决策确认方法、装置、电子设备与计算机存储介质与流程

1.本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及决策确认方法、装置、电子设备与计算机存储介质。


背景技术：

2.近年来，随着各类应用程序的普及，所能提供的事务服务也越来越多，而用户在使用事务服务的过程中难免会遇到一些障碍，也就存在为用户提供帮助的需要，一方面，能够使用户迅速找到感兴趣的项目，另一方面能够对终端设备上加载的服务项目起到推广的作用。
3.因此，亟待提出一种决策方案，以能够满足用户在事务服务使用过程中的需求。


技术实现要素：

4.本说明书的主要目的在于提供一种决策确认方法、装置、电子设备与计算机存储介质，旨在提供高效、准确的决策确认方法。所述技术方案如下：
5.第一方面，本说明书实施例提供了一种决策确认方法，包括：
6.基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；
7.基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；
8.基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的候选决策方案；
9.根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
10.第二方面，本说明书实施例提供一种决策确认装置，包括：
11.数据采集模块，用于基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；
12.数据处理模块，用于基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；
13.决策获取模块，用于基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的候选决策方案；
14.决策判断模块，用于根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
15.第三方面，本说明书实施例提供一种电子设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述方法的步骤。
16.第四方面，本说明书实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
17.第五方面，本说明书实施例提供了一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如第一方面所述的
方法。
18.在本说明书实施例中，通过终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据，基于用户终端数据确认事务场景下目标用户对应的用户障碍数据，基于用户障碍数据中的障碍类型获取与该事务场景对应的候选决策方案，根据用户障碍数据从候选决策方案中确认目标用户的目标决策方案。通过在端侧实时采集用户终端数据实时进行决策，效率高，决策准确率高，且不需要将用户终端数据传输到云端，能够有效防止用户隐私信息的泄露，安全性高。
附图说明
19.为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的场景示意图；
21.图2是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的流程示意图；
22.图3是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的流程示意图；
23.图4是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的流程示意图；
24.图5是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的流程示意图；
25.图6是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的流程示意图；
26.图7是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的流程示意图；
27.图8是本说明书实施例提供的一种决策确认方法的数据流对比示意图；
28.图9是本说明书实施例提供的一种决策确认装置的结构示意图；
29.图10是本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
30.下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。
31.决策确认装置可以为手机、电脑、平板电脑、智能手表或车载设备等终端设备，也可以为终端设备中用于实现决策确认方法的模块，决策确认装置可以采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据，基于用户终端数据确认事务场景下目标用户对应的用户障碍数据，基于用户障碍数据中的障碍类型获取与该事务场景对应的候选决策方案，根据用户障碍数据从候选决策方案中确认目标用户的目标决策方案。
32.请一并参见图1，为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的场景示意图，决策确认装置为移动终端，终端设备对运行终端设备上的应用或者小程序进行监测，决策确认方法可以具象为应用中的智能助理服务，当监测到为需要智能决策的事务场景时，对该事务场景下的用户终端数据进行采集，根据采集到的用户终端数据确认在该事务场景下的用户障碍数据，通过用户障碍数据中的障碍类型确认候选决策方案，再根据用户障碍数据从
