[發(fā)明專利]一種服務水平的確定方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202211137795.1 | 申請日： | 2022-09-19 |
| 公開（公告）號： | CN115423344A | 公開（公告）日： | 2022-12-02 |
| 發(fā)明（設計）人： | 呂明明 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/06 | 分類號： | G06Q10/06;G06Q50/10;G06N20/00;G10L25/30 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人： | 孔祥貴 |
| 地址： | 100818 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 服務水平 確定 方法 裝置 | ||
1.一種服務水平的確定方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取客戶辦理業(yè)務時的音頻數(shù)據(jù)，所述音頻數(shù)據(jù)中包括所述客戶辦理業(yè)務時、所述客戶與業(yè)務辦理人員交談的N句話；
按照所述客戶與所述業(yè)務人員交談所述N句話的順序，依次將所述N句話的每句話輸入第一機器學習模型，所述第一機器學習模型用于根據(jù)輸入的語句確定對應的業(yè)務；
若將所述N句話的最后一句話輸入所述第一機器學習模型之后，所述第一機器學習模型基于所述N句話確定了所述客戶辦理的業(yè)務，則將所述第一機器學習模型對應的水平等級，確定為所述業(yè)務人員的服務水平。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
若將所述N句話的最后一句話輸入所述第一機器學習模型之后，所述機器學習模型基于所述N句話未確定所述客戶端辦理的業(yè)務，則按照所述客戶與所述業(yè)務人員交談所述N句話的順序，依次將所述N句話的每句話輸入第二機器學習模型，所述第二機器學習模型用于根據(jù)輸入的語句確定對應的業(yè)務，所述第二機器學習模型對應的水平等級、高于所述第一機器學習模型對應的水平等級；
若將所述N句話的最后一句話輸入所述第二機器學習模型之后，所述第二機器學習模型基于所述N句話確定了所述客戶辦理的業(yè)務，則將所述第二機器學習模型對應的水平等級，確定為所述業(yè)務人員的服務水平。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
若將所述N句話中的第i句話輸入所述第一機器學習模型之后，所述第一機器學習模型基于所述N句話的前i句話確定了所述客戶辦理的業(yè)務，則按照所述客戶與所述業(yè)務人員交談所述N句話的順序，依次將所述N句話的每句話輸入第三機器學習模型，所述第三機器學習模型用于根據(jù)輸入的語句確定對應的業(yè)務，所述第三機器學習模型對應的水平等級、低于所述第一機器學習模型對應的水平等級，i小于N；
若將所述N句話的最后一句話輸入所述第三機器學習模型之后，所述第三機器學習模型基于所述N句話確定了所述客戶辦理的業(yè)務，則將所述第三機器學習模型對應的水平等級，確定為所述業(yè)務人員的服務水平。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
預先訓練對應于各個水平等級的機器學習模型，所述對應于各個水平等級的機器學習模型，包括所述第一機器學習模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在訓練所述第一機器學習模型時，所述第一機器學習模型對應的水平等級，基于以下一項或者多項確定：
訓練樣本的數(shù)量、訓練時長、所述第一機器學習模型對應的算法框架、以及訓練所述第一機器學習模型的設備的資源運轉(zhuǎn)效率。
6.一種服務水平的確定裝置，其特征在于，所述裝置包括：
獲取單元，用于獲取客戶辦理業(yè)務時的音頻數(shù)據(jù)，所述音頻數(shù)據(jù)中包括所述客戶辦理業(yè)務時、所述客戶與業(yè)務辦理人員交談的N句話；
第一輸入單元，用于按照所述客戶與所述業(yè)務人員交談所述N句話的順序，依次將所述N句話的每句話輸入第一機器學習模型，所述第一機器學習模型用于根據(jù)輸入的語句確定對應的業(yè)務；
第一確定單元，用于若將所述N句話的最后一句話輸入所述第一機器學習模型之后，所述第一機器學習模型基于所述N句話確定了所述客戶辦理的業(yè)務，則將所述第一機器學習模型對應的水平等級，確定為所述業(yè)務人員的服務水平。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
第二輸入單元，用于若將所述N句話的最后一句話輸入所述第一機器學習模型之后，所述機器學習模型基于所述N句話未確定所述客戶端辦理的業(yè)務，則按照所述客戶與所述業(yè)務人員交談所述N句話的順序，依次將所述N句話的每句話輸入第二機器學習模型，所述第二機器學習模型用于根據(jù)輸入的語句確定對應的業(yè)務，所述第二機器學習模型對應的水平等級、高于所述第一機器學習模型對應的水平等級；
第二確定單元，用于若將所述N句話的最后一句話輸入所述第二機器學習模型之后，所述第二機器學習模型基于所述N句話確定了所述客戶辦理的業(yè)務，則將所述第二機器學習模型對應的水平等級，確定為所述業(yè)務人員的服務水平。
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的處理系統(tǒng)或方法
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