CN111401772A - 客服请求分配方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本说明书一个或多个实施例公开了一种客服请求分配方法、装置及设备。所述方法包括：根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；当接收到第一用户在未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定客服请求的特征信息，该特征信息包括以下至少一项：智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；根据人工客服承接能力和客服请求的特征信息，将客服请求分配至人工客服或智能客服。

Description

客服请求分配方法、装置及设备

技术领域

本说明书涉及通讯领域，尤其涉及一种客服请求分配方法、装置及设备。

背景技术

在客户服务行业中，通常由人工客服和智能客服共同处理用户的服务请求。当用户拨入客服电话时，既可能被分配至人工客服接听也可能被分配至智能客服接听。由于服务请求在不同时段的拨入量不稳定，高峰时会因为人力不足无法及时接听服务请求，为了提高服务请求的接听速度及降低对人工客服的干扰，需要不断地调整分配至智能客服的服务请求的比例。

目前的客服电话话务分配方式，通过监控话务接通率来调整上述比例，且分配至智能客服的话务是随机挑选的，调整时机滞后且用户体验差。因此，需要一种客服请求分配方法，来克服上述技术问题。

发明内容

一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种客服请求分配方法，包括：根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度。当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度。根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

另一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种客服请求分配装置，包括：预测模块，用于根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度。确定模块，用于当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度。分配模块，用于根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种客服请求分配设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度。当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度。根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度。当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度。根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本说明书一实施例的一种客服请求分配方法的示意性流程图；

图2是根据本说明书一实施例的另一种客服请求分配方法的示意性流程图；

图3是根据本说明书一实施例的一种客服请求分配装置的结构示意图；

图4是根据本说明书一实施例的一种客服请求分配设备的结构示意图。

具体实施方式

本说明书一个或多个实施例提供一种客服请求分配方法、装置及设备，以解决现有客服电话话务分配方式的调整时机滞后、且调整效果不佳的问题。

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。

图1是根据本说明书一实施例的客服请求分配方法的示意性流程图，如图1所示，该方法包括：

S102，根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力。

其中，历史客服信息可以包括：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、第一历史话务的解决难度等。该历史时段的时长可以与上述未来时段的时长相同；第一历史话务的解决难度可以表示该第一历史话务的困难程度、第一历史话务的解决优先级和/或紧急程度，困难程度高、解决优先级高和/或紧急程度高的话务对应的解决难度高。

一般情况下，未来时段内对话务的人工客服承接能力，可以由该未来时段内的人工客服承接量决定，或者由人工客服请求量和人工客服承接量共同决定，而人工客服请求量和人工客服承接量会随时间不断发生变化，可以通过预先训练的预测模型或预设的预测方法，对未来时段内对话务的人工客服承接能力进行预测。举例来说，人工客服承接能力可以是人工客服承接量或人工客服承接量占人工客服请求量的比例。

S104，当接收到第一用户在未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定客服请求的特征信息。

其中，特征信息可以包括：目标话务的智能客服解决率、第一用户对智能客服的接受度、目标话务的解决难度等。可以理解的是，上述列举的多种特征信息，可以单独使用确定客服请求的分配目标，也可以多个共同考虑以确定客服请求的分配目标。

S106，根据人工客服承接能力和客服请求的特征信息，将客服请求分配至人工客服或智能客服。

在预测得到上述人工客服承接能力，及确定得到客服请求的特征信息后，可以结合两者判断将该客服请求分配至人工客服或智能客服。

本说明书实施例通过历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内的人工客服承接能力，采用提前预测的方式可以预知人工客服承接不足的风险，并提前采取将客服请求分配智能客服的措施，保障人工客服的稳定状态；当接收到在未来时段内的客服请求时，通过根据人工客服承接能力和客服请求的特征信息(包括目标话务的智能客服解决率、第一用户对智能客服的接受度、目标话务的解决难度等)将客服请求分配至人工客服或智能客服，从而可以将合适数量的客服请求分配至智能客服处理，避免了人工客服承接不足的风险，进而保障客服请求的服务效率。

