客户行为预测，可以助力银行进行精细化运营、提升客户服务体验，以实现业务更好地发展等。因此，这对于银行来说，或是一个重要的研究领域。
方法为：从目标客户呼叫请求中提取目标客户呼入信息；根据目标客户呼入预测规则确定目标客户呼入信息对应的目标客户预测行为，以推送对应的语音问题供客户选择。创建目标客户呼入预测规则的步骤包括：根据各目标客户呼入信息构建各目标客户特征数据，将各目标客户特征数据输入基于客户特征模型数据和客户行为预测网络模型架构创建的客户行为预测网络模型中，得到各目标客户预测行为，根据各目标客户呼入信息与各目标客户预测行为的对应关系创建目标客户呼入预测规则；客户行为预测网络模型架构通过客户特征训练搜索数据和客户特征验证搜索数据构建。
该发明的背景为，智能技术发展迅速，人工智能和语音识别的能力几乎接近真人场景，语音合成和视频合成技术能做到高度拟人化，很多机构通过建设全渠道全流程智能服务平台实现智能化转型。不过，传统机器学习领域对于新场景开拓，需要专业人士花费大量精力进行算法和模型的构建和选择，对于非专业人士则有较高的门槛。
随着机器学习领域发展到新的阶段，NAS（NeuralArchitectureSearch）技术出现，模型构建等重要步骤变得自动化，使得机器学习模型不需要过多的专业人员干预即可应用。NAS是机器学习领域深度神经网络技术一种自动化建模方法，AI一边学习了解大量的用户问题，一边学习记录用户行为轨迹及画像特征，再把两者结合建立搜索匹配模型，模型整体架构确认后，基于客户数据完成整体模型的训练。
呼入场景中“未答先知”功能实现的核心功能点在于准确预测当前通话中客户的行为信息。然而目前的呼入场景领域中往往采用传统规则匹配方法，尚未对客户特征进行有效建模，对用户特征判别单一，客户行为预测精度低，无法有效地进行客户行为筛选，无法精准定位客户诉求，导致客户呼入场景中转人工的数量激增。
事实上，关于该发明，说明书上还有更详细的阐述，其中涉及一些函数公式计算。
更多银行进行客户行为预测研究，目的不尽相同
而各银行研究客户行为预测，目的不尽相同。
比如为了营销、获客：
为了减少客户流失：
为了风险管理：
2023年12月26日，百信银行“一种客户行为的预测方法、系统、设备及可读存储介质”申请公布。该发明旨在更准确地预测客户行为，有助于决策和风险管理。
为了处理客户投诉：
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