：从多种通道消息服务系统中采集异构数据；

10、数据处理步骤：对所述异构数据进行特征提取处理、预处理及融合处理，得到融合数据；其中，所述预处理包括数据清洗、数据格式化和初步的数据标注、分类；

11、数据分析步骤：采用机器学习模型和混合学习框架对所述融合数据进行分析和预测，得到处理结果，并根据所述结果生成运营决策支持信息；所述运营决策支持信息包括优化建议、风险预警和行动方案；

12、结果输出步骤：将所述运营决策信息输出到用户界面或其它决策支持系统。

13、作为本申请的一种具体实现方式，所述数据采集步骤具体为：

14、集成多种通道信息服务的接口，基于所述接口采集多种异构数据；多种通道信息服务包括社交媒体互动平台、客户服务系统及企业内部通信平台；所述异构数据包括结构化的数据库记录、半结构化的xml/json文件以及非结构化的文本、图片和视频。

15、作为本申请的一种具体实现方式，所述数据处理步骤具体为：

16、采用nlp和图像识别技术对非结构化的数据进行处理，提取关键信息和特征；

17、利用深度学习模型对不同的异构数据进行融合，得到融合数据；所述深度学习模型包括transformer和生成对抗网络。

18、作为本申请的一种具体实现方式，所述数据分析步骤具体为：

19、模型训练与优化：基于所述融合数据，使用自定义的机器学习模型和混合学习框架进行预测模型训练，并根据企业特特定的业务需求和历史数据对所述预测模型进行优化；

20、深度分析与预测：采用训练好的预测模型对企业运营数据进行深度分析和预测，得到处理结果；其中，所述企业运营数据包括所述异构数据；

21、决策支持生成：根据所述处理结果，生成运营决策支持信息。

22、作为本申请的一种具体实现方式，决策支持生成具体包括：

23、基于所述预测模型输出的处理结果，构建推荐系统；所述推荐系统用于为决策者提供个性化操作建议和优化方案；

24、采用概率模型和风险评估算法对所述处理结果进行分析，并生成风险预警；

25、基于所述预测模型输出的处理结果，生成动态决策树；所述决策树用于为企业提供多场景下的决策路径和行动方案。

26、作为本申请的一种优选实现方式，结果输出步骤之后，所述方法还包括：

27、用户反馈步骤：收集用户对分析预测结果的反馈数据；

28、持续学习步骤：根据所述反馈数据调整和优化分析算法。

29、实施本发明实施例所提供的基于多通道消息服务的智能运营决策辅助系统及运营决策生成方法，通过集成先进的多通道消息服务，采用实时数据处理机制和个性化决策支持技术，显著提高了决策效率和准确性，不仅能够高效地整合和分析来自多通道消息服务的数据，还能够提供更为深入的业务洞察，支持实时且个性化的运营决策，并优化用户的交互体验，以满足现代企业在数字化转型过程中对智能运营决策辅助系统的需求。

技术特征：

1.一种基于多通道消息服务的智能运营决策辅助系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述异构数据来自于社交媒体互动平台、客户服务系统及企业内部通信平台；所述异构数据包括结构化的数据库记录、半结构化的xml/json文件以及非结构化的文本、图片和视频。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括交互模块，用于：

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述系统还包括反馈模块，用于收集用户反馈数据和系统性能数据。

5.一种基于多通道消息服务的智能运营决策生成方法，其特征在于，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据采集步骤具体为：

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述数据处理步骤具体为：

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述数据分析步骤具体为：

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，决策支持生成具体包括：

10.如权利要求5-9任一项所述的方法，其特征在于，结果输出步骤之后，所述方法还包括：

技术总结
本发明实施例公开了一种于多通道消息服务的智能运营决策辅助系统及决策生成方法。系统包括数据采集模块，与多种通道消息服务的接口连接，实时采集多种通道的异构数据；数据整合模块，对所述异构数据进行预处理及融合处理，得到融合数据；智能分析引擎，采用机器学习模型和混合学习框架对所述融合数据进行分析和预测，得到处理结果，并根据所述结果生成运营决策支持信息；所述运营决策支持信息包括优化建议、风险预警和行动方案。本发明不仅能够高效地整合和分析来自多通道消息服务的数据，还能够提供更为深入的业务洞察，支持实时且个性化的运营决策，并优化用户的交互体验，以满足现代企业在数字化转型过程中对智能运营决策辅助系统的需求。

技术研发人员：吴亮,钟一豪
受保护的技术使用者：深圳市和讯华谷信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/8/15