CN115099629A - 客户服务需求评估分配方法和系统、电子设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种客户服务需求评估分配方法和系统、电子设备、存储介质，该方法，包括获取客户信息；将客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到客户的服务需求；依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服；将客户的接待分配至最佳客服；也即实现将客户服务接待分配至最佳的客服人员，进而提升客户服务体验和服务满意度。
Description
技术领域
本发明属于银行管理技术领域，更具体的说，尤其涉及一种客户服务需求评估分配方法和系统、电子设备、存储介质。
背景技术
每一个客户在通过客服请求服务时，由于客户需求具有不定性，同时，银行客服中心的服务接待分配往往也是基于工作负载、轮流分配等随机性原则，若分配接待客户的客服人员综合水平不能满足客户服务需求，则容易导致客户投诉、服务体验不佳。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种客户服务需求评估分配方法和系统、电子设备、存储介质，用于实现将客户服务接待分配至最佳的客服人员，进而提升客户服务体验和服务满意度。
本申请第一方面公开了一种客户服务需求评估分配方法，包括：
获取客户信息，其中所述客户信息包括：客户请求；
将所述客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到所述客户的服务需求；
依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服；
将所述客户的接待分配至所述最佳客服。
可选的，在上述客户服务需求评估分配方法中，构建所述客户服务需求的评估预判模型的过程，包括：
采集历史服务数据；
依据所述历史服务数据，对银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特定时间段客户存在特定的服务需求、客服人员对于历史客户的引导、上一次客户服务需求是否完结进行因素归纳，并通过统计分析、回归模拟和神经网络模型训练，构建所述客户服务需求的评估预判模型。
可选的，在上述客户服务需求评估分配方法中，所述客户信息，还包括：服务需求时间。
可选的，在上述客户服务需求评估分配方法中，所述客服专家库，包括：客服编号、岗位、职级、工作年限、不同领域专业技能水平、专业领域资格情况、客户综合评价情况中的至少一种。
可选的，在上述客户服务需求评估分配方法中，依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服，包括：
依据所述服务需求所对应的专业技能和所属领域对所述客服专家库中的接待客服人员信息进行初次筛选；
结合所述客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况，对所述服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测，并按照相应的分配原则将客户分配至更为最佳客服人员。
本申请第二方面公开了一种客户服务需求评估分配系统，包括：
获取模块，用于获取客户信息，其中所述客户信息包括：客户请求；
评估模块，用于将所述客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到所述客户的服务需求；
匹配模块，用于依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服；
分配模块，用于将所述客户的接待分配至所述最佳客服。
可选的，在上述客户服务需求评估分配系统中，还包括：
构建模块，用于采集历史服务数据；对银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特定时间段客户存在特定的服务需求、客服人员对于历史客户的引导、上一次客户服务需求是否完结进行因素归纳，并通过统计分析、回归模拟和神经网络模型训练，构建所述客户服务需求的评估预判模型。
可选的，在上述客户服务需求评估分配系统中，所述匹配模块用于依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服时，具体用于：
依据所述服务需求所对应的专业技能和所属领域对所述客服专家库中的接待客服人员信息进行初次筛选；
结合所述客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况，对所述服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测，并按照相应的分配原则将客户分配至更为最佳客服人员。
本申请第三方面公开了一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如本申请第一方面任一项所述的客户服务需求评估分配方法。
本申请第四方面公开了一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面任一项所述的客户服务需求评估分配方法。从上述技术方案可知，本发明提供的一种客户服务需求评估分配方法，包括获取客户信息；将客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到客户的服务需求；依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服；将客户的接待分配至最佳客服；也即实现将客户服务接待分配至最佳的客服人员，进而提升客户服务体验和服务满意度。
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是本发明实施例提供的一种客户服务需求评估分配方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种客户服务需求评估分配方法中构建模型的流程图；
图3是本发明实施例提供的另一种客户服务需求评估分配方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的一种客户服务需求评估分配系统的示意图；