可选地，在S102中，可以基于时序预测法确定未来时段内对话务的人工客服承接能力，该时序预测法是指根据历史统计数据的时间序列，对未来的变化趋势进行预测分析，包括：

首先，确定历史人工客服请求量及历史人工客服承接量的时序特征。该时序特征可以包括趋势性特征、季节性特征、周期性特征等。

其次，根据历史人工客服承接量的时序特征，将与未来时段之间满足预设匹配条件的历史时段内的历史人工客服请求量，确定为未来时段内的人工客服请求量；及，将与未来时段之间满足预设匹配条件的历史时段内的历史人工客服承接量，确定为未来时段内的人工客服承接量。

具体地，历史时段与未来时段之间的预设匹配条件可以包括：未来时段与历史时段对应的时长相同。

再次，根据人工客服请求量与人工客服承接量，确定人工客服承接量占人工客服请求量的比例。

上述预测过程，包括对人工客服承接量及人工客服请求量两项数据的预测，最终可以通过计算上述两项数据的比值，得到人工客服承接量占人工客服请求量的比例。该比例标识出了人工客服请求量与人工客服承接量的偏差，因此需要基于该偏差将部分客服请求分配至智能客服，剩余的客服请求分配至人工客服，以提高客服请求的接通率。通过提前预测，可以预知是否存在人工客服承接不足的风险并采取调整措施，能够保障客服现场稳定，避免调整策略的滞后性问题，降低对人工客服的干扰，提高用户体验度。

可选地，在S104中，可以通过以下方式确定客服请求的特征信息：

首先，确定目标话务的话务类型，以及确定第一用户的身份特征信息。

举例来说，目标话务的话务类型可以是目标话务对应的问题种类，例如资金类问题、查询类问题、密码类问题、购物类问题、注册类问题等；第一用户的身份特征信息，可以包括用户的年龄、职业、地域、历史问题轨迹信息、历史服务使用信息等。

其次，确定属于话务类型的第二历史话务对应的智能客服历史解决率。

智能客服历史解决率可以基于第二历史话务对应的解决结果进行数据统计获得。例如，在第二历史话务处理完成后通过问卷调查或解决结果提问等方式，获取对应的解决结果，然后统计得到智能客服历史解决率。

再次，根据智能客服历史解决率和/或身份特征信息，确定目标话务的智能客服解决率。

通过聚焦历史话务的智能客服历史解决率，可以估算当前目标话务的智能客服解决率。作为一种可选方式，基于该智能客服历史解决率确定目标话务的智能客服解决率。例如将该智能客服历史解决率直接作为目标话务的智能客服解决率；作为另一种可选方式，结合该智能客服历史解决率和第一用户的身份特征信息，共同确定目标话务的智能客服解决率。例如，根据上述身份特征信息对智能客服历史解决率进行调整，不同的身份特征信息用于提高或降低智能客服历史解决率，得到目标话务的智能客服解决率。以身份特征信息为用户年龄为例，用户年龄大小可以影响智能客服解决率，例如用户年龄属于20-30年龄段，可以将智能客服历史解决率适当提高从而得到目标话务的智能客服解决率，例如用户年龄属于50-60年龄段，可以将智能客服历史解决率适当降低从而得到目标话务的智能客服解决率。

可选地，在S104中，可以通过以下方式确定客服请求的特征信息：

首先，根据目标话务的话务类型，确定第二历史话务对应的第二用户对智能客服的接受度。

其中，第二历史话务的话务类型与目标话务的话务类型相同。第二历史话务对应的第二用户对智能客服的接受度，可以通过对第二用户进行问卷调查或满意度提问等方式，获取其对智能客服的接受度。

