主要观点：现代客户关系管理（CRM）系统在与客户有效沟通中起战略作用，竞争环境要求智能、个性化的客户服务，个性化营销是 CRM 平台关键发展领域，传统 CRM 系统机器学习算法有局限性，强化学习（RL）可克服这些局限。
关键信息：

• RL 是让智能体与环境交互以最大化累积奖励的机器学习类型，在 CRM 中可实现从静态模型到动态个性化策略的转变。
• 将 RL 集成到 CRM 系统需特定架构，包括收集实时行为数据、流处理、RL 代理、通信渠道、可解释性模块和日志存储等组件。
• 不同 RL 算法适用于不同情况，如离散动作空间用 Q-learning 等，复杂任务用 Policy Gradient 等，实际应用中常使用上下文强盗算法。
• RL 在 CRM 的关键用例包括个性化推荐、优化营销消息时间等，能提高营销策略适应性和 CLV 等。
• RL 架构的可解释性模块很重要，能提供决策解释以获取用户信任和合规。
  重要细节：
• 数据来源包括多种渠道实时行为数据，需用流处理基础设施处理。
• 不同 RL 算法的适用场景和特点。
• 关键用例的具体示例，如在 churn 预防中的应用。
• RL 实施中的挑战，如模型设计训练复杂、数据需求大等。