CN111064849A - 一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法 - Google Patents

一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111064849A
CN111064849A CN201911361709.3A CN201911361709A CN111064849A CN 111064849 A CN111064849 A CN 111064849A CN 201911361709 A CN201911361709 A CN 201911361709A CN 111064849 A CN111064849 A CN 111064849A
Authority
CN
China
Prior art keywords
outbound
data
call
line
rule
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911361709.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111064849B (zh
Inventor
倩云
杜宏生
甄春丽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Heli Yijie Polytron Technologies Inc
Original Assignee
Beijing Heli Yijie Polytron Technologies Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Heli Yijie Polytron Technologies Inc filed Critical Beijing Heli Yijie Polytron Technologies Inc
Priority to CN201911361709.3A priority Critical patent/CN111064849B/zh
Publication of CN111064849A publication Critical patent/CN111064849A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111064849B publication Critical patent/CN111064849B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/22—Arrangements for supervision, monitoring or testing
    • H04M3/2209—Arrangements for supervision, monitoring or testing for lines also used for data transmission
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/22—Arrangements for supervision, monitoring or testing
    • H04M3/2281—Call monitoring, e.g. for law enforcement purposes; Call tracing; Detection or prevention of malicious calls
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/22—Arrangements for supervision, monitoring or testing
    • H04M3/26—Arrangements for supervision, monitoring or testing with means for applying test signals or for measuring
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
    • H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，包括：针对企业外呼线路数据进行特征选取，选取相关性强的指标维度；数据收集、清洗后，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建；服务过程规范检查，将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，输出坐席用语与客户对话结果数据；模型上线预测数据，模型上线后预测出无风险线路；形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路防骚扰风控规则。针对呼叫中心系统实现全量线路外呼数据+客户满意度评价+外呼线路整合等维度，结合服务过程规范性外呼数据进行智能聚类+大数据算法结合，实现外呼线路有效利用，预防过度线路使用造成的线路封停问题。

Description

一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域，更具体地，涉及一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法。
背景技术
呼叫中心从被动的接收客户服务,到主动的精准营销服务全面发展，期间呼叫中心发挥着至关重要的作用，但随之而来的是骚扰电话和线路投诉问题，面对众多的线路投诉问题，企业会被封停，封停的结果会造成企业业务停滞，又从主动营销变成了被动接收。现有的呼叫中心系统对线路和码号的投诉预防方案还是欠缺的，企业客服对外呼影响不是很清楚，可能会导致同一条线路、同一个服务号码进行外呼，会给企业带来码号投诉、线路封停的风险。
发明内容
