CN114401348A - 一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法 - Google Patents

一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114401348A
CN114401348A CN202110991008.9A CN202110991008A CN114401348A CN 114401348 A CN114401348 A CN 114401348A CN 202110991008 A CN202110991008 A CN 202110991008A CN 114401348 A CN114401348 A CN 114401348A
Authority
CN
China
Prior art keywords
quality inspection
customer service
historical
service
broadband
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.)
Pending
Application number
CN202110991008.9A
Other languages
English (en)
Inventor
雷晓宇
刘博�
徐自强
张悦
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 Zhongyun Jinnuo Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Zhongyun Jinnuo Technology Co ltd
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 Zhongyun Jinnuo Technology Co ltd filed Critical Beijing Zhongyun Jinnuo Technology Co ltd
Priority to CN202110991008.9A priority Critical patent/CN114401348A/zh
Publication of CN114401348A publication Critical patent/CN114401348A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G06F18/232—Non-hierarchical techniques
    • G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
    • G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06395—Quality analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0281—Customer communication at a business location, e.g. providing product or service information, consulting
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L15/18—Speech classification or search using natural language modelling
    • G10L15/1822—Parsing for meaning understanding
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems
    • 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
    • H04M3/5175—Call or contact centers supervision arrangements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)

Abstract

本发明公开了一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，包括以下步骤：步骤1、对多个一线坐席代表的历史宽带报障服务质检记录进行收集；步骤2、将坐席代表的历史宽带报障服务质检记录经过分类算法实现标签画像打标并生成座席历史质检分析标签画像；步骤3、将座席历史质检分析标签画像导入客服系统智能助手充当答复数据库。本发明采用汇总分析一线座席代表历史宽带报障服务质检记录，将座席历史质检分析标签画像结果与现有客服系统智能助手预处理流程打通，从而智能助手有针对性提供服务内容帮助，起到质检事前监控作用，极大的提高了客服人员的工作效率，减轻客服人员的劳动强度，同时降低了人力成本的投入。

