CN114862242A - 人工客服分配方法及装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人工客服分配方法及装置、存储介质及电子设备,可应用于金融领域,包括:接收客户的问询信息;对问询信息进行信息抽取,获得相应的各个关键词;依据各个关键词,确定问询信息对应图谱标签;确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。应用本发明提供的方法,能够迅速为客户分配对应的人工客服,提升客户问题的解决效率。
Description
技术领域
本发明涉及金融领域,特别涉及一种人工客服分配方法及装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着金融服务业的发展,银行为提升相应的服务质量,为客户提供24小时不间断的金融服务,客户可以通过电话银行向银行对相关问题进行询问,以获得人工客服的应答。
由于人工客户已经成为客户在遇到问题时的第一选择,尤其在高峰时段,通过电话银行向人工客服进行问询的人数剧增,客户经常需要长时间的排队等候,无法得到人工客服的应答,影响了对客户问题的解决效率。
发明内容
鉴于上述问题,本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种人工客服分配方法及装置、存储介质及电子设备,技术方案如下所述:
一种人工客服分配方法,包括:
当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;
对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;
依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;
在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;
在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;
为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。
上述的方法,可选的,所述对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词,包括:
遍历所述问询信息对应的信息文本;
将所述信息文本转换为多个词向量;
将各个所述词向量输入预设的关键词识别模型中,以识别出所述问询信息中的各个关键词。
上述的方法,可选的,所述确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签,包括:
确定所述问询信息中每个关键词所属的业务层级;
按业务层级由高到低的顺序,对各个所述关键词进行排序,获得所述问询信息对应的关键词序列;
将所述关键词序列确定为所述问询信息对应的目标技能图谱,并依据所述关键词序列中各个所述关键词的排列顺序确定所述目标技能图谱的图谱标签。
上述的方法,可选的,每个所述人工客服对应的权重值的确定过程,包括:
确定每个所述人工客服处理所述第一技能图谱的处理时间;
将所述处理时间的时长确定为该人工客服的权重值。
上述的方法,可选的,还包括:
接收所述客户为所述目标人工客服的评分,以确定所述目标人工客服的服务满意度。
上述的方法,可选的,所述第一技能图谱的图谱维度由业务领域、子业务、执行操作、业务渠道以及业务属性组成。
一种人工客服分配装置,包括:
第一确定单元,用于当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;
抽取单元,用于对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;
第二确定单元,用于依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;
第三确定单元,用于在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;
第四确定单元,用于在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;
分配单元,用于为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。
上述的装置,可选的,所述抽取单元,包括:
遍历子单元,用于遍历所述问询信息对应的信息文本;
转换子单元,用于将所述信息文本转换为多个词向量;
识别子单元,用于将各个所述词向量输入预设的关键词识别模型中,以识别出所述问询信息中的各个关键词。
一种存储介质,所述存储介质包括存储的指令,其中,在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行上述的人工客服分配方法。
一种电子设备,包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线;其中,处理器、存储器通过总线完成相互间的通信;处理器用于调用存储器中的程序指令,以执行上述的人工客服分配方法。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:一种人工客服分配方法,包括:当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。本发明实施例提供的人工客服分配方法,首先确定客户问询请求对应的问询信息,经过分析确定问询信息对应的图谱标签,进而可以有针对性的为客户分配相应的人工客服,同时分配的人工客服是根据相应权值确定,处理速度更快,能够提升客户问题的解决效率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1为本发明实施例提供的人工客服分配方法的方法流程图;