本发明采用一种方法针对呼叫中心系统实现全量线路外呼数据+客户满意度评价+外呼线路整合等维度，结合服务过程规范性外呼数据进行智能聚类+大数据算法结合，实现外呼线路有效利用，预防过度线路使用造成的线路封停问题。
本发明提供一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，包括：
步骤一、针对企业外呼线路数据进行特征选取，选取相关性强的指标维度；
步骤二、数据收集、清洗后，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建；
步骤三、服务过程规范检查，将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，输出坐席用语与客户对话结果数据；
步骤四、模型上线预测数据，模型上线后预测出无风险线路；
步骤五、形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路防骚扰风控规则。
在本公开的一实施例中，所述步骤一中，指标维度包括：外呼线路；外呼服务号；通话录音；通话录音文本；历史投诉次数；是否重复外呼拨打；客户未接次数；通话时长；坐席登记；非坐席本人；非客户所属人；无历史来电记录；线路关停次数；评价是否满意；客户数据；系统通讯录信息；固定号码。
在本公开的一实施例中，所述步骤二中，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。
在本公开的一实施例中，所述步骤三中，使用HanLP法对样本数据进行文本分词，利用TextRank算法进行单词投票，迭代循环投票，对结果排序。
在本公开的一实施例中，根据单词得票排序得出关键词，关键词验证准确率需>95％。
在本公开的一实施例中，所述步骤四中，建模规则配置包括：选择生效PBX；非外呼时间规则；是否重复外呼；短呼限制规则；非所属人规则；非本人通话规则；无来电记录规则；外呼服务号比例规则；外呼白名单规则；文本关键词检查。
在本公开的一实施例中，重复外呼次数：一天之内同一号码重复进行2次或 2次以上则为高频重复外呼。
在本公开的一实施例中，“短呼”限制：外呼通话时长15秒以内通常定义为“短呼”通话，通话会自动列入“禁呼列表”。
在本公开的一实施例中，“无来电”记录规则：外呼号码必须在一个月内有来电记录。
在本公开的一实施例中，“外呼白名单”规则：平台通过全量通话录音、录音转译文本、客户满意度评价、系统通讯录信息、固定号码信息进行外呼标记，被标记白名单客户会加入白名单规则，客服客进行外呼，在外呼时限规则内，无骚扰拦截。
本发明提供的基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，具有的技术效果为，针对呼叫中心系统实现全量线路外呼数据+客户满意度评价+外呼线路整合等维度，结合服务过程规范性外呼数据进行智能聚类+大数据算法结合，实现外呼线路有效利用，预防过度线路使用造成的线路封停问题。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明实施例的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1是基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法流程图；
图2是文本关键词检查流程图；
图3是规则匹配流程图；
图4是被拦截通话数据分析流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实现思路：选取关键特征指标后，1、针对企业外呼线路数据进行收集、数据清洗后进行建模，模型上线后预测出无风险线路；2、将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，输出坐席用语与客户对话结果数据；3、综合线路外呼频次数据与对话检测结果，形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路风控规则。
图1所示为本发明提供的基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法流程图。本实施方案的分析目标是企业呼叫中心系统线路资源。为了防骚扰和线路投诉，首先选取相关性强的特征指标进行分析，并采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。企业呼叫中心的指标维度通常包括以下17项维度：指标维度：1.外呼线路；2.外呼服务号；3.通话录音；4.通话录音文本；5.历史投诉次数；6.是否重复外呼拨打；7.客户未接次数；8.通话时长(短呼)；9.坐席登记； 10.非坐席本人；11.非客户所属人；12.无历史来电记录；13.线路关停次数；14. 评价是否满意(满意度)(未参评、满意、不满意)；15.客户数据；16.系统通讯录信息(姓名、电话、手机号)；17.固定号码(区域、号码位数)。
然后，对选取的指标相关的数据进行收集，将外呼时段清洗数据留存利用，并对服务过程进行规范检查。外呼防骚扰系统对外呼时段数据进行收集、清洗，对数据词条量化，量化后的数据进行建模搭建。结合关键词归纳法对已转译的客户-客服交互文本数据进行文本分类流程，关键词提取计算服务过程规范检查的分值，同时结合客户参评满意度评价指标权重叠加，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果，形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路风控规则。模型上线后预测出未受限线路和受限线路数据，根据外呼防骚扰规则形成并输出预防骚扰拦截程序。
本发明实施方式的外呼防骚扰系统形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路风控规则。搭建模型时数据指标维度选取规则定义示例如下：
规则设置
防骚扰规则开启、关闭
关闭----1
开启------0
1.选择生效PBX(Private Branch Exchange)：