图5是本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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做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。
在本申请中，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请第一方面公开了一种客户服务需求评估分配方法，用于解决现有技术中银行客服中心的服务接待分配往往基于工作负载、轮流分配等随机性原则，若分配接待客户的客服人员综合水平不能满足客户服务需求，则容易导致客户投诉、服务体验不佳的问题。
参见图1，该客户服务需求评估分配方法，包括：
S101、获取客户信息。
其中，客户信息包括：客户请求。
需要说明的是，该客户信息包括客户请求，也就是说，客户需要办理业务时，点击相应的按钮，进而产生相应的客户请求。
当然，该客户信息也可以包括其他信息，例如该客户信息还可以包括服务需求时间。也即，该客户需要在什么时间办理业务。这个服务需求时间可以是当前发起请求的时间，也可以是预约办理时间，此处不做具体限定，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。
需要说明的是，该客户信息的具体内容，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。
S102、将客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到客户的服务需求。
也就是说，该客户服务需求的评估预判模型的输入为客户信息，该客户服务需求的评估预判模型的输出为客户的服务需求。
需要说明的是，该评估预判模型可以依据该客户信息，在系统中获取其他相关信息，进行相关规则的判断，最后得到该服务需求。
该评估预判模型的具体工作过程，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。
S103、依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服。
也就是说，服务需求不同其所属的领域、所需技能、难度和复杂度均有有可能不同；而每个客服的能力不同，同时每个客服所擅长的领域、技能等也有所不同，进而可以通过服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到相应的最佳客服。
需要说明的是，该客户综合水平是具有针对性的，也就是说，客服针对该服务需求的综合水平，并不是面向全业务的综合水平；进而可以实现针对性匹配，得到最佳客服。
在实际应用中，客服专家库包括：客服编号、岗位、职级、工作年限、不同领域专业技能水平、专业领域资格情况、客户综合评价情况中的至少一种。
当然，该客服专家库也可以包括其他信息，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。
S104、将客户的接待分配至最佳客服。
也就是说，将该客户信息中的客户请求，与该最佳客服建立接待关系，由该最佳客服为客户提供服务，以提高客户的服务体验。
在本实施例中，获取客户信息；将客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到客户的服务需求；依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服；将客户的接待分配至最佳客服；也即实现将客户服务接待分配至最佳的客服人员，进而提升客户服务体验和服务满意度。
在实际应用中，参见图2，构建客户服务需求的评估预判模型的过程包括：
S201、采集历史服务数据。
需要说明的是，对客户历史服务数据进行收集。
具体的，采集方式是可以按照预设过去时间范围内的所有历史服务数据。
该预设过去时间范围的具体取值，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。
需要说明的是，在获取到历史服务数据之后，还可以对该历史服务数据进行预处理，如过滤等，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本申请的保护范围内。
S202、对银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特定时间段客户存在特定的服务需求、客服人员对于历史客户的引导、上一次客户服务需求是否完结进行因素归纳，并通过统计分析、回归模拟和神经网络模型训练，构建客户服务需求的评估预判模型。
也就是说，对银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特地时间段客户存在特定的服务需求(如对公账户年检等)、客服人员对于客户的引导以及上一次客户服务请求是否完结等因素归纳，通过统计分析、回归模拟和神经网络模型训练，构建客户服务请求的评估预判模型。
具体的，通过对银行现有业务标准流程、特定时间段客户相对固定的历史服务请求行为、上一次业务服务请求的业务完结情况、客户账户发生异常冻结或交易失败等情况的统计和实时监控，构建客户服务请求的评估预测模型，即可在客户请求发起时，对于其具体业务诉求进行评估预判，评估预判模型对应的输入即为客户的服务请求，输出即为客户对应的服务需求。其中，(1)银行业务的标准流程，用于判断客户当前服务请求在业务流程中的位置节点和下一节点；(2)特定时间的客户相对固定的交易或服务请求行为，用于判定当前时间点是否与客户历史请求时间相匹配；(3)上一次业务服务请求的业务完结情况，用于判定客户再次进行服务请求时，其对应需求是否重复，还是按业务流程流转至下一节点；(4)客户对应的账户冻结或交易失败等情况，用于判定是否存在某些原因直接影响客户日常的账户使用。