图2为本发明实施例提供的人工客服分配方法的又一方法流程图;
图3为本发明实施例提供的人工客服分配装置的结构示意图;
图4为本发明实施例提供的人工客服分配装置的又一结构示意图;
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参考图1示出了,本发明实施例提供的一种人工客服分配方法的方法流程图,图1示出的方法执行过程为本发明实施例提供的人工客服分配方法的一种可行性实现方案,该方法可以应用在金融系统的云平台中,其执行主体为金融系统的处理器,所述人工客服分配方法具体包括:
S101:当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;
本发明实施例提供的方法中,当客户遇到金融问题需要进行咨询时,客户通过客户端向金融系统的云平台进行电话咨询,以向云平台的处理器发出问询请求,处理器根据所述问询请求,确定问询请求对应的问询信息,即将语音的问询请求转换为文字信息。
S102:对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;
本发明实施例提供的方法中,对问询信息中进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词,所述关键词可以为信用卡,银行卡,积分,查询等词,以确定客户想要咨询的问题具体归属哪个业务领域,并确定用户的具体需求。
S103:依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;
本发明实施例提供的方法中,依据已经抽取的各个关键词,确定所述问询信息中每个关键词所属的业务层级;按业务层级由高到低的顺序,对各个所述关键词进行排序,获得所述问询信息对应的关键词序列;将所述关键词序列确定为所述问询信息对应的目标技能图谱,并依据所述关键词序列中各个所述关键词的排列顺序确定所述目标技能图谱的图谱标签。
本发明实施例提供的方法中,每个关键词都有各自归属的业务层级,例如关键词为信用卡,则归属为信用卡业务领域,关键词为还款,则归属为信用卡业务领域之下的还款业务。
本发明实施例提供的方法中,图谱标签可以为信用卡还款等业务标签。
S104:在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;
本发明实施例提供的方法中,预先建立有图谱库,图谱库中存储有多个不同类型的技能图谱,以及处理每个技能图谱的各个人工客服的权重值。
S105:在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;
S106:为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。
本发明实施例提供的方法中,首先确定客户问询请求对应的问询信息,经过分析确定问询信息对应的图谱标签,进而可以有针对性的为客户分配相应的人工客服,同时分配的人工客服是根据相应权值确定,处理速度更快,能够提升客户问题的解决效率。
参考图2,示出了本发明实施例提供的人工客服分配方法中,所述对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词的过程,包括:
S201:遍历所述问询信息对应的信息文本;
本发明实施例提供的方法中,对问询信息对应的信息文本进行逐一遍历,依次识别信息文本的语义关系。
S202:将所述信息文本转换为多个词向量;
本发明实施例提供的方法中,将信息文本转换为多个词向量,即将信息文本进行词汇拆分。
S203:将各个所述词向量输入预设的关键词识别模型中,以识别出所述问询信息中的各个关键词。
本发明实施例提供的方法中,预设有关键词识别模型,将各个词向量输入该模型中,即可识别出问询信息中的各个关键词。
本发明实施例提供的方法中,每个所述人工客服对应的权重值的确定过程,包括:
确定每个所述人工客服处理所述第一技能图谱的处理时间;
将所述处理时间的时长确定为该人工客服的权重值。
本发明实施例提供的方法中,还包括:
接收所述客户为所述目标人工客服的评分,以确定所述目标人工客服的服务满意度。
本发明实施例提供的方法中,所述第一技能图谱的图谱维度由业务领域、子业务、执行操作、业务渠道以及业务属性组成。
每个人工客服并不是对所有的问题都清楚,会有自己的服务范围,同样服务范围内的人工客服对相同问题的处理效率也不尽相同,即每个人工客服的技能图谱是不一样的。
通过对人工客服的服务范围进行梳理,技能图谱维度可由业务领域、子业务、操作、渠道、属性几个部分组成。
建立人工客服的技能图谱过程如下:首先将人工客服被分配的业务领域作为图谱标签之一,如“信用卡”,“现金管理”等。初始人工客服的技能图谱为空,此时客户进线后采取随机分配的模式。对客户问题进线信息抽取,得到不同维度的技能图谱值,如问题为“我的信用卡丢了,该怎么挂失”,则子业务为信用卡,操作为挂失,由“怎么”可知属性为流程。客户和客服的多轮对话都可为技能图谱进行补充,记录本次客服为客户解决问题的耗时t(问题未解决则为0),由此可得到该客服,信用卡-信用卡-挂失-流程,该图谱的权值为t。经过一段时间后,人工客服的技能图谱相对丰富,并按照权值从小到大进行排序。
当高峰时段客户进线时,先由智能机器人客服引导客户说出本次咨询的问题,经过信息抽取后得到问题中涉及的图谱标签。在人工客服空闲状态,为客户分配符合权值最小的人工客服。
初始技能图谱可以通过人工客服上岗前培训后,进行模拟考试,随机抽取后台知识库中问题进行模拟测试,根据客服的处理情况,为人工客服添加耗时最小的10个问题为技能图谱。
信息抽取可以通过收集客服的历史语料,人工进行标注,标记出不同维度的图谱标签,作为训练集,先将文本转换为词向量,使用深度神经网络进行模型训练,将标签作为模型预测的结果。经过不断的迭代优化,最终得到信息抽取模型,用于本方案的技能图谱抽取。
通过对人工客服个性化技能图谱的建立和动态调整,使得人工客服能够优先解决最擅长的问题,使得人工客服的价值最大化,快速地降低排队总人数,提升了电话银行的整体服务效率。