选择指定服务器下的线路数据、通话数据等。
2.非外呼时间规则
指标限制客服外呼时段，一般客服工作时间范围内外呼通话数据说明这通录音存在线路封停的隐患的概率比较大，所以选取该指标进入模型。
3.是否重复外呼：
重复外呼次数：一天之内同一号码重复进行2次或2次以上则为高频重复外呼。
4.短呼限制规则：
“短呼”限制：外呼通话时长15秒以内通常定义为“短呼”通话，通话会自动列入“禁呼列表”。
5.非所属人规则：
“非所属人”规则：系统客户数据所属客服，当客户所属人不是对应的客服时，相关客户电话禁止外呼。
6.非本人通话规则
“非本人”通话规则：根据通话记录进行限制，固定10天内只能由上一次已接听的通话坐席外呼。
7.无来电记录规则
“无来电”记录规则：外呼号码必须在一个月内有来电记录。
8.外呼服务号比例规则
“外呼服务号比例”规则:平台线路相关服务号通过全量分析设定合适比例，全量分析：通话记录数据、历史投诉记录、客户未接次数等数据。
9.外呼白名单规则：
“外呼白名单”规则：平台通过全量通话录音、录音转译文本、客户满意度评价、系统通讯录信息、固定号码信息进行外呼标记，被标记白名单客户会加入白名单规则，客服客进行外呼，在外呼时限规则内，无骚扰拦截。
10、文本关键词检查规则
如图2所示，本发明实施方式文本关键词检查规则。样本数据包括客户-客服交互文本数据和外呼数据样本。首先使用HanLP法对样本数据进行文本分词，然后利用TextRank算法进行单词投票，迭代循环投票，对结果排序。根据单词得票排序得出关键词，关键词验证准确率需>95％。
上述规则使用于外呼防骚扰模型搭建的不同阶段。如图3所示，规则匹配流程如下。首先对外呼时段数据清洗，使用相应数据选取规则时段数据留存利用。同时，利用文本关键词检查规则对文本数据进行文本关键词检查，检查结果：关键词验证准确率>95％。然后，利用外呼防骚扰规则对上述选取的数据进行过滤，并进行规则校验。通过外呼防骚扰规则校验的线路及号码不受规则限制，可进行无规则外呼，不通过外呼防骚扰规则校验的线路及号码受规则限制，需根据匹配规则进行受限外呼。
本发明实施方式的外呼防骚扰系统上线运行，将对企业呼叫中心的外呼通话进行拦截分析。如图4所示，外呼防骚扰系统拦截外呼通话的分析流程。首先，外呼通话出发了防骚扰系统的外呼限制规则，该线路及号码被加入禁止外呼列表。此时，管理员可以根据权限将该号码从列表中手动移除。否则，由系统进行数据分析和处理。外呼防骚扰系统对该线路的相关数据进行收集、清洗，建模。然后，模型上线预测数据，对预测数据触及的规则进行勾选。最后，外呼防骚扰系统对该线路自动拦截，根据匹配规则进行限制性外呼。
本发明实施方式通过特征选取相关性强的指标维度，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。结合关键词归纳法对已转译的客户-客服交互文本数据进行文本分类流程，关键词提取计算服务过程规范检查分值，同时结合客户参评满意度评价指标权重叠加，根据外呼防骚扰规则形成并输出预防骚扰拦截。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，为方便本领域的技术人员更容易理解而设计，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法，其特征在于，包括：
步骤一、针对企业外呼线路数据进行特征选取，选取相关性强的指标维度；
步骤二、数据收集、清洗后，将数据词条量化，量化后数据进行模型搭建；
步骤三、服务过程规范检查，将通话文本数据进行文本分类、关键词提取，输出坐席用语与客户对话结果数据；
步骤四、模型上线预测数据，模型上线后预测出无风险线路；
步骤五、形成并输出线路外呼控制结果及默认控制规则，从而自动形成外呼线路防骚扰风控规则。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一中，指标维度包括：外呼线路；外呼服务号；通话录音；通话录音文本；历史投诉次数；是否重复外呼拨打；客户未接次数；通话时长；坐席登记；非坐席本人；非客户所属人；无历史来电记录；线路关停次数；评价是否满意；客户数据；系统通讯录信息；固定号码。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，采用BP神经网络算法技术量化数据和计算结果。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三中，使用HanLP法对样本数据进行文本分词，利用TextRank算法进行单词投票，迭代循环投票，对结果排序。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据单词得票排序得出关键词，关键词验证准确率需>95％。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤四中，建模规则配置包括：选择生效PBX；非外呼时间规则；是否重复外呼；短呼限制规则；非所属人规则；非本人通话规则；无来电记录规则；外呼服务号比例规则；外呼白名单规则；文本关键词检查。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，重复外呼次数：一天之内同一号码重复进行2次或2次以上则为高频重复外呼。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，“短呼”限制：外呼通话时长15秒以内通常定义为“短呼”通话，通话会自动列入“禁呼列表”。
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，“无来电”记录规则：外呼号码必须在一个月内有来电记录。
10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，“外呼白名单”规则：平台通过全量通话录音、录音转译文本、客户满意度评价、系统通讯录信息、固定号码信息进行外呼标记，被标记白名单客户会加入白名单规则，客服客进行外呼，在外呼时限规则内，无骚扰拦截。