候选决策方案中得到针对目标用户的目标决策方案。以图1中的保险事务场景为例，终端监测到保险服务打开(如监测到当前开启了保险推荐页)时，开始采集目标用户的用户终端数据，例如保险推荐页的点击操作，条款详情页的滑动操作、终端设备的时间、电量等，终端基于获取到的用户终端数据进行处理分析，得到目标用户的用户障碍数据，例如可以是条款阅读障碍，则基于用户障碍数据得到决策方案，也即生成弹窗，以供用户查看更多条款解析，解决用户在事务场景中所遇到的障碍，进而提高用户互动率，提高用户体验。
33.需要说明的是，本说明书实施例中所涉及的数据采集、存储及使用均是在获得用户授权的情况下进行。
34.下面结合具体的实施例对本说明书提供的决策确认方法进行详细说明。
35.请参见图2，为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的流程示意图。如图2所示，本说明书实施例的所述方法可以包括以下步骤s102-s108。
36.s102，基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；
37.s104，基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；
38.s106，基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的候选决策方案；
39.s108，根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
40.本说明书实施例提供的决策确认方法和决策确认装置可以应用于保险服务、金融服务的等事务场景中。本说明书实施例的技术方案基于端智能(on-device ai)实现，端智能是指算法模型在终端设备上运行及其上层应用。其中，终端设备是指以手机为主的各种智能设备，算法模型多数是指深度学习模型。相比云侧智能，端智能具有低延时、保护数据隐私、节省云端计算资源等显著优势。由于每天在终端及上层应用中可以获取到大量的用户行为相关的数据，如何捕获用户对于不同产品、事件的注意力，对于洞察用户的事务决策行为至关重要。例如可以用在用户选购保险产品、或者理财产品的过程中，通过终端采集的用户终端数据智能识别出用户当前的障碍以及意图，如用户在投保链路上的障碍，确认对应的决策方案，进而在端上实施决策方案，帮助用户解决当前的障碍，或基于用户的意图对事务进行推荐。
41.以下将对各个步骤进行详细说明：
42.s102，基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；
43.具体的，用户终端数据可以是用户操作终端所产生的数据，例如用户行为数据：登端来源、页面访问、使用时长、停留时长、手势行为等，设备状态数据：充电状态、网络状态、电量情况、性能情况等，时空信息：使用时间、wifi链接、经纬度、语义位置等。事务场景是当前终端上运行程序或应用中内容所对应的场景，事务场景对应于某一具体的事务，比如：投保、金融、购物等；可以是某一个应用对应一个事务场景，也可以是某一个页面对应一个事务场景，在一个应用中可以对应有多个事务场景，事务场景可以根据实际需求进行设置。通过检测终端运行内容可以识别得到当前的事务场景，从而只需要在事务场景下采集用户终端数据，可以减少数据采集带来的设备耗能。其中，终端运行内容也可以包括在用户终端数据中。
44.s104，基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；
45.具体的，用户障碍数据为对用户终端数据处理后分析得到的，反映用户在事务场景下所遇到障碍。示例性的，可以对用户终端数据进行聚合计算、流式计算、行为感知、事件识别等处理，得到事务场景下该目标用户对应的用户障碍数据。聚合运算从值的集合中计算出单个值。例如，从一段时间的操作次数计算出秒平均操作频率就是一个聚合运算。行为感知也即对用户行为特征进行深度建模分析，得到行为感知结果。
46.示例性的，终端根据用户终端的点击事件、页面跳转事件识别到用户终端行为为在两个保险详情页面反复跳跃，则可以通过意图分类识别为犹豫事件，根据犹豫事件以及服务匹配可以推断出用户当前遇到的障碍为选品障碍，则选品障碍、对应的犹豫时间和服务匹配结果都可以作为用户障碍数据的一部分。
47.s106，基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的候选决策方案；
48.具体的，用户障碍数据中包含了识别出来的障碍类型，需要说明的是，障碍类型是由事务人员自定义的，通过历史的用户使用反馈对用户障碍进行梳理，得到用户在事务场景下可能面临的障碍，并进行分类。例如，在保险事务场景下，障碍类型可以是选品障碍、阅读障碍。选品障碍指的是用户在多个保险选品中无法决定要选择购买哪一种，阅读障碍指的是用户在阅读保险条款时存在理解困难。
49.针对每个预测到的障碍类型，会预先制定相应的决策方案，并在预测到目标用户的用户障碍数据后，根据障碍类型确认候选决策方案，可以是每一个障碍类型对应的一个或多个候选决策方案，也可以是由多种障碍类型组合对应的一个或多个候选决策方案，具体的对应关系可以根据实际需求进行设置。示例性的，假设识别到障碍类型a、障碍类型b与障碍类型c，则可以获取与障碍类型a对应的决策方案1、与障碍类型b对应的决策方案2、与障碍类型c对应的决策方案3、与决策方案障碍类型a和障碍类型b对应的决策方案4，作为候选决策方案。
50.s108，根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