Description

一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法
技术领域
本发明涉及通讯技术领域，尤其涉及一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法。
背景技术
现有运营商客服系统没有针对一线座席对用户宽带故障来电提供质检前的故障处理方法、服务处理效率、话术及态度等监控管理提醒，均为话后质检提醒及管理。
发明内容
本发明的目的是通过一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，解决一线座席对用户宽带故障来电的处理方法、服务态度监控管理职能采用话后质检提醒的问题，可实现对一线座席质检前的监管提醒，更好的提升座席代表宽带故障报障处理服务态度、服务处理效率，满足后台质检评分要求。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，包括以下步骤：
步骤1、对多个一线坐席代表的历史宽带报障服务质检记录进行收集；
步骤2、将坐席代表的历史宽带报障服务质检记录经过分类算法实现标签画像打标并生成座席历史质检分析标签画像；
步骤3、将座席历史质检分析标签画像导入客服系统智能助手充当答复数据库；
步骤4、当用户与客服通话沟通宽带故障问题时，将用户与客服实时通话录音预处理后通过ASR转写用户录音数据，识别方式采用深度神经网络的声学模型，完成语音转写的录音对对话文本进行语义的解析，识别用户意图；
步骤5、对用户意图预处理和数据分析后将分析结果与答复数据库进行匹配；
步骤6、客服系统智能助手将答复数据库内匹配的服务内容信息推送至客服工作台展示窗口进行提示，从而输出质检前信息推送；
步骤7、一线客服根据客服工作台展示窗口展示的信息解答用户的问题。
其中，所述步骤2中，采用K均值算法、SVM算法将座席历史宽带故障处理记录分类打标，具体步骤为：
2.1、从历史质检汇总数据中选择k个对象作为初始聚类中心；
2.2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离；
2.3、再次计算每个聚类中心；
2.4、计算标准测度函数，直到达到最大迭代次数，则停止，否则，继续计算每个聚类中心的操作；
2.5、确定最优的聚类中心；
2.6、输出座席宽带故障服务画像分类标签数据。
其中，所述步骤5中，用户意图预处理和数据分析采用FP-growth算法，具体步骤为：
5.1、通过读取座席历史宽带处理标签分类数据，判断座席历史宽带问题处理服务低分项；
5.2、采用FP-growth算法将用户文本/语音意图数据与预处理数据分析；
5.3、构建FP树；
5.4、从FP树中挖掘频繁项集；
5.5、对项集排序，生成预处理提示信息推送顺序表。
其中，所述步骤7中，一线客服接收到客服工作台展示窗口展示的信息后对提示信息进行信度评估。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明采用汇总分析一线座席代表历史宽带报障服务质检记录，将座席历史质检分析标签画像结果与现有客服系统智能助手预处理流程打通，从而智能助手有针对性提供服务内容帮助，起到质检事前监控作用，极大的提高了客服人员的工作效率，减轻客服人员的劳动强度，同时降低了人力成本的投入。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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是本发明所述一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法的流程框图；
图2是本发明所述一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法的流程架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
如图1-2所示，一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，包括以下步骤：
步骤1、对多个一线坐席代表的历史宽带报障服务质检记录进行收集；
步骤2、将坐席代表的历史宽带报障服务质检记录经过分类算法实现标签画像打标并生成座席历史质检分析标签画像；
步骤3、将座席历史质检分析标签画像导入客服系统智能助手充当答复数据库；
步骤4、当用户与客服通话沟通宽带故障问题时，将用户与客服实时通话录音预处理后通过ASR转写用户录音数据，识别方式采用深度神经网络的声学模型，完成语音转写的录音对对话文本进行语义的解析，识别用户意图；
步骤5、对用户意图预处理和数据分析后将分析结果与答复数据库进行匹配；
步骤6、客服系统智能助手将答复数据库内匹配的服务内容信息推送至客服工作台展示窗口进行提示，从而输出质检前信息推送；
步骤7、一线客服根据客服工作台展示窗口展示的信息解答用户的问题。
本实施例中，所述步骤2中，采用K均值算法、SVM算法将座席历史宽带故障处理记录分类打标，具体步骤为：
2.1、从历史质检汇总数据中选择k个对象作为初始聚类中心；
2.2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离；
2.3、再次计算每个聚类中心；
2.4、计算标准测度函数，直到达到最大迭代次数，则停止，否则，继续计算每个聚类中心的操作；
2.5、确定最优的聚类中心；
2.6、输出座席宽带故障服务画像分类标签数据。
本实施例中，所述步骤4中，除了识别用户意图，还识别客服的态度、答复内容，通过对客服话术进行审核，判断客服对专业知识的掌握情况，通过对客服态度的监控，既可以在质检前信息推送过程中提醒客服注意沟通态度，方便后台对客服的服务进行打分并优化服务态度
本实施例中，所述步骤5中，用户意图预处理和数据分析采用FP-growth算法，具体步骤为：
5.1、通过读取座席历史宽带处理标签分类数据，判断座席历史宽带问题处理服务低分项；
5.2、采用FP-growth算法将用户文本/语音意图数据与预处理数据分析；
5.3、构建FP树；
5.4、从FP树中挖掘频繁项集；
5.5、对项集排序，生成预处理提示信息推送顺序表。
本实施例中，所述步骤7中，一线客服接收到客服工作台展示窗口展示的信息后对提示信息进行信度评估(提示信息是否准确)，将结果反馈至后台知识库系统，从而训练反馈进行优化迭代。
本发明采用汇总分析一线座席代表历史宽带报障服务质检记录，将座席历史质检分析标签画像结果与现有客服系统智能助手预处理流程打通，从而智能助手有针对性(例：客服代表宽带故障处理知识盲点、客服代表和客户情绪波动提醒等)提供服务内容帮助，起到质检事前监控作用，极大的提高了客服人员的工作效率，减轻客服人员的劳动强度，同时降低了人力成本的投入。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、对多个一线坐席代表的历史宽带报障服务质检记录进行收集；
步骤2、将坐席代表的历史宽带报障服务质检记录经过分类算法实现标签画像打标并生成座席历史质检分析标签画像；
步骤3、将座席历史质检分析标签画像导入客服系统智能助手充当答复数据库；
步骤4、当用户与客服通话沟通宽带故障问题时，将用户与客服实时通话录音预处理后通过ASR转写用户录音数据，识别方式采用深度神经网络的声学模型，完成语音转写的录音对对话文本进行语义的解析，识别用户意图；
步骤5、对用户意图预处理和数据分析后将分析结果与答复数据库进行匹配；
步骤6、客服系统智能助手将答复数据库内匹配的服务内容信息推送至客服工作台展示窗口进行提示，从而输出质检前信息推送；
步骤7、一线客服根据客服工作台展示窗口展示的信息解答用户的问题。
2.根据权利要求1所述的一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，其特征在于：所述步骤2中，采用K均值算法、SVM算法将座席历史宽带故障处理记录分类打标，具体步骤为：
2.1、从历史质检汇总数据中选择k个对象作为初始聚类中心；
2.2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离；
2.3、再次计算每个聚类中心；
2.4、计算标准测度函数，直到达到最大迭代次数，则停止，否则，继续计算每个聚类中心的操作；
2.5、确定最优的聚类中心；
2.6、输出座席宽带故障服务画像分类标签数据。
3.根据权利要求1所述的一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，其特征在于：所述步骤5中，用户意图预处理和数据分析采用FP-growth算法，具体步骤为：
5.1、通过读取座席历史宽带处理标签分类数据，判断座席历史宽带问题处理服务低分项；
5.2、采用FP-growth算法将用户文本/语音意图数据与预处理数据分析；
5.3、构建FP树；
5.4、从FP树中挖掘频繁项集；
5.5、对项集排序，生成预处理提示信息推送顺序表。
4.根据权利要求1所述的一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法，其特征在于：所述步骤7中，一线客服接收到客服工作台展示窗口展示的信息后对提示信息进行信度评估。
CN202110991008.9A 2021-08-26 2021-08-26 一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法 Pending CN114401348A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110991008.9A CN114401348A (zh) 2021-08-26 2021-08-26 一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110991008.9A CN114401348A (zh) 2021-08-26 2021-08-26 一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114401348A true CN114401348A (zh) 2022-04-26