其次，根据第二用户对智能客服的接受度和/或身份特征信息，确定第一用户对智能客服的接受度。

可选地，可以根据第二用户对智能客服的接受度确定第一用户对智能客服的接受度。例如，将第二用户对智能客服的接受度直接作为第一用户对智能客服的接受度。可选地，也可以结合第二用户对应的接受度和第一用户的身份特征信息，确定第一用户对智能客服的接受度。例如，当第一用户的身份特征信息为用户的历史服务使用信息，该历史服务使用信息包括第一用户曾经使用过的智能产品或者服务的历史记录，若第一用户曾经使用过多个智能产品或者服务，则可以将第二用户对应的接受度适当提高，从而得到第一用户对智能客服的接受度；若第一用户未曾使用过智能产品或者服务，则可以将第二用户对应的接受度适当降低，从而得到第一用户对智能客服的接受度。

可选地，在S104中，可以通过以下方式确定客服请求的特征信息：

根据解决难度参考因子，确定目标话务的解决难度。该解决难度参考因子可以包括：目标话务的话务类型、预设的话务类型与解决难度之间的对应关系、第一用户的身份特征信息等。其中，目标话务的话务类型可以是目标话务对应的问题种类，例如资金类问题、查询类问题、密码类问题、购物类问题、注册类问题等；预设的话务类型与解决难度之间的对应关系，可以根据实际使用环境预先设定，例如将资金类问题的解决难度设定为高，将注册类问题的解决难度设定为低等；第一用户的身份特征信息，可以包括用户的年龄、职业、地域、历史问题轨迹信息、历史服务使用信息等。

在一个实施例中，客服请求的特征信息包括目标话务的智能客服解决率和第一用户对智能客服的接受度，可以通过以下方式确定如何分配客服请求：

步骤A1，根据人工客服承接能力、第一历史话务的智能客服历史解决率及第一历史话务对应的第三用户对智能客服的接受度，确定用于对客服请求进行分配的特征阈值。

在已知历史时段内各第一历史话务对应的某种属性值的情况下，可以确定上述人工客服承接能力所对应的上述第一历史话务，该第一历史话务对应的属性值标识了智能客服所能承接的客服请求的属性值下限，可以使用该属性值下限作为对客服请求进行分配的特征阈值。第一历史话务对应的属性值，可以基于第一历史话务的智能客服历史解决率、第一历史话务对应的第三用户对智能客服的接受度计算得到。

可选地，可以通过以下加权计算方法确定上述特征阈值：分别确定第一历史话务的智能客服历史解决率及第三用户对智能客服的接受度的第一权重；根据第一权重，对第一历史话务的智能客服历史解决率及第三用户对智能客服的接受度进行加权计算，得到各第一历史话务的第二特征值；将各第二特征值按照从大到小的顺序进行排序，得到排序结果；根据人工客服承接量占人工客服请求量的比例或人工客服承接量划分排序结果，将划分位置处的第二特征值确定为特征阈值。

其中，第一权重的数值可以根据智能客服历史解决率、第三用户对智能客服的接受度对用户体验的影响程度灵活确定。在对各第二特征值进行排序后，以人工客服承接量作为排序序号对排序结果划分，将排序序号等于该人工客服承接量的第二特征值确定为特征阈值，或者以上述比例对排序结果划分，将该比例处的第二特征值确定为特征阈值。例如，上述比例为1/3，第一历史话务的总数为300，则将排序结果中第100位对应的第二特征值确定为特征阈值。

步骤A2，根据客服请求的特征信息，确定客服请求对应的第一特征值。

基于与第一历史话务相同的计算属性值的方法，可以计算得到客服请求对应的第一特征值。可选地，可以通过以下加权计算方法确定上述客服请求对应的第一特征值：分别确定目标话务的智能客服解决率及第一用户对智能客服的接受度的第二权重；根据第二权重，对目标话务的智能客服解决率及将第一用户对智能客服的接受度进行加权计算，得到第一特征值。

可以理解的是，目标话务的智能客服解决率的第二权重与上述第一历史话务的智能客服历史解决率的第一权重相同，第一用户对智能客服的接受度的第二权重与上述第三用户对智能客服的接受度的第一权重相同，加权计算的方式也相同。

