[发明专利]客服人员智能分派方法和装置在审

专利信息
申请号: 202211226438.2 申请日: 2022-10-09
公开(公告)号: CN115640961A 公开(公告)日: 2023-01-24
发明(设计)人: 栾英英 申请(专利权)人: 中国银行股份有限公司
主分类号: G06Q10/0631 分类号: G06Q10/0631;G06Q30/01;G06F18/241;G06F16/35;G06N3/044;G06N3/08
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 王春光
地址: 100818 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 客服 人员 智能 分派 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种客服人员智能分派方法,其特征在于,所述方法包括:

接收用户通过用户终端发送的用户话术;

将所述用户话术输入至情绪分类模型中,通过所述情绪分类模型识别出所述用户的情绪类型;

将所述用户的情绪类型输入至客服人员擅长情绪匹配度模型,通过所述客服人员擅长情绪匹配度模型为所述用户自动分配相匹配的客服人员。

2.如权利要求1所述的客服人员智能分派方法,其特征在于,所述方法还包括:将预先标注好的用户话术和对应的情绪类型数据输入至循环神经网络RNN分类模型中,训练出情绪分类模型。

3.如权利要求1所述的客服人员智能分派方法,其特征在于,所述方法还包括:将预先标注好的客服人员与擅长情绪的匹配度数据输入至相似度模型中,训练出客服人员擅长情绪匹配度模型。

4.如权利要求1所述的客服人员智能分派方法,其特征在于,若所述用户话术为语音信息,则将所述语音信息转化为文字信息,并提取语音信息包含的语速、和/或音量、和/或气息信息,然后将所述文字信息及所述语速、和/或音量、和/或气息信息输入至情绪分类模型中。

5.如权利要求1所述的客服人员智能分派方法,其特征在于,通过所述客服人员擅长情绪匹配度模型为所述用户自动分配相匹配的客服人员包括:

所述客服人员擅长情绪匹配度模型输出匹配度阈值高于预设值的客服人员信息;

根据所述客服人员信息获取处于空闲状态的客服人员;

在处于空闲状态的客服人员中为所述用户分配匹配度最高的客服人员。

6.如权利要求5所述的客服人员智能分派方法,其特征在于,若匹配度阈值高于预设值的客服人员均处于非空闲状态,则提示所述用户客服繁忙,并在匹配度阈值高于预设值的任一客服人员空闲时分配给所述用户。

7.一种客服人员智能分派装置,其特征在于,所述装置包括:

话术接收单元,用于接收用户通过用户终端发送的用户话术;

情绪识别单元,用于将所述用户话术输入至情绪分类模型中,通过所述情绪分类模型识别出所述用户的情绪类型;

客服匹配单元,用于将所述用户的情绪类型输入至客服人员擅长情绪匹配度模型,通过所述客服人员擅长情绪匹配度模型为所述用户自动分配相匹配的客服人员。

8.如权利要求7所述的客服人员智能分派装置,其特征在于,所述装置还包括:情绪分类模型训练单元,用于将预先标注好的用户话术和对应的情绪类型数据输入至循环神经网络RNN分类模型中,训练出情绪分类模型。

9.如权利要求7所述的客服人员智能分派装置,其特征在于,所述装置还包括:情绪匹配度模型训练单元,用于将预先标注好的客服人员与擅长情绪的匹配度数据输入至相似度模型中,训练出客服人员擅长情绪匹配度模型。

10.如权利要求7所述的客服人员智能分派装置,其特征在于,若所述用户话术为语音信息,则情绪识别单元将所述语音信息转化为文字信息,并提取语音信息包含的语速、和/或音量、和/或气息信息,然后将所述文字信息及所述语速、和/或音量、和/或气息信息输入至情绪分类模型中。

11.如权利要求7所述的客服人员智能分派装置,其特征在于,所述客服匹配单元通过所述客服人员擅长情绪匹配度模型为所述用户自动分配相匹配的客服人员包括:所述客服人员擅长情绪匹配度模型输出匹配度阈值高于预设值的客服人员信息根据所述客服人员信息获取处于空闲状态的客服人员;在处于空闲状态的客服人员中为所述用户分配匹配度最高的客服人员。

12.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国银行股份有限公司,未经中国银行股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211226438.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top