CN115953080A - 工程师服务等级确定方法、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工程师服务等级确定方法、设备和存储介质，所述方法包括：获取工程师的历史工单的工单类型，所述工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型；确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标，所述评价指标包括工程师基于所述工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种；根据每一所述评价指标及其对应的权重值，确定所述工程师的能力值；根据所述能力值，确定所述工程师的服务能力等级。本发明准确确定了工程师的服务质量。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种工程师服务等级确定方法、设备和存储介质。
背景技术
随着互联网的不断发展，服务平台会提供不同工单类型的业务，例如设备安装、维修、升级等业务，工程师通过服务平台进行业务接单。实际应用中，通常是根据用户评价内容确定工程师的服务质量，但是用户评价内容形式多样，关键内容提取较难，导致无法准确确定工程师的服务质量。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种工程师服务等级确定方法、设备和存储介质，旨在解决无法准确确定工程师的服务质量的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种工程师服务等级确定方法，所述工程师服务等级确定方法包括以下步骤：
获取工程师的历史工单的工单类型，所述工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型；
确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标，所述评价指标包括工程师基于所述工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种；
根据每一所述评价指标及其对应的权重值，确定所述工程师的能力值；
根据所述能力值，确定所述工程师的服务能力等级。
可选地，所述评价指标包括完成度，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取工程师接受每一所述工单类型的第一单总量，以及完成每一所述工单类型第二单总量；
当所述第一单总量和所述第二单总量均大于预设阈值时，根据所述第二单总量和所述第一单总量的比值，确定每一所述工单类型的所述完成度。
可选地，所述评价指标包括准时率，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取工程师在所述工单类型的作业节点；
根据作业节点的作业时间，所述作业时间包括接单时间、预约时间、到达时间和提交时间中的至少一个；
根据所述作业时间，确定所述工程师在所述工单类型对应的准时率。
可选地，所述评价指标包括重复报修率，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取所述工单类型对应的重复故障报修单总量，和所述工单类型对应的服务单总量；
根据所述重复故障报修总量和所述服务单总量的比值，确定所述重复报修率。
可选地，所述评价指标还包括用户评价得分，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
接收针对工程师所服务的所述工单类型的真实评价等级，并确定多个所述真实评价等级的平均等级；
确定低于所述平均等级的真实评价等级作为所述工单类型的负评价等级；
根据所述负评价等级中提取出负评价等级信息；
根据所述负评价等级信息与预设关键词的比对结果，确定所述工单类型的用户评价得分。
可选地，所述评价指标包括被服务用户的满意程度，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取工程师的现场服务视频，对所述视频进行情绪分析，得到被服务用户的情绪特征信息；
根据所述情绪特征信息确定所述被服务用户的情绪类型；
根据所述情绪类型，确定所述被服务用户的满意程度。
可选地，所述根据所述情绪特征信息确定所述被服务用户的情绪类型的步骤包括：
基于深度学习算法对当前用户的多个所述情绪特征信息进行分类训练处理以得到情绪分类模型；
将所述被服务用户的情绪特征信息输入所述情绪分类模型，获取输出的情绪类型。
可选地，所述根据所述能力值，确定所述工程师的服务能力等级的步骤之后，还包括：
获取服务工单；
基于所述服务工单的工单类型、服务目的地和工单执行时间，确定多个候选工程师；
获取各个所述候选工程师获得优秀服务结果的客户的用户画像；
根据所述候选工程师的服务能力等级和所述用户画像，在多个所述候选工程师中确定目标工程师；
将所述服务工单分配至所述目标工程师。
为实现上述目的，本发明还提供一种工程师服务等级确定设备，所述工程师服务等级确定设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的工程师服务等级确定程序，所述工程师服务等级确定程序被所述处理器执行时实现如上所述的工程师服务等级确定方法的各个步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有工程师服务等级确定程序，所述工程师服务等级确定程序被处理器执行时实现如上所述的工程师服务等级确定方法的各个步骤。
本发明提供的一种工程师服务等级确定方法、设备和存储介质，获取工程师的历史工单的工单类型，工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型；确定工程师基于每一工单类型的评价指标，评价指标包括工程师基于工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种；根据每一评价指标及其对应的权重值，确定工程师的能力值；根据能力值，确定工程师的服务能力等级。通过确定每一工单类型的评价指标，进而确定工程师在每一工单类型的服务能力等级，以便于准确确定工程师的服务质量。
