[發明專利]一種質檢處理方法及系統

有效

• 申請號: 201510532163.9
• 申請日: 2015-08-26
• 公開（公告）號: CN105184315B
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 劉建;趙加奎;顧國棟;李娟;何維民;歐陽紅;方紅旺;劉玉璽
• 申請（專利權）人: 北京中電普華信息技術有限公司;國家電網公司;江蘇省電力公司;國網信息通信產業有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本申請提供了一種質檢處理方法和系統，所述方法和系統在進行工單抽樣得到待質檢的各個話務工單后，對每個話務工單所對應的錄音音頻數據進行語音分析，并對每個話務工單及其相對應錄音的語音分析結果進行綜合分析、質檢，得到綜合質檢結果；最終，依據各話務工單對應的綜合質檢結果以及各話務工單的客服歸屬情況，獲得各個話務工單所對應的各個被抽樣客服的質檢結果，實現了自動化的客服質檢過程。從而，應用本申請可克服現有的人工質檢方式所存在的人工資源占有量大、質檢效率低、質檢結果不夠客觀等問題。

技術領域

本發明屬于自動化信息處理技術領域，尤其涉及一種質檢處理方法及系統。

背景技術

目前，國家級運營商或超大型企業的客服中心使用人工方式對客服進行質檢。具體地，例如質檢員采用隨機抽取方式，從各類型業務的話務工單(客服話務所產生的工單，每個話務工單對應相應的話務錄音)中人工抽取出不同比例的工單，通過人工檢查工單、聽錄音的方式對抽取的工單及其對應的錄音進行質檢，并按照質檢標準人工對每個工單進行質檢評分，以及在此基礎上人工進行客服評分、質檢分析等。

現有的人工質檢方式存在諸多問題，例如，人工資源占用量大、質檢效率低、質檢結果不夠客觀等等。因此，亟需提供一種自動化的質檢處理方法。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種質檢處理方法及系統，旨在實現質檢的自動化處理過程，以解決目前的人工質檢方式所存在的各種問題。

為此，本發明公開如下技術方案：

一種質檢處理方法，包括：

利用預設的質檢抽樣方法在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣，得到待質檢的工單樣本集；其中，每一話務工單包含一個用于指示其歸屬客服的客服標識；

獲取所述工單樣本集中每個話務工單所對應的話務錄音，并對所述話務錄音的音頻數據進行語音分析，得到所述話務錄音的語音分析結果；

對每個話務工單及所述話務工單所對應話務錄音的語音分析結果進行綜合分析、質檢，得到每個話務工單所對應的綜合質檢結果；

依據各話務工單對應的綜合質檢結果及各話務工單的客服歸屬情況，獲得所述工單樣本集所對應的各個被抽樣客服的質檢結果。

上述方法，優選的，所述利用預設的質檢抽樣方法在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣包括：

采集預設的客服建模數據；所述客服建模數據包括用于建模的各個客服人員的基本信息、工作能力數據以及預設歷史時間段內的工作質量、工作量和質檢結果數據；

對所述客服建模數據進行數據清理，得到有效的客服建模數據；

基于所述有效的客服建模數據，使用改進的C4.5決策樹分類算法構建決策樹分類器，所述決策樹分類器用于對客服是否存在問題工單進行分類；

采集客服預測數據；所述客服預測數據包括各個待預測客服人員的基本信息、工作能力數據和本次質檢時間范圍內的工作質量、工作量數據；

對所述客服預測數據進行數據清理，得到有效的客服預測數據；

使用所述決策樹分類器對所述客服預測數據進行分類，得到分類結果；所述分類結果包含：每個待預測客服人員存在問題工單的概率數值；

依據所述分類結果，在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣。

上述方法，優選的，所述改進的C4.5決策樹分類算法為引入誤判成本和Adaboost算法對現有的C4.5決策樹分類算法進行改進后所得的算法結果。

上述方法，優選的，所述對所述話務錄音的音頻數據進行語音分析，得到語音分析結果包括：