51.具体的，判定用户障碍数据是否符合候选决策方案对应的预设决策逻辑判定规则，根据判定结果对应到某一个目标决策方案。示例性的，预设决策逻辑判定规则可以是通过一些简单判断逻辑实现，比如数值大于多少，少部分需要通过数据拟合得到。
52.可选的，在确认出目标决策方案后，主动实施决策方案，如智能推送内容，智能弹屏，电话呼出等。需要说明的是，目标决策方案根据决策方案的不同可以具体包括决策内容、实施时机等。决策内容指的是展示给用户的内容，以及相应的触点配置(触发位置)，实施时机指的是将决策内容展示给用户的时机。请再次参见图1，当终端根据用户终端数据识别到用户点开了健康险选购页面，并点开了健康险3的条款详情页，在条款详情页上阅读保险条款，通过采集终端时间，识别出用户在条款详情页上停留了很长的时间(比如超过三分钟)，决策确认系统捕捉到该数据后，判断目标用户有投保阅读障碍的意图，基于这个意图，确认出决策方案，也即在用户在条款详情页停留的第五分钟推送更多条款解析的弹窗去帮助用户解决投保阅读障碍。
53.在本说明书实施例中，通过终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据，基于用户终端数据确认出事务场景下目标用户对应的用户障碍数据，基于用户障碍数据中的障碍类型获取与事务场景对应的候选决策方案，根据用户障碍数据从候选决策方案中确认目标用户的目标决策方案。基于端智能实现决策方案的确认，在端侧实时采集用户终端数据实时进行决策，不仅效率高，安全性高，并且由用户终端数据能够反映出当下用户真实的意图，进而提高决策方案的准确性。
54.请参见图3，为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的流程示意图。如图3所示，本说明书实施例的所述方法可以包括以下步骤s202-s206。
55.s202，基于所述终端采集所述目标用户在所述事务场景下的用户行为数据；
56.具体的，用户终端数据可以包括目标用户在事务场景下的用户行为数据，如登端来源、手势行为、停留时长、页面访问、使用时长等等。比如用户在保险app中通过点触终端触摸屏上的某一服务链接，比如是点触了某一具体的险种购买页面，访问了该服务链接，则可以生成对该服务链接进行访问操作的行为数据，其中用户行为数据包括此次访问操作发生的时间和此用户的用户id。
57.s204，采集所述终端的终端状态数据；
58.具体的，用户终端数据还可以包括终端的终端状态数据，终端状态数据包括设备状态、时空信息、传感器信息等。设备状态包括：充电状态、网络状态、性能情况、电量情况、系统版本等，时空信息包括：经纬度、使用时间、历史访问时段、语义位置等，传感器信息包括：重力传感器、光线传感器、陀螺仪传感器、图像传感器、高阶语义、光线传感器等等。
59.s206，基于所述用户行为数据和所述终端状态数据，得到用户终端数据。
60.在采集到用户行为数据和终端状态数据后，可以直接由用户行为数据和终端状态数据得到用户终端数据。可以理解的，用户行为数据为用户在终端上操作得到的数据，基于用户的操作行为可以对用户的操作意图进行预估；而终端状态数据反映的是终端所处的环境以及终端本身的状态数据，可以作为用户障碍识别的补充数据，有助于智能决策助手更好地了解目标用户当前的状态和意图。
61.请参见图4，为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的流程示意图。如图4所示，本说明书实施例的所述方法可以包括以下步骤s302-s304。
62.s302，根据预先配置的所述事务场景对应的计算规则对所述用户终端数据进行计算，生成计算结果；
63.s304，基于所述计算结果，确认所述用户终端数据对应的用户障碍数据。
64.在一种可行的实施方式中，用户障碍数据可以通过预设的计算规则对用户终端数据进行处理，以得到对应的计算结果，进而再基于计算结果得到用户障碍数据。具体的，在不同的事务场景下，可以设置有不同的计算规则，计算规则可以由算法、模型或者简单的算式组成，具体所使用的计算规则可以根据生成用户障碍数据所需要的数据进行设置。例如，可以通过对终端设备的电量进行采集，通过计算规则计算出用户的每分钟耗电量，根据总电量统计用户在事务场景下的耗电情况，并根据计算规则预测用户终端设备的续航时长，从而推送耗电量低的图片形式内容，而不是视频形式的内容。
65.需要说明的是，不同事务场景下的计算规则也可以设置为相同的，也即对采集的到的用户终端数据使用同一些计算规则进行计算。
66.请参见图5，为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的流程示意图。如图5所示，本说明书实施例的所述方法可以包括以下步骤s402-s404。
67.s402，获取所述目标用户对应的用户云端数据；
68.在一种可行的实施方式中，在确认用户障碍数据时，通过引入目标用户的用户云端数据，可以保证数据的完整性，进而提高决策确认的准确性。具体的，用户云端数据可以在进行智能决策时从云端下载，或者是预先从云端下载部分数据存储在终端本地。可以理解的，端采集的是用户行为，实时的行为反馈，然而在进行更加复杂的决策时，必然要用到用户的历史信息、画像信息等，这些信息不会存储在端侧，而是存在云侧，因此从云端获取目标用户对应的用户云端数据。
69.s404，基于所述用户云端数据和所述用户终端数据，确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据。
70.具体的，可以对用户云端数据和用户终端数据进行分析处理，以确认目标用户的用户障碍数据。例如，可以从用户云端数据获取用户历史行为数据，根据用户历史行为数据与用户终端数据中的用户实时行为数据，判断目标用户的行为意图，进而确认用户障碍数据。
