本发明公开了一种多行为时序特征的来电咨询意图的预测方法，它涉及通讯支付技术领域。提取历史用户行为的时间特征信息，通过schedule定时计算不同业务类别下行为特征项影响因子占比；针对时间序列内用户多行为多类别信息，得出对应用户咨询问题类别的特征权重计算方法；计算历史时间段内多类别行为特征，将相同业务类别下不同行为累加求和，得出不同业务类别下多行为特征表示矩阵，并使用xgboost算法对历史特征业务类别划分，动态触发schedule实现预测模型权重定期训练，实现用户历史行为信息预测来电询问的业务类别。本发明提升对用户诉求预测的准确率，提高客服人员的工作效率并维护用户感知，便于精准服务用户。