也就是说，单个客户请求的服务请求具有不确定性，但是通过海量数据统计分析和回归模拟，客户每次对应的需求又具有一定的确定性，确定性源于银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特地时间段客户存在特定的服务需求(如对公账户年检等)、客服人员对于客户的引导以及上一次客户服务请求是否完结等。通过对如上相关信息和客户服务历史数据的收集，构建出客户服务请求的评估预判模型，其对应输入客户信息，输出为具体的服务请求。当明确客户请求后，即可根据客服专家库(包含客服编号、岗位、职级、工作年限、不同领域专业技能水平、专业领域资格情况、客户综合评价情况等信息)，按照服务请求和客服综合水平匹配的原则，通过分配调度模型分析计算，将客户接待分配至最佳的客服人员。
在实际应用中，参见图3，上述步骤S103、依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服包括：
S301、依据服务需求所对应的专业技能和所属领域对客服专家库中的接待客服人员信息进行初次筛选。
也就是说，对客服专家库中的各个接待客服人员信息，过滤掉不属于该服务需求所对应的专业技能和所属领域的客服人员信息，保留属于该服务需求所对应的专业技能和所属领域的客服人员信息。
由上述说明可知，客服专家库包括：客服编号、岗位、职级、工作年限、不同领域专业技能水平、专业领域资格情况、客户综合评价情况中的至少一种。
也就是说，客服专家库包括多个客服人员信息，每个客服人员信息包括：客服编号、岗位、职级、工作年限、不同领域专业技能水平、专业领域资格情况、客户综合评价情况中的至少一种。
进而通过对每个客服人员信息中的不同领域专业技能水平、专业领域资格情况进行筛选，即可完成初次筛选。
S302、结合客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况，对服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测，并按照相应的分配原则将客户分配至更为最佳客服人员。
也就是说，通过搭建的客服人员专家库(包含客服编号、岗位、职级、工作年限、不同领域专业技能水平、专业领域资格情况、客户综合评价情况等)，当获取预测服务请求后，即可按照请求所对应专业技能和所属领域对接待客服人员进行初次筛选，再者，结合客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况，对服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测，并按照相应的分配原则将客户分配至更为合理的客服人员。
具体的，(1)服务请求的复杂度在于客户同类问题的服务请求数和问题得以有效解决的平均请求次数，基于问题的复杂度来判定接待客服人员的平均技能水平。(2)客户接待难度在于客户历史服务的评价水平，判定客户要求是否苛刻或随和，即在满足技能服务水平时，结合客服人员历史评价分数进行服务匹配，是否需在客服技能水平和接待经验上调整匹配分值。(3)分配原则除(1)和(2)所述条件约束外，需结合客户的历史服务接待记录进行综合判断，如历史服务中客户对于特定具体客服人员的服务评价是否为高，若服务满意度高且服务请求相应的客户人员技能匹配，则优先进行匹配和服务分配，若发生历史投诉事件，则应考虑回避相应客服人员的分配。
需要说明的是，步骤S302可以通过以分配调度模型实现；具体的，客户历史服务请求和服务评价数据为基础，同时结合专家库和服务请求与客服综合水平匹配的原则，对分配调度模型进行构建和训练，完成训练后，将客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况作为分配调度模型的输入，对服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测为该分配调度模型的内部算法；将按照相应的分配原则将客户分配至更为最佳客服人员作为分配调度模型的输出。
也即，根据服务请求评估预判模型评估出客户对应的服务需求，并以此作为分配调度模型的输入，通过模型的分析计算，将客户接待分配至最佳的客服人员。
本申请另一实施例提供了一种客户服务需求评估分配系统。
参见图4，客户服务需求评估分配系统，包括：
获取模块101，用于获取客户信息，其中客户信息包括：客户请求。
评估模块102，用于将客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到客户的服务需求。
匹配模块103，用于依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服。
分配模块104，用于将客户的接待分配至最佳客服。
上述各个模块的工作过程和原理，详情参见上述实施例提供的客户服务需求评估分配方法，此处不再一一赘述，均在本申请的保护范围内。
在本实施例中，获取模块101用于获取客户信息，其中客户信息包括：客户请求；评估模块102用于将客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到客户的服务需求；匹配模块103用于依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服；分配模块104用于将客户的接待分配至最佳客服；也即实现将客户服务接待分配至最佳的客服人员，进而提升客户服务体验和服务满意度。
在实际应用中，客户服务需求评估分配系统还包括：
构建模块，用于采集历史服务数据；对银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特定时间段客户存在特定的服务需求、客服人员对于历史客户的引导、上一次客户服务需求是否完结进行因素归纳，并通过统计分析、回归模拟和神经网络模型训练，构建客户服务需求的评估预判模型。
该构建模块的工作过程和原理，详情参见上述实施例提供的客户服务需求评估分配方法，此处不再一一赘述，均在本申请的保护范围内。
在实际应用中，匹配模块103用于依据客户的服务需求，在客服专家库中按照服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到客户的最佳客服时，具体用于：
依据服务需求所对应的专业技能和所属领域对客服专家库中的接待客服人员信息进行初次筛选。
结合客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况，对服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测，并按照相应的分配原则将客户分配至更为最佳客服人员。