71.需要说明的是，所获取的用户云端数据在经过处理后也可以得到用户障碍数据，可以作为决策方案确认的一部分参考数据，进而保证决策方案确认的准确性。例如，在决策中可以根据用户画像考虑给不同年龄和性别的用户，推用户更愿意阅读的文案风格。
72.请参见图6，为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的流程示意图。如图6所示，本说明书实施例的所述方法可以包括以下步骤s502-s504。
73.s502，基于优先级排序列表，确认所述用户障碍数据中障碍类型的优先级；
74.在一种可行的实施方式中，在识别到用户障碍数据后，可以根据用户障碍数据中障碍类型的优先级来确认候选决策方案。可以理解的，障碍类型为确认决策方案的一种重要参考信息，对于一些优先级高的障碍类型，可以直接根据障碍类型生成决策方案，而对于一些优先级低的障碍类型可以将其他用户障碍数据一同作为参考数据，来确认候选决策方案。具体的，预先对障碍类型进行优先级排序，则可以根据障碍类型从对应的优先级排序列表中获取到当前障碍类型对应的优先级。需要说明的是，在目标用户的用户障碍数据中可以包括一种或者多种的障碍类型，则根据多种障碍类型的优先级确认候选决策方案。示例性的，可以根据优先级最高的障碍类型，获取该障碍类型对应的候选决策方案；也可以获取优先级大于预设阈值的障碍类型对应的候选决策方案。
75.s504，基于所述优先级和所述用户障碍数据，与候选决策方案进行匹配，从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
76.具体的，当确认出候选决策方案后，根据优先级和用户障碍数据从候选决策方案中匹配目标决策方案。可以理解的，用户障碍数据中包括一些基于用终端数据得到的抽象结果以及数值，对用户障碍数据进行决策逻辑判断得到目标决策方案，也即通过判断用户障碍数据和优先级满足什么条件、满足什么状态或者什么意图，对应哪个决策事件，进而匹配得到目标决策方案。
77.可选的，本说明书实施例的所述方法可以包括以下步骤s506：
78.s506，当所述优先级高于预设级别时，基于所述障碍类型从所述候选决策方案中
确认所述目标用户的目标决策方案。
79.具体的，大多数的用户终端数据需要经过一过决策体系才能得到目标决策方案，除了障碍类型以外还需要参考设备状态等其他数据一起进行决策。在一种可行的实施方式中，当障碍类型的优先级高于预设级别时，可以直接根据障碍类型从候选决策方案中确认出目标用户的目标决策方案。也即，不需要根据用户障碍数据匹配，直接根据优先级高于预设级别的障碍类型确认目标决策方案即可，从而可以快速地对高级别的障碍进行响应，为目标用户提供决策方案。
80.请参见图7，为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的流程示意图。如图7所示，本说明书实施例的所述方法可以包括以下步骤s602-s604。
81.s602，根据所述用户障碍数据，确认所述候选决策方案的实施参考数值；
82.在一种可行的实施方式中，可以根据用户障碍数据来确认出实施各候选决策方案的实施参考数值，进而根据实施参考数值确认目标决策方案。示例性的，根据用户障碍数据可能确认出多个候选决策方案，每个候选决策方案对应有具体的决策动作(action)，则分别计算投入每个动作得到的实施价值作为实施参考数值。具体的，实施参考数值的预估可以通过训练相应的深度学习模型实现，也可以通过算法实现。以具体的场景为例，当终端通过检测一个目标用户10秒内的用户终端数据，确认存在有多个障碍类型，那么决策方案可以对应为解决任一障碍，因此，为了从中确认出优选的决策方案，需要预估投入解决哪个障碍得到的回报最大，可以通过调用用户终端数据，进行回报率的预估；可选的，回报率可以以实施决策方案所带来的点击率计算，以回报率预估结果作为候选决策方案的实施参考数值。
83.可选的，决策方案中还包括决策动作的实施时机，以保险事务场景为例，在用户遇到条款阅读障碍时，通常采取的决策方案是为用户推送条款解析消息，然而用户进入投保页后，如果用户在投保页上的停留时长超过一定时长，但是仍然没有看懂，就会关闭页面，如果没有及时地进行消息的推送则会导致该单的流失，因此，需要确认决策内容推送的时机。具体的，时机可以通过以下特征确认：(1)事件的触发，例如根据事件触发条件、事件触发时间预估用户停留时间；(2)预测流失率，比如根据预测出的每秒流失率，用户很可能在浏览的第五秒流失，那么可以在第四秒进行推送；(3)最可能购买的时间，根据时间序列的算法对用户的历史购买行为特征进行分析，预测出用户最可能购买的时间，则可以在用户最可能购买的时间进行内容的推送，促进事务的销售。
84.s604，将所述实施参考数值满足预设数值阈值的候选决策方案确认为所述目标用户的目标决策方案。
85.具体的，在得到实施参考数值后，可以将实时参考数值与预设数值阈值进行比较，将实施参考数值满足预设数值阈值的候选决策方案确认为目标决策方案。预设数值阈值可以根据实际需求进行设置。
86.请参见图8，图8为本说明书实施例提供了一种决策确认方法的数据流对比示意图，图8中的数据流按照时间顺序为从上到下，左边按时间顺序发生的是曝光事件、点击事件1，点击事件2，在发生点击事件后，推荐系统却没有做出反馈，从而导致后续没有其他用户行为事件，此时如果采用意图识别则根据终端采集到用户终端数据，可以检测出用户障碍数据；对应的，右边是经过本说明书实施例所提供方法干预后的数据流，基于用户操作，
实时识别用户意图(用户障碍数据)，并根据用户障碍数据请求价值预估，根据预估出的价值，确认了决策方案，因而后续数据流中出现了新的点击事件和购买事件。
87.在本说明书实施例中，通过用户障碍数据预估候选决策方案的实施参考数值，基于实施参考数值确认目标决策方案，使得确认出的目标决策方案更加贴合事务场景的需求，准确性更高，同时也能提高用户互动率。