CN201911361709.3A 2019-12-25 2019-12-25 一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法 Active CN111064849B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911361709.3A CN111064849B (zh) 2019-12-25 2019-12-25 一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911361709.3A CN111064849B (zh) 2019-12-25 2019-12-25 一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111064849A true CN111064849A (zh) 2020-04-24
CN111064849B CN111064849B (zh) 2021-02-26

Family

ID=70303671

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911361709.3A Active CN111064849B (zh) 2019-12-25 2019-12-25 一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111064849B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115982657A (zh) * 2023-01-06 2023-04-18 杭州健海科技有限公司 一种智能外呼客服系统的录音审核分类方法及装置

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1818939A (zh) * 2005-02-10 2006-08-16 国际商业机器公司 管理业务处理的方法
CN101998472A (zh) * 2009-08-27 2011-03-30 中国移动通信集团甘肃有限公司 投诉预处理方法、投诉处理方法、装置及系统
CN103811009A (zh) * 2014-03-13 2014-05-21 华东理工大学 一种基于语音分析的智能电话客服系统
CN104680428A (zh) * 2015-03-16 2015-06-03 朗新科技股份有限公司 一种电网客户满意度模型的构建方法
CN106203821A (zh) * 2016-07-06 2016-12-07 国网安徽省电力公司淮南供电公司 基于供电营销大数据建立供电服务风险预警系统和方法
CN108108902A (zh) * 2017-12-26 2018-06-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种风险事件告警方法和装置
CN108182515A (zh) * 2017-12-13 2018-06-19 中国平安财产保险股份有限公司 智能规则引擎规则输出方法、设备及计算机可读存储介质
US20180174085A1 (en) * 2016-12-19 2018-06-21 Interactive Intelligence Group, Inc. System and method for managing contact center system
CN108833722A (zh) * 2018-05-29 2018-11-16 平安科技（深圳）有限公司 语音识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108924369A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 中国联合网络通信集团有限公司 基于电话调查的nps测评运营方法、系统和管理平台
CN110012177A (zh) * 2019-04-16 2019-07-12 上海航动科技有限公司 一种基于智能督导的智能外呼系统
US20190253558A1 (en) * 2018-02-13 2019-08-15 Risto Haukioja System and method to automatically monitor service level agreement compliance in call centers
CN110177182A (zh) * 2019-04-15 2019-08-27 中国平安人寿保险股份有限公司 敏感数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110263023A (zh) * 2019-05-16 2019-09-20 平安科技（深圳）有限公司 自动外呼方法、装置及计算机可读存储介质

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1818939A (zh) * 2005-02-10 2006-08-16 国际商业机器公司 管理业务处理的方法
CN101998472A (zh) * 2009-08-27 2011-03-30 中国移动通信集团甘肃有限公司 投诉预处理方法、投诉处理方法、装置及系统
CN103811009A (zh) * 2014-03-13 2014-05-21 华东理工大学 一种基于语音分析的智能电话客服系统
CN104680428A (zh) * 2015-03-16 2015-06-03 朗新科技股份有限公司 一种电网客户满意度模型的构建方法
CN106203821A (zh) * 2016-07-06 2016-12-07 国网安徽省电力公司淮南供电公司 基于供电营销大数据建立供电服务风险预警系统和方法
