[发明专利]一种基于话务预测的语音交互管理方法及其系统有效

专利信息
申请号: 201410301983.2 申请日: 2014-06-27
公开(公告)号: CN104125349A 公开(公告)日: 2014-10-29
发明(设计)人: 刘宏国;张春秋;杜颖;谢季川;程婷婷;吴雪霞;李文芳;刘勇超;孟巍;于永哲 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网山东省电力公司电力科学研究院
主分类号: H04M3/493 分类号: H04M3/493
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 张勇
地址: 250002 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 话务 预测 语音 交互 管理 方法 及其 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种基于话务预测的语音交互管理方法及其系统。

背景技术

国网山东电科院供电服务中心,服务于山东省3570万电力客户,是目前全国服务客户最多的供电服务中心。经计算2013年1至6月份,中心人工请求话务量月平均为268770个,较2012年同期235723个上涨14.02%,总体呈上升趋势。

在除夕、夏季高温和冬季寒冷天气等特殊时期会出现话务突增、涌流现象,坐席人员难以全部受理客户服务诉求,造成人工电话接通率大幅下降,且客服来电不一定能交由归属地客服人员接听,造成客服人员与客户之间沟通不畅,影响客服质量。

现有客服系统独立部署,来电呼叫只能在地市客服系统内进行分配,各市县的客服系统无法共享,无法实现客服系统的均衡分配合资源的全网共享,从而客服质量较差,用户评价不高,且无法根据历史数据,预测是否需要对话务量进行分流。

发明内容

本发明为了解决上述问题,提出了一种基于话务预测的语音交互管理方法及其系统,本系统在降低运营成本、实现全省或较大区域坐席集中管理、呼叫系统集中运行的前提下,通过归属地的调控,确保了全省95598热线畅通,客服人员与客户之间沟通顺畅,供电服务水平不断提升。

为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:

一种基于话务预测的语音交互管理方法,具体包括以下步骤:

(1)选取设定时间内的历史话务量数据,计算各段时间小时话务量和平均处理时长,参考停电线路、故障抢修资源数量、特殊原因停电次数和社区供电服务单位资源数量对话务量的影响值,预测话务负荷,根据预测结果控制分流开关的开关;

(2)客户拨打95598,客户属地的运营商通过与中心媒体网关上连接的数字中继线将来电路由集中到省客服中心,提供自动语音交互式服务、进行语音导航,用户利用音频按健电话或语音输入信息,从该系统中获得预先录制的数字或合成语音信息,与后台数据库进行交互,记录用户的来电信息和来电需求,查看分流开关状态,如果分流开关为关,则进入步骤(4),如果分流开关为开,读取客户输入的来电需求,查看任务所属分流优先级,进入步骤(3);

(3)连接链路将相关的呼叫数据送给应用接口服务器上,通过与数据库进行信息交换,调用来电地址,依照优先级的先后,依次查询各个优先级的技能组坐席状态,如果查询的当前优先级的技能组存在空闲坐席,查看空闲的坐席的等待时间,比较等待时间,记录等待时间最长的分机号,将来电转接到该IP电话机上,坐席人员接听电话,否则进入步骤(4);

(4)对来电进行排队,将未接来电按照来电时间顺序存放于缓存区,定时监控当前接入网络的所有技能组的坐席状态,一旦检查到空闲坐席,记录该分机号,将来电转接到该IP电话机上,坐席人员接听电话,监控所有坐席人员的接听信息、状态,根据坐席签入的坐席号,在数据库内中找到对应的分机号,将该分机号所对应的坐席信息及状态显示在监控系统上,通过坐席监控屏幕实现对远程坐席状态的实时监控。

所述步骤(1)的具体方法,包括以下步骤:

(1-1)选取一定时间段内的历史话务量数据,根据所取历史数据,分业务组计算各时间段分小时话务量M;根据平均通话时长与案头时长计算单个电话的平均处理时长N;

(1-2)定义预测参数影响话务量X包括停电线路条数影响话务量X1、故障抢修资源数量影响话务量X2、特殊原因停电次数影响话务量X3、社区供电服务单位资源数量影响话务量X4,根据前一年每月各个预测参数影响话务量X1、X2、X3、X4的数据指标,计算当年相应月份的各预测参数影响的话务量X1'、X2'、X3'、X4';将当年相应月份的各预测参数影响的话务量乘以各个预测参数影响话务量的权重,计算出当年相应月份的预测参数影响话务量X';

(1-3)将前一年相邻2个月24个点小时平均话务量进行比较,确定小时平均话务量同期增幅/降幅百分比λ的数值,分别标记为λ1-λ24;

(1-4)设当年当月的24个点小时的平均话务量分别为A1-A24,结合当年当月的预测参数影响话务量X'以及前一年相应月份小时平均话务量同期增幅/降幅百分比λ的数值,计算当年下1个月平均24个点小时平均话务负荷预测量S。

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