步骤A3，判断第一特征值是否大于特征阈值。若是，则将客服请求分配至智能客服；若否，则将客服请求分配至人工客服。

如果客服请求对应的第一特征值大于上述特征阈值，则将该客服请求分配至智能客服；如果第一特征值小于或等于上述特征阈值，则将客服请求分配至人工客服。在分配的过程中，考虑了用户对智能客服的接受程度以及用户求助问题的解决概率，以保证分配到智能客服或人工客服的用户数量和用户个体都是合理的，既能够保障服务质量又能够充分发挥人力。

在一个实施例中，客服请求的特征信息为目标话务的解决难度，可以通过以下方式确定如何分配客服请求：将解决难度大于难度等级阈值的客服请求分配至人工客服，将解决难度小于或等于该难度等级阈值的客服请求分配至智能客服，从而能够提高用户求助问题的解决概率。

图2是根据本说明书一个具体实施例的客服请求分配方法的示意性流程图。图2的方法可以由客服请求分配装置执行。需要说明的是，在图2中以客服请求的特征信息包括目标话务的智能客服解决率和用户对智能客服的接受度为例。如图2所示出的，客服请求分配方法包括：

S202，按照预设的预测频率，根据历史时段内的历史人工客服请求量，预测未来时段内的人工客服拨打量。

其中，历史人工客服请求量可以是人工客服拨打量。在本实施例中，通过拨打量滚动预测模型预测未来时段内的人工客服拨打量，具体可按照以预设时间间隔进行滚动预测。该拨打量滚动预测模型，可以基于人工客服拨打量的历史数据训练得到，用于滚动预测未来时段的人工客服拨打量。例如，每分钟依据历史时段的人工客服拨打量的时序特征预估未来5分钟人工客服拨打量。

S204，根据历史时段内的历史人工客服承接量，预测未来时段内的人工客服承接量。

需要说明的是，S202和S204在执行先后顺序上不作限定。

可以理解的是，预测未来时段内的人工客服承接量的方法，与预测上述人工客服拨打量的方法相同。具体地，可以使用承接量滚动预测模型，以预设时间间隔滚动预测未来时段内的人工客服承接量。该承接量滚动预测模型，可以基于人工客服承接量的历史数据训练得到，用于滚动预测未来时段的人工客服承接量。

S206，基于未来时段内的人工客服拨打量和人工客服承接量，确定未来时段内对话务的人工客服承接能力。

在本实施例中，以人工客服承接能力为人工客服承接量占人工客服请求量的比例为例进行说明。具体地，可以通过计算人工客服拨打量和人工客服承接量的差值，确定该未来时段的人工客服承接能力是否满足需求。如果上述是正值则表示人工客服承接能力不足，需要将部分客服请求分配到智能客服，反之表示人工客服承接能力过剩，无需分配到智能客服。在上述是正值的情况下，可以计算得到人工客服承接量占人工客服请求量的比例，未来时段内该比例的客服请求可以由人工客服承接。

S208，当接收到用户在未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定该目标话务的智能客服解决率和用户对智能客服的接受度。

具体地，基于智能客服接受度模型判断用户提交当前客服请求时接受智能客服的概率，基于智能客服解决率模型判断用户提交的当前客服请求对应问题能被解决的概率。例如，用户提交当前客服请求的方式，可以是拨打电话或者在线提交问题等。该智能客服接受度模型可以基于用户对智能客服的历史接受度和用户的身份特征信息共同训练得到，该智能客服解决率模型可以基于历史话务对应的智能客服历史解决率和用户的身份特征信息共同训练得到。