US20180174085A1 (en) * 2016-12-19 2018-06-21 Interactive Intelligence Group, Inc. System and method for managing contact center system
CN108182515A (zh) * 2017-12-13 2018-06-19 中国平安财产保险股份有限公司 智能规则引擎规则输出方法、设备及计算机可读存储介质
CN108108902A (zh) * 2017-12-26 2018-06-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种风险事件告警方法和装置
US20190253558A1 (en) * 2018-02-13 2019-08-15 Risto Haukioja System and method to automatically monitor service level agreement compliance in call centers
CN108833722A (zh) * 2018-05-29 2018-11-16 平安科技（深圳）有限公司 语音识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108924369A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 中国联合网络通信集团有限公司 基于电话调查的nps测评运营方法、系统和管理平台
CN110177182A (zh) * 2019-04-15 2019-08-27 中国平安人寿保险股份有限公司 敏感数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110012177A (zh) * 2019-04-16 2019-07-12 上海航动科技有限公司 一种基于智能督导的智能外呼系统
CN110263023A (zh) * 2019-05-16 2019-09-20 平安科技（深圳）有限公司 自动外呼方法、装置及计算机可读存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115982657A (zh) * 2023-01-06 2023-04-18 杭州健海科技有限公司 一种智能外呼客服系统的录音审核分类方法及装置
CN115982657B (zh) * 2023-01-06 2023-10-31 杭州健海科技有限公司 一种智能外呼客服系统的录音审核分类方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111064849B (zh) 2021-02-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11863703B2 (en) Systems and methods for detecting inmate to inmate conference calls
US11503158B2 (en) Method and system for fraud clustering by content and biometrics analysis
CN108989581B (zh) 一种用户风险识别方法、装置及系统
CN112003846B (zh) 一种信用阈值的训练、ip地址的检测方法及相关装置
CN109902747B (zh) 一种身份识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN115310762A (zh) 基于异构图神经网络的目标服务确定方法和装置
CN111917574B (zh) 社交网络拓扑模型及构建方法、用户置信度和亲密度计算方法及电信诈骗智能拦截系统
Irarrázaval et al. Telecom traffic pumping analytics via explainable data science
CN112559776A (zh) 一种敏感信息的定位方法及系统
US20200099706A1 (en) Multi-layer approach to monitor cell phone usage in restricted areas
CN111064849B (zh) 一种基于呼叫中心系统线路资源的利用和管控分析方法
CN112511696A (zh) 呼叫中心ai引擎不良内容鉴别系统及方法
CN110113748B (zh) 骚扰电话监控方法、装置
CN111062422B (zh) 一种套路贷体系化识别方法及装置
CN111105064A (zh) 确定欺诈事件的嫌疑信息的方法及装置
CN116320159A (zh) 骚扰诈骗号码识别处理方法、装置、电子设备及介质
CN115563082A (zh) 一种基于实时话单大数据的诈骗号码识别方法和装置
CN112153220B (zh) 一种基于社交评价动态更新的通信行为识别方法
CN114189585A (zh) 骚扰电话异常检测方法、装置及计算设备
Sherstneva et al. Analysis of statistical information for data trend forecasting
Gunson et al. Effective speaker spotting for watch‐list detection of fraudsters in telephone banking
Kubigenova et al. VIEWS ON BIG DATA TECHNOLOGY INFORMATION SECURITY
Kubigenova et al. Prospects for Information Security in Big Data Technology
CN117635345A (zh) 一种代理退保的预测方法、装置、设备及存储介质
CN118803789A (zh) 扩展白名单的方法和电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant