项目

1. 核心功能部分

2.NLP部分

智能客户分析系统设计方案

1. 系统架构

2. 核心功能模块

2.1 数据采集层

用户资料采集
- 基础信息录入
- 历史记录同步
- 实时数据对接
- 文件上传功能

2.2 AI 分析引擎

数据预处理
- 数据清洗
- 格式标准化
- 特征提取
智能分析
- 用户分类模型
- 风险评估模型
- 预警规则引擎

2.3 业务处理层

分类管理
- 用户分类标签
- 等级评定系统
- 动态调整机制
预警系统
- 实时监控
- 阈值设置
- 预警级别定义
专家对接
- 专家库管理
- 自动匹配机制
- 会诊安排

2.4 数据存储层

3. 技术栈选择

3.1 前端技术

Vue.js/React - 前端框架
Ant Design - UI 组件库
ECharts - 数据可视化
WebSocket - 实时通信

3.2 后端技术

Spring Boot - 后端框架
MySQL - 关系型数据库
Redis - 缓存层
Kafka - 消息队列
TensorFlow/PyTorch - AI 模型部署

4. 系统流程

4.1 数据处理流程

数据采集
预处理清洗
AI 分析
结果存储
预警触发
专家匹配

4.2 预警处理流程

实时监控数据
触发预警规则
生成预警信息
通知相关人员
跟踪处理状态

5. 安全考虑

数据加密
访问控制
操作审计
备份恢复

6. 性能优化

数据库索引优化
缓存策略
分布式部署
负载均衡

7. 后续扩展

API 接口开放
移动端适配
多语言支持
数据分析报表