88.下面将结合附图9，对本说明书实施例提供的决策确认装置进行详细介绍。需要说明的是，附图9中的决策确认装置，用于执行本说明书图2-图8所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本说明书实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本说明书图2-图8所示的实施例。
89.请参见图9，其示出了本说明书一个示例性实施例提供的决策确认装置的结构示意图。该决策确认装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为装置的全部或一部分。该装置1包括数据采集模块11、数据处理模块12、决策获取模块13、决策判断模块14。
90.数据采集模块11，用于基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；
91.数据处理模块12，用于基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；
92.决策获取模块13，用于基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的候选决策方案；
93.决策判断模块14，用于根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
94.可选的，所述数据采集模块11具体用于基于所述终端采集所述目标用户在所述事务场景下的用户行为数据；
95.采集所述终端的终端状态数据；
96.基于所述用户行为数据和所述终端状态数据，得到用户终端数据。
97.可选的，所述数据处理模块12具体用于根据预先配置的所述事务场景对应的计算规则对所述用户终端数据进行计算，生成计算结果；
98.基于所述计算结果，确认所述用户终端数据对应的用户障碍数据。
99.可选的，所述数据处理模块12具体用于获取所述目标用户对应的用户云端数据；
100.基于所述用户云端数据和所述用户终端数据，确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据。
101.可选的，所述决策获取模块13具体用于基于优先级排序列表，确认所述用户障碍数据中障碍类型的优先级；
102.基于所述优先级和所述用户障碍数据，与候选决策方案进行匹配，从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
103.可选的，所述决策获取模块13具体用于当所述优先级高于预设级别时，基于所述障碍类型从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
104.可选的，所述决策获取模块13具体用于根据所述用户障碍数据，确认所述候选决策方案的实施参考数值；
105.将所述实施参考数值满足预设数值阈值的候选决策方案确认为所述目标用户的
目标决策方案。
106.需要说明的是，上述实施例提供的决策确认装置在执行决策确认方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的决策确认装置与决策确认方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
107.上述本说明书实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
108.本说明书实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述图2-图8所示实施例的所述决策确认方法，具体执行过程可以参见图2-图8所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。
109.请参考图10，其示出了本说明书一个示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。本说明书中的电子设备可以包括一个或多个如下部件：处理器110、存储器120、输入装置130、输出装置140和总线150。处理器110、存储器120、输入装置130和输出装置140之间可以通过总线150连接。
110.处理器110可以包括一个或者多个处理核心。处理器110利用各种接口和线路连接整个电子设备内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器120内的数据，执行终端100的各种功能和处理数据。可选地，处理器110可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器110可集成中心处理器(central processing unit，cpu)、图像处理器(graphics processing unit，gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户页面和应用程序等；gpu用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器110中，单独通过一块通信芯片进行实现。
111.存储器120可以包括随机存储器(random access memory，ram)，也可以包括只读存储器(read-only memory，rom)。可选地，该存储器120包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器120可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器120可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等，该操作系统可以是安卓(android)系统，包括基于android系统深度开发的系统、苹果公司开发的ios系统，包括基于ios系统深度开发的系统或其它系统。
