一种基于AI社工的走访服务实现方法及系统

本发明涉及人工智能与社会服务技术领域，公开了一种基于AI社工的走访服务实现方法及系统，其中，方法包括：构建居民画像向量并通过图注意力网络计算走访优先级得分；采用Q‑learning算法根据空间距离优化走访路径；通过语音识别与BERT语义分析获取交谈文本与情绪压力指数；对走访数据进行结构化归档；动态更新居民画像。相较于现有技术中多以固定排期走访、人工经验判断的社工服务方式，尤其在服务人群多样化和风险情绪隐性表达条件下，难以实现精准走访服务调度的技术问题，由于本申请通过图神经网络建模居民画像优先级和强化学习驱动路径规划，实现了社工任务高效率调度，提高了社工服务的个性化覆盖能力与智能化决策能力。