СПОСОБ СОЗДАНИЯ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ПРИ ОБРАБОТКЕ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

1. Способ создания модели анализа данных при обработке запросов пользователей, выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора и содержащий этапы, на которых
осуществляют обработку полученного набора первичных данных, в ходе которой формируется обучающая выборка для искусственной нейронной сети в системе Deductor Studio, содержащая, по меньшей мере, условия предоставления банковских продуктов для предприятий малого и микро-бизнеса российских коммерческих банков, информации о формах государственной и налоговой поддержки данного категории клиентов, информации о ежедневном состоянии финансового рынка;
осуществляют анализ данных на основе технологий машинного обучения в анализе данных и искусственной нейронной сети в системе Deductor Studio, причем набор данных включает в себя по меньшей мере текстовые и статистические данные российских коммерческих банков о банковских продуктах;
выполняют выделение и кодирование векторных представлений каждой реплики анализируемых данных обучающей выборки;
осуществляют прием запроса от пользователя, причем набор данных включает в себя по меньшей мере текстовые данные диалогов между пользователем и устройством, содержащим обращения пользователей и предоставление необходимой информации на запрос клиента;
подключают функцию онлайн-консультанта при помощи чат-бота по всем возникающим вопросам пользователей, причем набор данных включает в себя, по меньшей мере, текстовые данные диалогов между пользователем и чат-ботом;
подключают функцию электронного кредитного калькулятора, который рассчитывает ежемесячную сумму кредита при заданной процентной ставке, по меньшей мере, для одного российского коммерческого банка;
применяют сформированную обучающую выборку для обучения искусственной нейронной сети с целью определения релевантных реплик из контекста пользовательских поисковых запросов.
2. Способ по п.1, характеризующийся тем, что данные собирают при помощи технологии Big Data.
3. Способ по п.1, характеризующийся тем, что на этапе обработки первичной информации производят ранжирование данных.
4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что после проведения ранжирования информации исследуют взаимосвязь данных.
5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные подвергают первичной визуализации, понижению размерности и поиску аномалий.
6. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что полученные данные анализируют при помощи нейронных сетей в системе Deductor Studio, где модель имеет по меньшей мере шесть нейронный сетей.
7. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что на основе полученных в результате анализа данных производят построение выводов.
8. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что полученную информацию собирают, по меньшей мере, в 412 реляционных баз данных.
9. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что информация, содержащаяся в реляционной базе данных, подлежит хранению на платформе Winfs.
10. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что после получения запроса пользователя производят обработку информации на предмет выявления скрытых закономерностей и сущностей.
11. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что после получения запроса от пользователя происходит разбор и исполнение запроса, исправление опечаток, текстовое ранжирование.
12. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при запросе пользователя используют булев поиск информации для повышения качества и точности ответа.
13. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что предоставление информации одному пользователю осуществляют по меньшей мере по одному банку, по одной форме государственной поддержки и одной системе налогообложения.
14. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что чат-бот осуществляет диалог по меньшей мере с одним пользователем.
15. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что электронный калькулятор производит расчет по меньшей мере одного банковского кредитного продукта.
16. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что производят кодировку в векторы реплики из диалога чат-бота с пользователем на языке программирования Python.