[發明專利]風險識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011581133.4
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112651635A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 黃思韻
• 申請（專利權）人: 長沙市到家悠享網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京太合九思知識產權代理有限公司 11610
• 代理人: 劉戈;曹威

1.一種風險識別方法，其特征在于，包括：

獲取目標投訴工單對應至少一個參數類型的參數數據；

根據所述至少一個參數類型的參數數據，利用風險識別模型識別所述目標投訴工單的目標風險等級，其中，所述風險識別模型根據樣本投訴工單對應所述至少一個參數類型的參數數據，以及風險等級訓練得到。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一個參數類型包括投訴類別、投訴標簽、責任預判結果、用戶等級以及跟進記錄。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，利用風險識別模型識別所述目標投訴工單的目標風險等級之后，還包括：

根據風險等級與客服級別的對應關系，確定所述目標風險等級對應的目標客服級別；

將所述目標投訴工單分配給具有所述目標客服級別的客服。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，具有所述目標客服級別的客服的數量為多個，將所述目標投訴工單分配給具有所述目標客服級別的客服包括：

獲取所述目標客服級別下多個客服各自的未完成投訴工單的數量；

按照數量從少到多的順序，從所述多個客服中選擇排序靠前的N個候選客服，其中，其中，N為正整數；

向所述N個候選客服發送分配審批請求；

若接收到所述目標客服返回的同意分配的審批結果，則將所述目標投訴工單分配給所述目標客服，其中，所述目標客服為所述N個候選客服中任一個。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在將所述目標投訴工單分配給具有所述目標客服級別的客服之后，還包括：

檢測所述目標投訴工單的跟進記錄是否更新；

若所述目標投訴工單的跟進記錄進行了更新，且更新結果指示未解決所述目標投訴工單的投訴問題，則獲取所述目標投訴工單的更新后的至少一個參數類型的參數數據，根據更新后的所述至少一個參數類型的參數數據，利用風險識別模型識別所述目標投訴工單的更新后的目標風險等級。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，還包括：

若更新結果指示已成功解決所述目標投訴工單的投訴問題，將所述目標投訴工單標記為已解決的投訴工單。

7.根據權利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述風險識別模型具體按照如下方式預先訓練獲得：

確定樣本投訴工單及對應的風險等級；

提取樣本投訴工單對應至少一個參數類型的參數訓練數據；

將所述至少一個參數類型的參數訓練數據作為模型輸入，所述風險等級作為訓練標簽，訓練所述風險識別模型。

8.一種風險識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標投訴工單對應至少一個參數類型的參數數據；

識別模塊，用于根據所述至少一個參數類型的參數數據，利用風險識別模型識別所述目標投訴工單的目標風險等級，其中，所述風險識別模型根據樣本投訴工單對應所述至少一個參數類型的參數數據，以及風險等級訓練得到。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理組件以及存儲組件；

所述存儲組件存儲一個或多個計算機指令；所述一個或多個計算機指令用以被所述處理組件調用執行；

所述處理組件用于：

獲取目標投訴工單對應至少一個參數類型的參數數據；

根據所述至少一個參數類型的參數數據，利用風險識別模型識別所述目標投訴工單的目標風險等級，其中，所述風險識別模型根據樣本投訴工單對應所述至少一個參數類型的參數數據，以及風險等級訓練得到。

10.一種存儲有計算機程序的計算機可讀存儲介質，其特征在于，當所述計算機程序被處理器執行時，致使所述處理器實現權利要求1-7任一項所述方法中的步驟。