当接收到客服请求时，可以确定目标话务的话务类型，再查找属于该话务类型的历史话务对应的智能客服历史解决率，以及，查找上述历史话务对应的用户对智能客服的历史接受度。例如，已知历史时段属于某话务类型的历史话务对应的解决率，若当前客服请求对应的话务符合该话务类型，则可以直接使用该历史话务对应的解决率作为当前客服请求对应的话务的解决率。进一步地，可以结合用户的身份特征信息与上述智能客服历史解决率，共同确定目标话务的智能客服解决率，可以结合用户的身份特征信息与上述历史接受度共同确定用户对智能客服的接受度。其中，用户的身份特征信息可以在接收到客服请求时获得。

S210，根据上述人工客服承接能力、目标话务的智能客服解决率和用户对智能客服的接受度，将客服请求分配至人工客服或智能客服。

根据上述人工客服承接量占人工客服请求量的比例、用户对智能客服的接受度、目标话务的智能客服解决率，可以判断需要分配至智能客服的客服请求数量，以及客服请求是否适合分配至智能客服，以保证将合适数量和合适特征的客服请求分配至智能客服，其他分配至人工客服，从而快速提高客服接通率，提高用户接受度，以及保证用户问题尽可能得到解决。

举例来说，可以对历史时段内每个客服请求对应的智能客服历史解决率和智能客服历史接受度进行加权平均计算，得到每个客服请求对应的特征值。然后，对各个客服请求按照特征值从大到小的顺序进行排序，得到排序结果。例如，上述人工客服承接量占人工客服请求量的比例为30％，则以30％划分上述排序结果，将划分位置处的特征值确定为特征阈值。采用与历史时段内客服请求对应的特征值相同的计算方式，得到上述当前客服请求对应的特征值。

在本实施例中，可以使用升降级模型对每个客服请求进行分配，该升降级模型用于将每个客服请求分配至人工客服或者智能客服。具体地，将分配至人工客服称为升级，将分配去智能客服称为降级。

可选地，可以比较特征阈值与上述当前客服请求对应的特征值，若当前客服请求对应的特征值大于特征阈值，则将当前客服请求分配至智能客服；若当前客服请求对应的特征值小于或等于特征阈值，则将当前客服请求分配至人工客服。进一步，可以以5分钟时间间隔不断重复上述S202-S210，以保证持续对客服请求进行决策分配。

本说明书实施例，通过提前预测人工客服接入量和人工客服承接量，可以预知人工客服承接不足的风险，并采取将合适数量的客服请求分配至智能客服的方式，保证人工客服服务状态的稳定，避免调整策略的滞后性问题，并且在分配的过程中结合用户对智能客服的接受度和问题的智能客服解决率，综合决策将哪些客服请求分配至智能客服，从而保证分配到智能客服的客服请求的满意度，提高了用户的体验。

综上，已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。

以上为本说明书一个或多个实施例提供的客服请求分配方法，基于同样的思路，本说明书一个或多个实施例还提供一种客服请求分配装置。

图3是本说明书的一个实施例的客服请求分配装置的结构示意图。请参考图3，在一种软件实施方式中，客服请求分配装置300可包括：预测模块31、确定模块32和分配模块33，其中，

预测模块31，根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度；

确定模块32，当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；

分配模块33，根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

本说明书实施例的客服请求分配装置，通过历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内的人工客服承接能力，采用提前预测的方式可以预知人工客服承接不足的风险，并提前采取将客服请求分配智能客服的措施，保障人工客服的稳定状态；当接收到在未来时段内的客服请求时，通过根据人工客服承接能力和客服请求的特征信息(包括目标话务的智能客服解决率、第一用户对智能客服的接受度、目标话务的解决难度等)将客服请求分配至人工客服或智能客服，从而可以将合适数量的客服请求分配至智能客服处理，避免了人工客服承接不足的风险，进而保障客服请求的服务效率。