本发明实施例还提供了与一种人工客服分配方法对应的一种人工客服分配装置,所述人工客服分配装置用于实现所述人工客服分配方法在实际中的应用,所述一种人工客服分配装置的结构图可参照图3,所述人工客服分配装置中包括:
第一确定单元301,用于当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;
抽取单元302,用于对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;
第二确定单元303,用于依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;
第三确定单元304,用于在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;
第四确定单元305,用于在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;
分配单元306,用于为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。
本发明实施例提供的人工客服分配装置,首先确定客户问询请求对应的问询信息,经过分析确定问询信息对应的图谱标签,进而可以有针对性的为客户分配相应的人工客服,同时分配的人工客服是根据相应权值确定,处理速度更快,能够提升客户问题的解决效率。
在图3的基础上,参考图4,示出了本发明实施例提供的人工客服分配装置的又一结构图,所述抽取单元302,包括:
遍历子单元307,用于遍历所述问询信息对应的信息文本;
转换子单元308,用于将所述信息文本转换为多个词向量;
识别子单元309,用于将各个所述词向量输入预设的关键词识别模型中,以识别出所述问询信息中的各个关键词。
本发明实施例提供的人工客服分配装置包括处理器和存储器,上述各个单元均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来动态执行人工客服分配方法。
本发明实施例提供了一种存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现所述人工客服分配方法。
本发明实施例提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行所述人工客服分配方法。
如图5所示,本发明实施例提供了一种电子设备,所述电子设备40包括至少一个处理器401、以及与处理器401连接的至少一个存储器402、总线403;其中,处理器401、存储器402通过总线403完成相互间的通信;处理器401用于调用存储器402中的程序指令,以执行上述的人工客服分配方法。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有如下方法步骤的程序,包括:
当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;
对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;
依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;
在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;
在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;
为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。
上述的方法,可选的,所述对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词,包括:
遍历所述问询信息对应的信息文本;
将所述信息文本转换为多个词向量;
将各个所述词向量输入预设的关键词识别模型中,以识别出所述问询信息中的各个关键词。
上述的方法,可选的,所述确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签,包括:
确定所述问询信息中每个关键词所属的业务层级;
按业务层级由高到低的顺序,对各个所述关键词进行排序,获得所述问询信息对应的关键词序列;
将所述关键词序列确定为所述问询信息对应的目标技能图谱,并依据所述关键词序列中各个所述关键词的排列顺序确定所述目标技能图谱的图谱标签。
上述的方法,可选的,每个所述人工客服对应的权重值的确定过程,包括:
确定每个所述人工客服处理所述第一技能图谱的处理时间;
将所述处理时间的时长确定为该人工客服的权重值。
上述的方法,可选的,还包括:
接收所述客户为所述目标人工客服的评分,以确定所述目标人工客服的服务满意度。
上述的方法,可选的,所述第一技能图谱的图谱维度由业务领域、子业务、执行操作、业务渠道以及业务属性组成。
需要说明的是,本发明提供的人工客服分配方法可用于金融领域。上述仅为示例,并不对本发明提供的人工客服分配方法的应用领域进行限定。
本申请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。
在一个典型的配置中,设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
存储器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),存储器包括至少一个存储芯片。存储器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。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请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,本申请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。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种人工客服分配方法,其特征在于,包括:
