本申请涉及人工智能，特别涉及一种客户资源分析和推送的方法及系统。
背景技术：
1、随着信息技术的快速发展，企业与客户之间的沟通方式和渠道日益多样化。客服系统、社交媒体、电子邮件、手机应用等多个渠道也成为企业收集客户信息和进行市场营销的重要途径。现有的客户信息处理技术主要依赖于传统的数据库管理系统和简单的关键词匹配算法。这些技术在处理客户数据时，往往只能进行基础的数据存储和查询，缺乏对客户信息深层次的理解和分析。关键词匹配算法虽然能够快速识别出与特定词汇相关的信息，但这种处理方式往往忽略了语境和语义的复杂性，导致信息提取的准确性和完整性不足。此外，这些数据分散在不同的系统中，缺乏有效的整合和利用，导致信息孤岛和资源浪费。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提出了一种客户资源分析和推送的方法及系统，具体方案如下：
2、第一部分，本申请提出了一种客户资源分析和推送的方法，该方法包括：
3、从一个或多个数据源获取客户互动数据，并对所述客户互动数据进行处理，以将所述客户互动数据转换为结构化数据；
4、通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行语义分析，以提取客户信息数据；
5、对所述客户信息数据进行标签化处理以获得标签数据，并基于预设标准对所述标签数据进行分类；
6、基于预设推送策略向客户推送所述标签数据。
7、在一个具体实施例中，所述客户互动数据包括：客服聊天记录数据、和/或社交媒体互动数据、和/或客户在线行为数据。
8、在一个具体实施例中，所述“对所述客户互动数据中的非结构化数据进行处理”，包括：
9、通过指定的ai模型对所述客户互动数据进行识别，并生成文本数据；
10、对所述文本数据基于预设的可识别格式进行统一格式化转换，以生成结构化数据。
11、在一个具体实施例中，所述“通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行语义分析，以提取客户信息数据”，包括：
12、通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行客户意图识别和深度分析，基于预设关键词从转换为结构化数据的所述客户互动数据中提取关键信息，以生成客户信息数据；所述客户信息数据包括：客户需求数据、和/或客户偏好数据、和/或客户反馈数据。
13、在一个具体实施例中，所述“对所述客户信息数据进行标签化处理以获得标签数据，并基于预设标准对所述标签数据进行分类”具体包括：
14、输入预设格式规范的提示词；
15、通过预设的ai模型根据所述提示词对所述客户信息数据进行标签化处理，以获得标签数据；
16、基于预设标准对所述标签数据进行分类并存储。
17、在一个具体实施例中，所述基于预设要求向客户推送所述标签数据具体包括：
18、将所述标签数据以文字、和/或语音、和/或图像、和/或音频形式推送给所述客户。
19、在一个具体实施例中，还包括：
20、将所述客户互动数据、所述待处理数据、所述标签数据中的一个或任意多个与所述客户进行关联后存储。
21、第二部分，本申请提出了一种客户资源分析和推送的系统，包括：
22、获取模块，用于从一个或多个数据源获取客户互动数据，并对所述客户互动数据进行处理，以将所述客户互动数据转换为结构化数据；
23、提取模块，用于通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行语义分析，以提取客户信息数据；
24、分类模块，用于对所述客户信息数据进行标签化处理以获得标签数据，并基于预设标准对所述标签数据进行分类；
25、推送模块，用于基于预设推送策略向客户推送所述标签数据。
26、在一个具体实施例中，所述“对所述客户互动数据中的非结构化数据进行处理”，包括：
27、生成模块，用于通过指定的ai模型对所述客户互动数据进行识别，并生成文本数据；
28、转换模块，用于对所述文本数据基于预设的可识别格式进行统一格式化转换，以生成结构化数据。
29、在一个具体实施例中，所述“通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行语义分析，以提取客户信息数据”，包括：
30、分析模块，用于通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行客户意图识别和深度分析，基于预设关键词从转换为结构化数据的所述客户互动数据中提取关键信息，以生成客户信息数据；所述客户信息数据包括：客户需求数据、和/或客户偏好数据、和/或客户反馈数据。
31、有益效果：
32、本申请通过智能分析客户与企业互动产生的数据，包括但不限于客服聊天记录、社交媒体互动、在线行为追踪等，利用生成式模型的先进语义理解能力、总结概括能力以及自主调用接口的能力，实现客户信息的精准提取和分析客户信息记录并进行客户资源的自动推送。显著提升企业对客户信息的利用效率，从而提高客户满意度和忠诚度，为企业带来更大的商业价值。
1.一种客户资源分析和推送的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客户互动数据包括：客服聊天记录数据、和/或社交媒体互动数据、和/或客户在线行为数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述“对所述客户互动数据中的非结构化数据进行处理”，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述“通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行语义分析，以提取客户信息数据”，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述“对所述客户信息数据进行标签化处理以获得标签数据，并基于预设标准对所述标签数据进行分类”具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设要求向客户推送所述标签数据具体包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种客户资源分析和推送的系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述“对所述客户互动数据中的非结构化数据进行处理”，包括：
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述“通过预设的ai模型对转换为结构化数据的所述客户互动数据进行语义分析，以提取客户信息数据”，包括：