该匹配模块103的工作过程和原理，详情参见上述实施例提供的客户服务需求评估分配方法，此处不再一一赘述，均在本申请的保护范围内。
本申请另一实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任意一项的客户服务需求评估分配方法。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
本发明另一实施例提供了一种电子设备，如图5所示，包括：
一个或多个处理器601。
存储装置602，其上存储有一个或多个程序。
当一个或多个程序被一个或多个处理器601执行时，使得一个或多个处理器601实现如上述实施例中任意一项的客户服务需求评估分配方法。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
本说明书中的各个实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，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，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种客户服务需求评估分配方法，其特征在于，包括：
获取客户信息，其中所述客户信息包括：客户请求；
将所述客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到所述客户的服务需求；
依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服；
将所述客户的接待分配至所述最佳客服。
2.根据权利要求1所述的客户服务需求评估分配方法，其特征在于，构建所述客户服务需求的评估预判模型的过程，包括：
采集历史服务数据；
依据所述历史服务数据，对银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特定时间段客户存在特定的服务需求、客服人员对于历史客户的引导、上一次客户服务需求是否完结进行因素归纳，并通过统计分析、回归模拟和神经网络模型训练，构建所述客户服务需求的评估预判模型。
3.根据权利要求1所述的客户服务需求评估分配方法，其特征在于，所述客户信息，还包括：服务需求时间。
4.根据权利要求1所述的客户服务需求评估分配方法，其特征在于，所述客服专家库，包括：客服编号、岗位、职级、工作年限、不同领域专业技能水平、专业领域资格情况、客户综合评价情况中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的客户服务需求评估分配方法，其特征在于，依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服，包括：
依据所述服务需求所对应的专业技能和所属领域对所述客服专家库中的接待客服人员信息进行初次筛选；
结合所述客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况，对所述服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测，并按照相应的分配原则将客户分配至更为最佳客服人员。
6.一种客户服务需求评估分配系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取客户信息，其中所述客户信息包括：客户请求；
评估模块，用于将所述客户信息输入至客户服务需求的评估预判模型，得到所述客户的服务需求；
匹配模块，用于依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服；
分配模块，用于将所述客户的接待分配至所述最佳客服。
7.根据权利要求6所述的客户服务需求评估分配系统，其特征在于，还包括：
构建模块，用于采集历史服务数据；对银行业务固定的流程、客户服务过程中存在的共性问题、特定时间段客户存在特定的服务需求、客服人员对于历史客户的引导、上一次客户服务需求是否完结进行因素归纳，并通过统计分析、回归模拟和神经网络模型训练，构建所述客户服务需求的评估预判模型。
8.根据权利要求6所述的客户服务需求评估分配系统，其特征在于，所述匹配模块用于依据所述客户的服务需求，在客服专家库中按照所述服务需求和客服综合水平匹配的原则，得到所述客户的最佳客服时，具体用于：
依据所述服务需求所对应的专业技能和所属领域对所述客服专家库中的接待客服人员信息进行初次筛选；
结合所述客户的历史服务请求接待情况和历史客服评价情况，对所述服务请求的复杂度和客户接待的难度进行评估预测，并按照相应的分配原则将客户分配至更为最佳客服人员。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一项所述的客户服务需求评估分配方法。
10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的客户服务需求评估分配方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116228249A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-06-06 | 陕西拓方信息技术有限公司 | 一种基于信息技术的客户服务系统 |
| CN116703682A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 菏泽市牡丹区大数据中心 | 一种基于深度学习的政务数据平台 |
| CN117236907A (zh) * | 2023-11-16 | 2023-12-15 | 山东星乾信息科技有限公司 | 一种基于业务中台的企业综合一体化管理方法及系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112036738A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 中国建设银行股份有限公司 | 服务订单分配方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN112132462A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-25 | 平安科技（深圳）有限公司 | 客服派工方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112396300A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-23 | 武汉悦学帮网络技术有限公司 | 客服资源分配方法、装置以及存储介质、电子设备 |
