[發明專利]基于類別分析的投訴量分析方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202111006941.2
• 申請日: 2021-08-30
• 公開（公告）號: CN113704407B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 李驍;賴眾程;王亮;高洪喜;許海金;張宇川;張舒婷;陳杭;邱文濤;吳鵬召;海洋;李會璟;李興輝
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/126;G06F40/279;G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q30/01
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及人工智能技術，揭露一種基于類別分析的投訴量分析方法，包括：從預設業務的投訴量數據中統計多個預設的時間區間內的投訴量，分別計算多個經營指標與投訴量之間的相關系數，匯集所述相關系數大于預設閾值的經營指標為特征指標，生成每一次被投訴時的投訴文本的文本矩陣，根據所述文本矩陣確定每一次被投訴的投訴類別，計算每一種投訴類別的占比權重，分析得到未來預設時間段的投訴量，根據占比權重和未來預設時間段的投訴量計算未來預設時間段內不同投訴類別的投訴量。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，投訴量數據可存儲于區塊鏈的節點。本發明還提出一種基于類別分析的投訴量分析裝置、設備及介質。本發明可以提高投訴量分析的精確度。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于類別分析的投訴量分析方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著時長競爭的日益激烈，越來越多的公司和企業開始重視對用戶的服務水平，而投訴量成為了衡量一個業務好快的重要指標，當某一業務的投訴量過高，則說明該業務存在著大量的缺陷，導致用戶體驗較差。因此，對投訴量進行合理的分析預測，有利于幫助企業實現業務的改善。

現有的投訴量預測方法多為基于歷史投訴量的回歸分析，即根據歷史中某一時間段的投訴量對未來時間段中的投訴量進行預測。但該方法中，忽略了與業務相關的其他因素，且無法得知大量的用戶投訴中，各種類型的投訴占比，導致僅利用歷史投訴量進行回歸分析得出的投訴量的精確度較低。

發明內容

本發明提供一種基于類別分析的投訴量分析方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于解決進行投訴量分析時的精確度較低的問題。

為實現上述目的，本發明提供的一種基于類別分析的投訴量分析方法，包括：

獲取預設業務的投訴量數據，根據所述投訴量數據統計多個預設的時間區間內每一個時間區間的投訴量；

獲取所述預設業務在每一個時間區間的多個經營指標，分別計算每一個經營指標與所述投訴量之間的相關系數，匯集所述相關系數大于預設閾值的經營指標為特征指標；

獲取所述預設業務每一次被投訴時的投訴文本，對所述投訴文本進行數值矩陣轉換，得到每一個投訴文本的文本矩陣；

分別計算每一個所述文本矩陣與預設投訴類別之間的相對概率，根據所述相對概率確定每一個文本矩陣對應的投訴文本的投訴類別，并根據所述投訴類別計算所述投訴文本中每一種投訴類別的占比權重；

利用預先構建的時序預測模型，根據所述每一個時間區間的投訴量和所述特征指標進行投訴量分析，得到未來預設時間段的投訴量，并根據所述占比權重和所述未來預設時間段的投訴量計算所述未來預設時間段內每一種投訴類別的投訴量。

可選地，所述根據所述投訴量數據統計多個預設的時間區間內每一個時間區間的投訴量，包括：

提取所述投訴量數據中的時間數據表達格式；

將預設的字符按照所述時間數據表達格式編譯為規則表達式；

利用所述規則表達式從所述投訴量數據中提取出每一次被投訴時的投訴時間；

根據所述投訴時間將所述投訴量數據分類至多個預設的時間區間內；

統計每一個時間區間內的投訴量數據的個數，得到每一個時間區間的投訴量。

可選地，所述分別計算每一個經營指標與所述投訴量之間的相關系數，包括：

分別將所述預設業務在每一個時間區間內的所述多個經營指標轉換為指標向量；

從所述多個預設的時間區間內逐個選取其中一個時間區間，從被選取的時間區間的指標向量中逐個選取其中一個向量為目標向量，計算所述目標向量與所述被選取的時間區間的投訴量之間的關聯度；