[發明專利]一種客服服務質量的分析方法、裝置、系統及介質

在審

• 申請號: 202211236905.X
• 申請日: 2022-10-10
• 公開（公告）號: CN115564458A
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發明（設計）人: 鄒亞鵬
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06Q10/06;G06F40/126;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣東良馬律師事務所 44395
• 代理人: 李良

1.一種客服服務質量的分析方法，其特征在于，包括：

采集客服溝通數據，并根據所述客服溝通數據構建訓練數據集；

對所述訓練數據集進行標簽清洗，將所述訓練數據集劃分為訓練樣本和待修正的測試樣本；

將所述訓練樣本輸入至預先構建的服務質量分析模型中進行模型訓練，直到模型收斂；

根據所述測試樣本對已收斂的服務質量分析模型進行模型驗證，直到模型滿足預設驗證條件；

將待分析的溝通數據輸入至已完成驗證的服務質量分析模型中進行預測分析，得到模型輸出的質量預測等級。

2.根據權利要求1所述的客服服務質量的分析方法，其特征在于，所述采集客服溝通數據，并根據所述客服溝通數據構建訓練數據集，包括：

采集預設時間段內客戶與客服的溝通文本以及對應的評價標簽；

對所述溝通文本進行數據預處理后構建訓練數據集。

3.根據權利要求2所述的客服服務質量的分析方法，其特征在于，所述對所述溝通文本進行數據預處理后構建訓練數據集，包括：

按預設無效規則確定并刪除所述溝通文本中的無效內容；

對已刪除無效內容的溝通文本進行文本編碼，添加相應的評價標簽后構建得到訓練數據集。

4.根據權利要求2所述的客服服務質量的分析方法，其特征在于，所述對所述訓練數據集進行標簽清洗，將所述訓練數據集劃分為訓練樣本和待修正的測試樣本，包括：

按預設清洗規則確認所述評價標簽中的有效評價標簽和無效評價標簽；

將所述有效評價標簽對應的溝通文本確認為訓練樣本，并將所述無效評價標簽對應的溝通文本確認為待修正的測試樣本。

5.根據權利要求4所述的客服服務質量的分析方法，其特征在于，所述根據所述測試樣本對已收斂的服務質量分析模型進行模型驗證，直到模型滿足預設驗證條件包括：

將所述測試樣本中的溝通文本輸入至已收斂的服務質量分析模型中進行預測分析，得到質量預測等級；

對所述質量預測等級與所述測試樣本中的溝通文本進行匹配驗證，并根據匹配結果調整模型參數，直到匹配結果滿足預設驗證條件。

6.根據權利要求1所述的客服服務質量的分析方法，其特征在于，所述將待分析的溝通數據輸入至已完成驗證的服務質量分析模型中進行預測分析之前，所述方法還包括：

向客戶發送服務質量評價請求；

確認所述服務質量評價請求是否超時；

若超時，則獲取所述客戶與客服之間的溝通記錄作為待分析的溝通數據。

7.根據權利要求6所述的客服服務質量的分析方法，其特征在于，若所述服務質量評價請求未超時，所述將待分析的溝通數據輸入至已完成驗證的服務質量分析模型中進行預測分析之后，所述方法還包括：

獲取客戶輸入的質量評價等級；

將所述質量評價等級與所述質量預測等級進行對比，確認等級差距是否滿足預設誤差條件；

若不滿足，則對所述質量預測等級進行修正并反饋至訓練數據集。

8.一種客服服務質量的分析裝置，其特征在于，包括：

采集構建模塊，用于采集客服溝通數據，并根據所述客服溝通數據構建訓練數據集；

標簽清洗模塊，用于對所述訓練數據集進行標簽清洗，將所述訓練數據集劃分為訓練樣本和待修正的測試樣本；

模型訓練模塊，用于將所述訓練樣本輸入至預先構建的服務質量分析模型中進行模型訓練，直到模型收斂；

模型驗證模塊，用于根據所述測試樣本對已收斂的服務質量分析模型進行模型驗證，直到模型滿足預設驗證條件；

輸入分析模塊，用于將待分析的溝通數據輸入至已完成驗證的服務質量分析模型中進行預測分析，得到模型輸出的質量預測等級。