| CN112508216A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-16 | 李皎 | 一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法 |
| CN112738066A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-30 | 合肥诚记信息科技有限公司 | 一种营业厅业务智能分配系统及方法 |
| CN113240444A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-10 | 中国银行股份有限公司 | 银行客服坐席推荐方法及装置 |
| CN113256173A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-08-13 | 中信建投证券股份有限公司 | 一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113379229A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-10 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种资源调度方法和装置 |
| CN114418396A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 平安壹钱包电子商务有限公司 | 客服资源路由方法、装置、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-06-28 CN CN202210740084.7A patent/CN115099629A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112036738A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 中国建设银行股份有限公司 | 服务订单分配方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN112132462A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-25 | 平安科技（深圳）有限公司 | 客服派工方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112396300A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-23 | 武汉悦学帮网络技术有限公司 | 客服资源分配方法、装置以及存储介质、电子设备 |
| CN112508216A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-16 | 李皎 | 一种基于云计算的客户预约系统及其服务资源分配方法 |
| CN112738066A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-30 | 合肥诚记信息科技有限公司 | 一种营业厅业务智能分配系统及方法 |
| CN113379229A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-10 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种资源调度方法和装置 |
| CN113240444A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-10 | 中国银行股份有限公司 | 银行客服坐席推荐方法及装置 |
| CN113256173A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-08-13 | 中信建投证券股份有限公司 | 一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114418396A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 平安壹钱包电子商务有限公司 | 客服资源路由方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116228249A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-06-06 | 陕西拓方信息技术有限公司 | 一种基于信息技术的客户服务系统 |
| CN116703682A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 菏泽市牡丹区大数据中心 | 一种基于深度学习的政务数据平台 |
| CN116703682B (zh) * | 2023-08-08 | 2023-10-31 | 菏泽市牡丹区大数据中心 | 一种基于深度学习的政务数据平台 |
| CN117236907A (zh) * | 2023-11-16 | 2023-12-15 | 山东星乾信息科技有限公司 | 一种基于业务中台的企业综合一体化管理方法及系统 |
| CN117236907B (zh) * | 2023-11-16 | 2024-01-26 | 山东星乾信息科技有限公司 | 一种基于业务中台的企业综合一体化管理方法及系统 |
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