在一个实施例中，所述确定模块包括：

第一确定单元，确定所述目标话务的话务类型；及，确定所述第一用户的身份特征信息；

历史解决率确定单元，确定属于所述话务类型的第二历史话务对应的智能客服历史解决率；

智能客服解决率确定单元，根据所述智能客服历史解决率和/或所述身份特征信息，确定所述目标话务的智能客服解决率。

在一个实施例中，所述确定模块包括：

第二确定单元，根据所述目标话务的话务类型，确定所述第二历史话务对应的第二用户对所述智能客服的接受度；

接受度确定单元，根据所述第二用户对所述智能客服的接受度和/或所述身份特征信息，确定所述第一用户对所述智能客服的接受度。

在一个实施例中，所述确定模块包括：

第三确定单元，根据解决难度参考因子，确定所述目标话务的解决难度；所述解决难度参考因子包括以下至少一项：所述目标话务的话务类型、预设的话务类型与解决难度之间的对应关系、所述身份特征信息。

在一个实施例中，所述分配模块包括：

特征阈值确定单元，根据所述人工客服承接能力、所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第一历史话务对应的第三用户对所述智能客服的接受度，确定用于对所述客服请求进行分配的特征阈值；

第一特征值确定单元，根据所述客服请求的特征信息，确定所述客服请求对应的第一特征值；

判断单元，判断所述第一特征值是否大于所述特征阈值；

分配单元，若是，则将所述客服请求分配至所述智能客服；若否，则将所述客服请求分配至所述人工客服。

在一个实施例中，所述人工客服承接能力包括：人工客服承接量；或，所述人工客服承接量占人工客服请求量的比例；所述分配模块33：

分别确定所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第三用户对智能客服的接受度的第一权重；

根据所述第一权重，对所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第三用户对所述智能客服的接受度进行加权计算，得到各所述第一历史话务的第二特征值；

将各所述第二特征值按照从大到小的顺序进行排序，得到排序结果；

根据所述比例或所述人工客服承接量划分所述排序结果，将划分位置处的所述第二特征值确定为所述特征阈值。

可选地，作为一个实施例，所述分配模块33：

分别确定所述目标话务的智能客服解决率及所述第一用户对智能客服的接受度的第二权重；

根据所述第二权重，对所述目标话务的智能客服解决率及将所述第一用户对智能客服的接受度进行加权计算，得到所述第一特征值。

可选地，作为一个实施例，所述预测模块31：

确定所述历史人工客服请求量及所述历史人工客服承接量的时序特征；

根据所述时序特征，将与所述未来时段之间满足预设匹配条件的所述历史时段内的历史人工客服请求量，确定为所述未来时段内的人工客服请求量；及，将与所述未来时段之间满足所述预设匹配条件的所述历史时段内的历史人工客服承接量，确定为所述未来时段内的人工客服承接量；其中，所述预设匹配条件包括：所述未来时段与所述历史时段对应的时长相同；

根据所述人工客服请求量与所述人工客服承接量，确定人工客服承接量占人工客服请求量的比例。

本领域的技术人员应可理解，上述实施例中的客服请求分配装置能够用来实现前文所述的客服请求分配方法，其中的细节描述应与前文方法部分描述类似，为避免繁琐，此处不另赘述。

基于同样的思路，本说明书一个或多个实施例还提供一种客服请求分配设备，如图4所示。客服请求分配设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器401和存储器402，存储器402中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器402可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器402的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对客服请求分配设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器401可以设置为与存储器402通信，在客服请求分配设备上执行存储器402中的一系列计算机可执行指令。客服请求分配设备还可以包括一个或一个以上电源403，一个或一个以上有线或无线网络接口404，一个或一个以上输入输出接口405，一个或一个以上键盘406。

具体在本实施例中，客服请求分配设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对客服请求分配设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度；

当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；

根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

确定所述目标话务的话务类型；及，确定所述第一用户的身份特征信息；

确定属于所述话务类型的第二历史话务对应的智能客服历史解决率；

根据所述智能客服历史解决率和/或所述身份特征信息，确定所述目标话务的智能客服解决率。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

根据所述目标话务的话务类型，确定所述第二历史话务对应的第二用户对所述智能客服的接受度；

根据所述第二用户对所述智能客服的接受度和/或所述身份特征信息，确定所述第一用户对所述智能客服的接受度。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

