[發明專利]向用戶推薦客服渠道的方法和裝置

在審

• 申請號: 202010329615.4
• 申請日: 2020-04-24
• 公開（公告）號: CN111292103A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 龍翀;王雅芳;王穎;于浩淼;張杰
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q10/04;G06Q10/06;G06N20/00
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 孫欣欣;周良玉

1.一種向用戶推薦客服渠道的方法，所述客服渠道包括自助渠道和人工渠道，所述方法包括：

獲取目標用戶的當前用戶問題；

確定當前人工渠道的空閑程度，從而得到第一狀態特征；

評估未來人工渠道的空閑程度，從而得到第二狀態特征；

根據所述目標用戶的用戶畫像數據和所述當前用戶問題，確定對應的第三狀態特征，所述第三狀態特征用于表示當向所述目標用戶推薦自助渠道時，所述目標用戶是否會接受自助渠道；

根據所述第一狀態特征、所述第二狀態特征和所述第三狀態特征確定強化學習模型的狀態，通過所述強化學習模型輸出可選動作集合中的目標動作，所述可選動作集合包括自助渠道和人工渠道；

根據所述目標動作，向所述目標用戶推薦自助渠道或人工渠道，以解決所述目標用戶的所述當前用戶問題。

2.如權利要求1所述的方法，其中，所述確定當前人工渠道的空閑程度，從而得到第一狀態特征，包括：

獲取當前人工渠道的接通率、當前人工渠道配備的人工客服空閑的人數、以及當前等待推薦客服渠道的用戶人數中的至少一項統計指標；

根據所述至少一項統計指標，確定所述第一狀態特征。

3.如權利要求1所述的方法，其中，所述評估未來人工渠道的空閑程度，從而得到第二狀態特征，包括：

根據當前等待推薦客服渠道的用戶人數，利用預先訓練的流入量預測模型，確定未來等待推薦客服渠道的第一用戶人數；

根據當前人工渠道承接的用戶人數，利用預先訓練的承接量預測模型，確定未來人工渠道承接的第二用戶人數；

根據所述第一用戶人數和所述第二用戶人數，確定所述第二狀態特征。

4.如權利要求3所述的方法，其中，所述流入量預測模型基于第一訓練數據訓練得到；其中，所述第一訓練數據包括等待推薦客服渠道的用戶人數的歷史變化數據。

5.如權利要求3所述的方法，其中，所述承接量預測模型基于第二訓練數據訓練得到；其中，所述第二訓練數據包括人工渠道承接的用戶人數的歷史變化數據。

6.如權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述目標用戶的用戶畫像數據和所述當前用戶問題，確定對應的第三狀態特征，包括：

獲取所述目標用戶的用戶畫像數據、所述當前用戶問題對應的問題類別、所述當前用戶問題對應的用戶意圖；

根據所述用戶畫像數據、所述問題類別、所述用戶意圖，利用預先訓練的自助接受度預測模型，確定第一預測結果，所述第一預測結果用于表示當向所述目標用戶推薦自助渠道時，所述目標用戶是否會接受自助渠道；

根據所述第一預測結果，確定所述第三狀態特征。

7.如權利要求1所述的方法，其中，所述第三狀態特征還用于表示當所述目標用戶接受自助渠道時，自助渠道是否能夠解決所述當前用戶問題；

所述根據所述目標用戶的用戶畫像數據和所述當前用戶問題，確定對應的第三狀態特征，包括：

獲取所述目標用戶的用戶畫像數據、所述當前用戶問題對應的問題類別、所述當前用戶問題對應的用戶意圖；

根據所述用戶畫像數據、所述問題類別、所述用戶意圖，利用預先訓練的自助接受度預測模型，確定第一預測結果，所述第一預測結果用于表示當向所述目標用戶推薦自助渠道時，所述目標用戶是否會接受自助渠道；

根據所述用戶畫像數據、所述問題類別、所述用戶意圖，利用預先訓練的自助解決度預測模型，確定第二預測結果，所述第二預測結果用于表示當所述目標用戶接受自助渠道時，自助渠道是否能夠解決所述當前用戶問題；

根據所述第一預測結果和所述第二預測結果，確定所述第三狀態特征。

8.如權利要求1所述的方法，其中，所述向所述目標用戶推薦自助渠道或人工渠道之后，所述方法還包括：

根據當前人工渠道的接通率是否屬于預設區間，確定所述狀態和所述目標動作對應的獎勵；

根據所述獎勵，訓練所述強化學習模型。