112.存储器120可分为操作系统空间和用户空间，操作系统即运行于操作系统空间，原生及第三方应用程序即运行于用户空间。为了保证不同第三方应用程序均能够达到较好的运行效果，操作系统针对不同第三方应用程序为其分配相应的系统资源。然而，同一第三方
应用程序中不同应用场景对系统资源的需求也存在差异，比如，在本地资源加载场景下，第三方应用程序对磁盘读取速度的要求较高；在动画渲染场景下，第三方应用程序则对gpu性能的要求较高。而操作系统与第三方应用程序之间相互独立，操作系统往往不能及时感知第三方应用程序当前的应用场景，导致操作系统无法根据第三方应用程序的具体应用场景进行针对性的系统资源适配。
113.为了使操作系统能够区分第三方应用程序的具体应用场景，需要打通第三方应用程序与操作系统之间的数据通信，使得操作系统能够随时获取第三方应用程序当前的场景信息，进而基于当前场景进行针对性的系统资源适配。
114.其中，输入装置130用于接收输入的指令或数据，输入装置130包括但不限于键盘、鼠标、摄像头、麦克风或触控设备。输出装置140用于输出指令或数据，输出装置140包括但不限于显示设备和扬声器等。在一个示例中，输入装置130和输出装置140可以合设，输入装置130和输出装置140为触摸显示屏。
115.所述触摸显示屏可被设计成为全面屏、曲面屏或异型屏。触摸显示屏还可被设计成为全面屏与曲面屏的结合，异型屏与曲面屏的结合，本说明书实施例对此不加以限定。
116.除此之外，本领域技术人员可以理解，上述附图所示出的电子设备的结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，电子设备中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、wifi模块、电源、蓝牙模块等部件，在此不再赘述。
117.在图10所示的电子设备中，处理器110可以用于调用存储器120中存储的计算机程序，并具体执行以下操作：
118.基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；
119.基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；
120.基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的候选决策方案；
121.根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
122.在一个实施例中，所述处理器110在执行基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据时，具体执行以下操作：
123.基于所述终端采集所述目标用户在所述事务场景下的用户行为数据；
124.采集所述终端的终端状态数据；
125.基于所述用户行为数据和所述终端状态数据，得到用户终端数据。
126.在一个实施例中，所述处理器110在执行基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据时，具体执行以下操作：
127.根据预先配置的所述事务场景对应的计算规则对所述用户终端数据进行计算，生成计算结果；
128.基于所述计算结果，确认所述用户终端数据对应的用户障碍数据。
129.在一个实施例中，所述处理器110在执行基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据时，具体执行以下操作：
130.获取所述目标用户对应的用户云端数据；
131.基于所述用户云端数据和所述用户终端数据，确认所述事务场景下所述目标用户
对应的用户障碍数据。
132.在一个实施例中，所述处理器110在执行根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案时，具体执行以下操作：
133.基于优先级排序列表，确认所述用户障碍数据中障碍类型的优先级；
134.基于所述优先级和所述用户障碍数据，与候选决策方案进行匹配，从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
135.在一个实施例中，所述处理器110在执行基于所述优先级和所述用户障碍数据，与候选决策方案进行匹配，从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案时，具体执行以下操作：
136.当所述优先级高于预设级别时，基于所述障碍类型从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。
137.在一个实施例中，所述处理器110在执行根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案时，具体执行以下操作：
138.根据所述用户障碍数据，确认所述候选决策方案的实施参考数值；
139.将所述实施参考数值满足预设数值阈值的候选决策方案确认为所述目标用户的目标决策方案。