当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;
对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;
依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;
在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;
在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;
为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词,包括:
遍历所述问询信息对应的信息文本;
将所述信息文本转换为多个词向量;
将各个所述词向量输入预设的关键词识别模型中,以识别出所述问询信息中的各个关键词。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签,包括:
确定所述问询信息中每个关键词所属的业务层级;
按业务层级由高到低的顺序,对各个所述关键词进行排序,获得所述问询信息对应的关键词序列;
将所述关键词序列确定为所述问询信息对应的目标技能图谱,并依据所述关键词序列中各个所述关键词的排列顺序确定所述目标技能图谱的图谱标签。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每个所述人工客服对应的权重值的确定过程,包括:
确定每个所述人工客服处理所述第一技能图谱的处理时间;
将所述处理时间的时长确定为该人工客服的权重值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
接收所述客户为所述目标人工客服的评分,以确定所述目标人工客服的服务满意度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一技能图谱的图谱维度由业务领域、子业务、执行操作、业务渠道以及业务属性组成。
7.一种人工客服分配装置,其特征在于,包括:
第一确定单元,用于当接收到客户的问询请求时,确定所述问询请求对应的问询信息;
抽取单元,用于对所述问询信息进行信息抽取,获得所述问询信息中的各个关键词;
第二确定单元,用于依据各个所述关键词,确定所述问询信息对应的目标技能图谱以及所述目标技能图谱的图谱标签;
第三确定单元,用于在预先建立的图谱库中,确定所述图谱标签对应的图谱集合,并确定所述图谱集合对应的各个人工客服;所述图谱集合中包括第一技能图谱,以及每个所述人工客服对应的权重值,所述权重值越小表征人工客服处理所述第一技能图谱的速度越快;
第四确定单元,用于在各个所述人工客服中确定当前处于空闲态且权重值最小的目标人工客服;
分配单元,用于为所述客户分配所述目标人工客服,以处理所述问询信息。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述抽取单元,包括:
遍历子单元,用于遍历所述问询信息对应的信息文本;
转换子单元,用于将所述信息文本转换为多个词向量;
识别子单元,用于将各个所述词向量输入预设的关键词识别模型中,以识别出所述问询信息中的各个关键词。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的指令,其中,在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1~6任意一项所述的人工客服分配方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线;其中,处理器、存储器通过总线完成相互间的通信;处理器用于调用存储器中的程序指令,以执行如权利要求1~6任意一项所述的人工客服分配方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202210573909.0A CN114862242A (zh) | 2022-05-25 | 2022-05-25 | 人工客服分配方法及装置、存储介质及电子设备 |
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CN115438995A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-06 | 青岛酷特智能股份有限公司 | 一种基于知识图谱的服装定制企业的业务处理方法及设备 |
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2022
- 2022-05-25 CN CN202210573909.0A patent/CN114862242A/zh active Pending
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CN115438995A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-06 | 青岛酷特智能股份有限公司 | 一种基于知识图谱的服装定制企业的业务处理方法及设备 |
CN115438995B (zh) * | 2022-09-21 | 2023-10-10 | 青岛酷特智能股份有限公司 | 一种基于知识图谱的服装定制企业的业务处理方法及设备 |
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