基于多源数据融合与大模型驱动的客户孪生构建方法

本申请提供了一种基于多源数据融合与大模型驱动的客户孪生构建方法，属于客户关系管理技术领域。包括:采集结构化数据、非结构化数据和半结构化数据；生成全局融合模型；提取客户基础属性标签，基于实体‑关系‑实体三元组结构构建客户知识图谱，存储“客户‑产品”及“客户‑服务”交互关系；将客户行为序列数据输入时序融合变换器模型，利用时序融合变换器模型中的自注意力机制捕捉长期依赖与短期波动特征，识别行为模式，并输出包含时间演化信息的动态特征向量，将客户基础属性标签与动态特征向量进行加权融合，构建客户数字孪生体。提升了客户画像的完整性、时效性与预测准确性。