如何预估营销活动的服务风险并提前做出应对举措，是一件很有挑战性的工作。就当前营销活动而言，从策划到执行，本身自成体系，缺乏从服务、投诉的角度对活动进行评估、优化，例如营销活动包括目标用户选取，流程规则设置和营销执行等过程，其中的每一项都可能会影响到客户，但是目前是无法准确判断是哪个环节引起了用户投诉。而对投诉处理而言，目前主要以被动核查解决为主，缺乏预见性的、前置的投诉风险控制解决方案，而收集到的投诉无法对如何配置营销活动提供建议。投诉风险前置产品通过 AI 及大数据技术，加入风险前置管控模块，对营销活动上线前的全流程进行智能优化，在营销活动执行前提前预测分析会带来的投诉风险，最终实现营销案政策的下发、营销案的设计以及营销案的上线运行等流程中，增加全流程的风险管控及优化建议。

基于自然语言处理的数据融合模型输出，解决营销活动数据、投诉数据无法匹配问题，即解决如何从用户投诉的内容关联到对应的营销活动。

基于 Text-cnn，gru 等深度网络算法输出营销活动投诉风险预测模型 , 对新策划的营销活动进行风险预测，输出营销活动投诉风险系数。

基于回归及复相关算法输出投诉原因分析模型，将活动投诉的风险映射到各营销元素，建立营销元素风险权重体系。

输出易感用户识别分析模型、渠道偏好分析模型，形成营销投诉“防火墙”。