140.在本说明书实施例中，通过终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据，基于用户终端数据确认事务场景下目标用户对应的用户障碍数据，基于用户障碍数据中的障碍类型获取与该事务场景对应的候选决策方案，根据用户障碍数据从候选决策方案中确认目标用户的目标决策方案。基于端智能实现决策方案的确认，在端侧实时采集用户终端数据实时进行决策，不仅效率高，安全性高，并且由用户终端数据能够反映出当下用户真实的意图，进而提高决策方案的准确性。可选的，基于终端状态数据和用户行为数据得到用户终端数据，有助于智能决策助手更好地了解目标用户当前的状态和意图。根据预先配置的事务场景对应的计算规则对用户终端数据进行计算，生成计算结果，基于计算结果得到用户障碍数据，使得用户障碍数据能够更贴合事务场景。可选的，在确认用户障碍数据时，通过引入目标用户的用户云端数据，可以保证数据构成的完整性，进而提高决策确认的准确性。可选的，在识别到用户障碍数据后，确认用户障碍数据中障碍类型的优先级，从而基于优先级更快地匹配出目标决策方案。可选的，直接根据优先级高于预设级别的障碍类型确认目标决策方案，从而可以快速地对高级别的障碍进行响应。可选的，通过用户障碍数据预估候选决策方案的实施参考数值，基于实施参考数值确认目标决策方案，使得确认出的目标决策方案更加贴合事务场景的需求，准确性更高，同时也能提高用户互动率。
141.另外，本说明书实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如前述图2至图8所示实施例中提供的方法。
142.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
143.以上所揭露的仅为本说明书较佳实施例而已，当然不能以此来限定本说明书之权利范围，因此依本说明书权利要求所作的等同变化，仍属本说明书所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种决策确认方法，应用于终端，包括：基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的候选决策方案；根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。2.如权利要求1所述的方法，所述基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据，包括：基于所述终端采集所述目标用户在所述事务场景下的用户行为数据；采集所述终端的终端状态数据；基于所述用户行为数据和所述终端状态数据，得到用户终端数据。3.如权利要求1所述的方法，所述基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据，包括：根据预先配置的所述事务场景对应的计算规则对所述用户终端数据进行计算，生成计算结果；基于所述计算结果，确认所述用户终端数据对应的用户障碍数据。4.如权利要求1所述的方法，所述基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据，包括：获取所述目标用户对应的用户云端数据；基于所述用户云端数据和所述用户终端数据，确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据。5.如权利要求1所述的方法，所述根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案，包括：基于优先级排序列表，确认所述用户障碍数据中障碍类型的优先级；基于所述优先级和所述用户障碍数据，与候选决策方案进行匹配，从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。6.如权利要求5所述的方法，所述基于所述优先级和所述用户障碍数据，与候选决策方案进行匹配，从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案，包括：当所述优先级高于预设级别时，基于所述障碍类型从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。7.如权利要求1所述的方法，所述根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案，包括：根据所述用户障碍数据，确认所述候选决策方案的实施参考数值；将所述实施参考数值满足预设数值阈值的候选决策方案确认为所述目标用户的目标决策方案。8.一种决策确认装置，所述装置包括：数据采集模块，用于基于终端采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据；数据处理模块，用于基于所述用户终端数据确认所述事务场景下所述目标用户对应的用户障碍数据；决策获取模块，用于基于所述用户障碍数据中的障碍类型获取与所述事务场景对应的
候选决策方案；决策判断模块，用于根据所述用户障碍数据从所述候选决策方案中确认所述目标用户的目标决策方案。9.一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。11.一种计算机程序产品，包括：计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法。

技术总结
本说明书实施例提供一种决策确认方法、装置、电子设备与计算机存储介质，该方法包括：通过采集目标用户针对事务场景所产生的用户终端数据，基于用户终端数据确认事务场景下目标用户对应的用户障碍数据，基于用户障碍数据中的障碍类型获取与该事务场景对应的候选决策方案，根据用户障碍数据从候选决策方案中确认目标用户的目标决策方案。目标用户的目标决策方案。目标用户的目标决策方案。


技术研发人员：孙英龙 董扬 关景涛 张梦琦 朱骞
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：2023.06.06
技术公布日：2023/10/19