近日，建设银行和建信金科申请的一项名为“基于AIGC技术的智能优惠券配置方法、装置、设备及存储介质”的专利公布，其申请于2023年9月27日。

摘要显示，通过接收用户的优惠券配置需求，作为配券需求信息，用户只需要正常描述自己的需求，不用付出额外的学习成本且方便快捷。使用预先训练完成的预设配券模型对配券需求信息进行处理，根据用户提出的优惠券配置需求得到合适的优惠券配置参数，并得到对应的预期收益信息，将优惠券配置参数和预期收益信息输出让用户确认。通过使用预设配券模型对用户的优惠券配置需求进行处理得到优惠券配置参数，在用户确认后根据优惠券配置参数自动进行优惠券的配置，简化了用户优惠券配券过程中的操作，解决了目前在进行优惠券配券的过程中交互繁琐的技术问题。

方法包括：接收用户输入的优惠券活动需求信息，其中包括优惠券活动的约束条件信息以及预期收益信息；解析优惠券活动需求信息，得到优惠券要素信息；从预设优惠券活动配置模型中查找与优惠券要素信息相匹配的目标优惠券活动配置模型。

在查找到目标优惠券活动配置模型的情况下，将优惠券要素信息以及预期收益信息输入到目标优惠券活动配置模型中，通过优惠券活动配置模型以预期收益信息为约束条件，对优惠券要素信息进行处理，输出优惠券配置参数和预测收益信息；响应于用户对优惠券配置参数和预测收益信息的确认操作，根据优惠券配置参数进行优惠券活动配置，得到目标优惠券活动。

在未查找到目标优惠券活动配置模型的情况下，从预设知识库中查找与优惠券要素信息满足预设相似条件的优惠券活动样本；优惠券活动样本包括优惠券要素样本以及对应的优惠券参数样本、预期收益信息样本；以优惠券要素样本为预训练模型的输入，以对应的优惠券参数样本和预期收益信息样本为预训练模型的输出，训练该预训练模型，得到目标优惠券活动配置模型；将优惠券要素信息以及预期收益信息输入到目标优惠券活动配置模型中，通过优惠券活动配置模型以预期收益信息为约束条件，对优惠券要素信息进行处理，输出优惠券配置参数和预测收益信息；响应于用户对优惠券配置参数和预测收益信息的确认操作，根据优惠券配置参数进行优惠券活动配置。之后，获取优惠券活动的实际收益信息；根据优惠券配置参数、实际收益信息以及目标优惠券活动，更新预设知识库。

其中，输出优惠券配置参数和预期收益信息之后，需要：接收用户输入的优惠券活动需求信息的补充信息；基于补充信息对优惠券活动需求信息进行更新，得到更新后的优惠券活动需求信息，返回解析优惠券活动需求信息，得到优惠券要素信息。

输出优惠券配置参数和预期收益信息之后，响应于用户对优惠券配置参数和预期收益信息的确认操作之前，则需要：根据预期收益信息与预测收益信息的差异，调整优惠券配置参数中的目标优惠券配置参数；输出调整后的目标优惠券配置参数。

目标优惠券配置参数包括优惠券数量。优惠券活动需求信息包括文字信息或语音信息。

说明书提到该发明的背景为，一直以来，发放优惠券都是商家促销和吸引客户的重要手段。随着信息技术的不断发展，绝大多数的优惠券都转为线上发放，由业务人员在专门的结构化配券界面，进行配券操作，从而上线优惠券活动，让顾客能够购买和使用优惠券。

目前在进行优惠券配券的过程中，每一个参数都要业务人员输入或选择，参数繁多，配券操作复杂，交互繁琐。此外，现有的方法在进行优惠券配置时无可量化的预期收益，参数设置完全靠经验。

多种原因导致目前商家难以自主设置优惠券。

基于此发现，解决问题的关键在于如何根据商家的语言描述直接得到计算机能识别的各种优惠券参数，让计算机可以进行优惠券的线上发放。同时，需要根据相关信息预测优惠券活动可取得的成效。

通过使用AIGC，可解决这些问题。

该发明旨在简化配券的操作步骤，并解决现有技术中参数配置完全依靠经验，无法以预期收益为约束，优惠券活动的收益难以判断的问题。