根据解决难度参考因子，确定所述目标话务的解决难度；所述解决难度参考因子包括以下至少一项：所述目标话务的话务类型、预设的话务类型与解决难度之间的对应关系、所述身份特征信息。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

根据所述人工客服承接能力、所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第一历史话务对应的第三用户对所述智能客服的接受度，确定用于对所述客服请求进行分配的特征阈值；

根据所述客服请求的特征信息，确定所述客服请求对应的第一特征值；

判断所述第一特征值是否大于所述特征阈值；

若是，则将所述客服请求分配至所述智能客服；若否，则将所述客服请求分配至所述人工客服。

可选地，所述人工客服承接能力包括：人工客服承接量；或，所述人工客服承接量占人工客服请求量的比例；

计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

分别确定所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第三用户对智能客服的接受度的第一权重；

根据所述第一权重，对所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第三用户对所述智能客服的接受度进行加权计算，得到各所述第一历史话务的第二特征值；

将各所述第二特征值按照从大到小的顺序进行排序，得到排序结果；

根据所述比例或所述人工客服承接量划分所述排序结果，将划分位置处的所述第二特征值确定为所述特征阈值。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

分别确定所述目标话务的智能客服解决率及所述第一用户对智能客服的接受度的第二权重；

根据所述第二权重，对所述目标话务的智能客服解决率及将所述第一用户对智能客服的接受度进行加权计算，得到所述第一特征值。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

确定所述历史人工客服请求量及所述历史人工客服承接量的时序特征；

根据所述时序特征，将与所述未来时段之间满足预设匹配条件的所述历史时段内的历史人工客服请求量，确定为所述未来时段内的人工客服请求量；及，将与所述未来时段之间满足所述预设匹配条件的所述历史时段内的历史人工客服承接量，确定为所述未来时段内的人工客服承接量；其中，所述预设匹配条件包括：所述未来时段与所述历史时段对应的时长相同；

根据所述人工客服请求量与所述人工客服承接量，确定人工客服承接量占人工客服请求量的比例。

本说明书一个或多个实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行上述客服请求分配方法，并具体用于执行：

根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度；

当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；

根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书一个或多个实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书一个或多个实施例的权利要求范围之内。

Claims (15)

1.一种客服请求分配方法，包括：

根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度；

当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；

根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

2.根据权利要求1所述的方法，所述确定所述客服请求的特征信息，包括：

确定所述目标话务的话务类型；及，确定所述第一用户的身份特征信息；

确定属于所述话务类型的第二历史话务对应的智能客服历史解决率；

根据所述智能客服历史解决率和/或所述身份特征信息，确定所述目标话务的智能客服解决率。

3.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述客服请求的特征信息，包括：

根据所述目标话务的话务类型，确定所述第二历史话务对应的第二用户对所述智能客服的接受度；

根据所述第二用户对所述智能客服的接受度和/或所述身份特征信息，确定所述第一用户对所述智能客服的接受度。

4.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述客服请求的特征信息，包括：

根据解决难度参考因子，确定所述目标话务的解决难度；所述解决难度参考因子包括以下至少一项：所述目标话务的话务类型、预设的话务类型与解决难度之间的对应关系、所述身份特征信息。

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服，包括：

根据所述人工客服承接能力、所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第一历史话务对应的第三用户对所述智能客服的接受度，确定用于对所述客服请求进行分配的特征阈值；

根据所述客服请求的特征信息，确定所述客服请求对应的第一特征值；

判断所述第一特征值是否大于所述特征阈值；

若是，则将所述客服请求分配至所述智能客服；若否，则将所述客服请求分配至所述人工客服。

6.根据权利要求5所述的方法，所述人工客服承接能力包括：人工客服承接量；或，所述人工客服承接量占人工客服请求量的比例；

所述根据所述人工客服承接能力、所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第一历史话务对应的第三用户对所述智能客服的接受度，确定用于对所述客服请求进行分配的特征阈值，包括：