Family

ID=81225906

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110991008.9A Pending CN114401348A (zh) 2021-08-26 2021-08-26 一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114401348A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116980522A (zh) * 2023-09-22 2023-10-31 湖南三湘银行股份有限公司 一种基于智能质检客户画像的通知的系统和方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116980522A (zh) * 2023-09-22 2023-10-31 湖南三湘银行股份有限公司 一种基于智能质检客户画像的通知的系统和方法
CN116980522B (zh) * 2023-09-22 2024-01-09 湖南三湘银行股份有限公司 一种基于智能质检客户画像的通知的系统和方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109767791B (zh) 一种针对呼叫中心通话的语音情绪识别及应用系统
CN105184315B (zh) 一种质检处理方法及系统
US7912714B2 (en) Method for segmenting communication transcripts using unsupervised and semi-supervised techniques
WO2021068843A1 (zh) 一种情绪识别方法及装置、电子设备和可读存储介质
CN113468296B (zh) 可配置业务逻辑的模型自迭代式智能客服质检系统与方法
CN105261362A (zh) 一种通话语音监测方法及系统
CN102623009B (zh) 一种基于短时分析的异常情绪自动检测和提取方法和系统
CN106328166A (zh) 人机对话异常检测系统及方法
CN111835925A (zh) 一种面向呼叫中心的离线语音质检及分析系统
CN112860868A (zh) 客服电话分析方法、系统、设备及存储介质
CN108961095A (zh) 一种基于ai的智能催收电费系统
CN115759640A (zh) 一种智慧城市的公共服务信息处理系统及方法
CN114401348A (zh) 一种运营商客服座席质检前监管提醒的方法
CN114418327A (zh) 一种客服系统自动录单和智能派单方法
CN112929502B (zh) 一种基于电力客服的语音识别方法及系统
CN113542509B (zh) 一种应急处理方法、装置、存储介质和设备
CN115830732A (zh) 一种基于大数据分析的考勤方法和系统
CN113936692A (zh) 基于机器学习的客服语音文本的大数据质检方法
CN114157758A (zh) 语音智能客服文字质检方法及系统
CN113762894A (zh) 数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN113990288A (zh) 一种语音客服自动生成部署语音合成模型的方法及系统
CN112380323A (zh) 一种基于中文分词识别技术的垃圾信息剔除系统及方法
CN116389644B (zh) 一种基于大数据分析的外呼系统
CN110955754A (zh) 一种用于重复来电分析识别的模型构建方法
CN113345419B (zh) 基于方言口音的语音转译方法、系统和可读存储介质

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