[發明專利]一種基于機器學習的客服工單信息智能動態加載方法和系統

有效

• 申請號: 202110766483.6
• 申請日: 2021-07-07
• 公開（公告）號: CN113256180B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 張詩林
• 申請（專利權）人: 杭州實在智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/30;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 杭州云睿專利代理事務所(普通合伙) 33254
• 代理人: 張驍敏

本發明公開了一種基于機器學習的客服工單信息智能動態加載方法和系統，需預訓練出場景分類算法模塊和組件顯示預測算法模塊，通過場景分類算法模塊預測出客戶咨詢的業務場景并按照置信度由高到低進行排序；在客戶的真實場景確定之后，對客戶涉及的所有業務進行特征構造，通過異常檢測算法預測出可能存在異常的業務，并且進入通過組件顯示預測算法模塊預測出的與該業務場景和客戶相關的組件動態展示界面，組件動態展示界面展示與該客戶以及業務相關的信息組件，對預測出的信息組件中數值信息進行業務異常值分析，通過高斯分布異常值檢測算法找出數據中可能存在的異常值，并給異常值進行標記以提醒客服人員此項數據可能存在異常。

技術領域

本發明涉及信息智能動態加載技術領域，特別涉及一種基于機器學習的客服工單信息智能動態加載方法和系統。

背景技術

隨著機器學習等人工智能技術的發展，構建可學習的信息化系統逐漸成為了一種趨勢。相對于傳統的信息化系統，基于人工智能技術的系統通過機器學習算法進行決策，更加靈活地處理業務，可以極大的提升工作效率。在電信運營商以及電商領域需要大量的客服人員處理大量的業務工單，通過機器學習等人工智能技術對客服業務系統進行改造和優化對提升客服人員的工作效率，降低企業運營成本有著重要的價值。

在客服領域客服人員一般要先通過詢問客戶具體待辦問題聽取客戶的疑問，然后根據客戶反映的問題進入客服業務系統進行相關問題的查證確定問題來源；最后根據對查證信息的判斷向用戶做出解答或者進行相關業務的進一步處理。在信息查證的過程中往往會涉及業務系統的多個頁面，傳統業務系統中信息展示的方式是固定的。雖然頁面信息在大的類別上進行了劃分，但是在更細粒度的業務上客服人員往往需要通過鼠標調用多個頁面的信息進行查證。多頁面查證的方式存在大量的信息冗余，導致客服人員工作效率下降以及對客戶造成不好的體驗。本發明的目的就是通過使用機器學習技術提高客服人員信息查證的效率，進而降低企業運營成本。

現有的客服業務系統多采用B/S架構（即瀏覽器服務器架構），在B/S架構下工作界面只需通過瀏覽器接入，具體的業務邏輯放在遠程服務器上進行實現，主要實現方式可以分為三層：表示層、業務邏輯層、數據訪問層，現對三層內容進行具體描述：

1、表示層：用于控制瀏覽器中操作界面顯示。在傳統的客服業務系統中每個頁面顯示的內容由業務專家根據業務內容進行了初步的設計，頁面布局和顯示的內容是固定的。客服人員在針對具體客戶問題進行信息查證的過程之中可能會涉及多個頁面的信息，在對多個頁面的信息進行分析之后對客戶的問題進行處理，頁面的跳轉通過URL來實現。頁面中每個模塊的信息由業務邏輯層輸出的相應接口提供。

2、業務邏輯層：整個客服業務系統的業務邏輯由該層實現，表示層顯示的信息為業務邏輯層提供的接口信息。業務邏輯層由業務專家設計，涉及關鍵信息的查詢、刪除、更改、添加等邏輯，業務邏輯層的輸出形式為接口，每個接口相對獨立，為表示層提供需要顯示的數據，以及根據表示層的操作向數據訪問層提供數據更改等邏輯。

3、數據訪問層:數據訪問層根據業務邏輯層的需要直接對數據庫進行操作，對數據庫常見的操作有增加數據、刪除數據、更新數據、查詢數據。

進一步總結就是客服行業作為勞動密集型行業，其現有業務系統在信息查證與展示方面存在很大的智能化空間，在其頁面信息展示方式、客服疑問點定位以及關鍵信息提示的問題上可以通過機器學習技術進行實現，通過運用機器學習技術可以提高客服人員的工作效率，降低企業的運營成本。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明的目的在于提供一種基于機器學習的客服工單信息智能動態加載方法和系統。