分别确定所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第三用户对智能客服的接受度的第一权重；

根据所述第一权重，对所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第三用户对所述智能客服的接受度进行加权计算，得到各所述第一历史话务的第二特征值；

将各所述第二特征值按照从大到小的顺序进行排序，得到排序结果；

根据所述比例或所述人工客服承接量划分所述排序结果，将划分位置处的所述第二特征值确定为所述特征阈值。

7.根据权利要求5所述的方法，所述根据所述客服请求的特征信息，确定所述客服请求对应的第一特征值，包括：

分别确定所述目标话务的智能客服解决率及所述第一用户对智能客服的接受度的第二权重；

根据所述第二权重，对所述目标话务的智能客服解决率及将所述第一用户对智能客服的接受度进行加权计算，得到所述第一特征值。

8.根据权利要求6所述的方法，所述根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力，包括：

确定所述历史人工客服请求量及所述历史人工客服承接量的时序特征；

根据所述时序特征，将与所述未来时段之间满足预设匹配条件的所述历史时段内的历史人工客服请求量，确定为所述未来时段内的人工客服请求量；及，将与所述未来时段之间满足所述预设匹配条件的所述历史时段内的历史人工客服承接量，确定为所述未来时段内的人工客服承接量；其中，所述预设匹配条件包括：所述未来时段与所述历史时段对应的时长相同；

根据所述人工客服请求量与所述人工客服承接量，确定人工客服承接量占人工客服请求量的比例。

9.一种客服请求分配装置，包括：

预测模块，根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度；

确定模块，当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；

分配模块，根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

10.根据权利要求9所述的装置，所述确定模块包括：

第一确定单元，确定所述目标话务的话务类型；及，确定所述第一用户的身份特征信息；

历史解决率确定单元，确定属于所述话务类型的第二历史话务对应的智能客服历史解决率；

智能客服解决率确定单元，根据所述智能客服历史解决率和/或所述身份特征信息，确定所述目标话务的智能客服解决率。

11.根据权利要求10所述的装置，所述确定模块包括：

第二确定单元，根据所述目标话务的话务类型，确定所述第二历史话务对应的第二用户对所述智能客服的接受度；

接受度确定单元，根据所述第二用户对所述智能客服的接受度和/或所述身份特征信息，确定所述第一用户对所述智能客服的接受度。

12.根据权利要求10所述的装置，所述确定模块包括：

第三确定单元，根据解决难度参考因子，确定所述目标话务的解决难度；所述解决难度参考因子包括以下至少一项：所述目标话务的话务类型、预设的话务类型与解决难度之间的对应关系、所述身份特征信息。

13.根据权利要求9所述的装置，所述分配模块包括：

特征阈值确定单元，根据所述人工客服承接能力、所述第一历史话务的智能客服历史解决率及所述第一历史话务对应的第三用户对所述智能客服的接受度，确定用于对所述客服请求进行分配的特征阈值；

第一特征值确定单元，根据所述客服请求的特征信息，确定所述客服请求对应的第一特征值；

判断单元，判断所述第一特征值是否大于所述特征阈值；

分配单元，若是，则将所述客服请求分配至所述智能客服；若否，则将所述客服请求分配至所述人工客服。

14.一种客服请求分配设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度；

当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；

根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

15.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

根据历史时段内的历史客服信息，预测未来时段内对话务的人工客服承接能力；所述历史客服信息包括以下至少一项：历史人工客服请求量、历史人工客服承接量、所述历史时段内接入的第一历史话务的解决时长、所述第一历史话务的解决难度；

当接收到第一用户在所述未来时段内针对目标话务的客服请求时，确定所述客服请求的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：所述目标话务的智能客服解决率、所述第一用户对智能客服的接受度、所述目标话务的解决难度；

根据所述人工客服承接能力和所述客服请求的特征信息，将所述客服请求分配至所述人工客服或所述智能客服。

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