附图说明
图1为本发明实施例涉及的工程师服务等级确定设备的硬件结构示意图；
图2为本发明工程师服务等级确定方法的第一实施例的流程示意图；
图3为本发明工程师服务等级确定方法的界面示意图；
图4为本发明工程师服务等级确定方法的第二实施例的步骤S20的细化流程示意图；
图5为本发明工程师服务等级确定方法的第三实施例的步骤S20的细化流程示意图；
图6为本发明工程师服务等级确定方法的第四实施例的步骤S20的细化流程示意图；
图7为本发明工程师服务等级确定方法的第五实施例的步骤S20的细化流程示意图；
图8为本发明工程师服务等级确定方法的第六实施例的步骤S20的细化流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
本发明实施例的主要解决方案是：获取工程师的历史工单的工单类型，工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型；确定工程师基于每一工单类型的评价指标，评价指标包括工程师基于工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种；根据每一评价指标及其对应的权重值，确定工程师的能力值；根据能力值，确定工程师的服务能力等级。
通过确定每一工单类型的评价指标，进而确定工程师在每一工单类型的服务能力等级，以便于准确确定工程师的服务质量。
作为一种实现方案，工程师服务等级确定设备可以如图1所示。
本发明实施例方案涉及的是工程师服务等级确定设备，工程师服务等级确定设备包括：处理器101，例如CPU，存储器102，通信总线103。其中，通信总线103用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器102可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器（non-volatilememory），例如磁盘存储器。如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器102中可以包括工程师服务等级确定程序；而处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
获取工程师的历史工单的工单类型，所述工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型；
确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标，所述评价指标包括工程师基于所述工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种；
根据每一所述评价指标及其对应的权重值，确定所述工程师的能力值；
根据所述能力值，确定所述工程师的服务能力等级。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
获取工程师接受每一所述工单类型的第一单总量，以及完成每一所述工单类型第二单总量；
当所述第一单总量和所述第二单总量均大于预设阈值时，根据所述第二单总量和所述第一单总量的比值，确定每一所述工单类型的所述完成度。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
获取工程师在所述工单类型的作业节点；
根据作业节点的作业时间，所述作业时间包括接单时间、预约时间、到达时间和提交时间中的至少一个；
根据所述作业时间，确定所述工程师在所述工单类型对应的准时率。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
获取所述工单类型对应的重复故障报修单总量，和所述工单类型对应的服务单总量；
根据所述重复故障报修总量和所述服务单总量的比值，确定所述重复报修率。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
接收针对工程师所服务的所述工单类型的真实评价等级，并确定多个所述真实评价等级的平均等级；
确定低于所述平均等级的真实评价等级作为所述工单类型的负评价等级；
根据所述负评价等级中提取出负评价等级信息；
根据所述负评价等级信息与预设关键词的比对结果，确定所述工单类型的用户评价得分。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
获取工程师的现场服务视频，对所述视频进行情绪分析，得到被服务用户的情绪特征信息；
根据所述情绪特征信息确定所述被服务用户的情绪类型；
根据所述情绪类型，确定所述被服务用户的满意程度。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
基于深度学习算法对当前用户的多个所述情绪特征信息进行分类训练处理以得到情绪分类模型；
将所述被服务用户的情绪特征信息输入所述情绪分类模型，获取输出的情绪类型。
可选地，处理器101可以用于调用存储器102中存储的工程师服务等级确定程序，并执行以下操作：
获取服务工单；
基于所述服务工单的工单类型、服务目的地和工单执行时间，确定多个候选工程师；
获取各个所述候选工程师获得优秀服务结果的客户的用户画像；
根据所述候选工程师的服务能力等级和所述用户画像，在多个所述候选工程师中确定目标工程师；
将所述服务工单分配至所述目标工程师。
基于上述工程师服务等级确定设备的硬件构架，提出本发明工程师服务等级确定方法的实施例。
参照图2，图2为本发明工程师服务等级确定方法的第一实施例，所述工程师服务等级确定方法包括以下步骤：
步骤S10，获取工程师的历史工单的工单类型，所述工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型。
可选地，获取工程师的历史工单。可选地，历史工单可以是工程师在预设时间段内的工单。可选地，历史工单可以是工程师所有已完结的工单。
可选地，工单类型可以包括设备所属行业、设备类型、服务类型、序列号以及完成状态等中的至少一个。其中，设备为待提供服务的设备，不同设备所属行业，不同设备类型，提供的服务类型不同，不同服务类型的服务标准也不同。
可选地，工单类型中设备所属行业为自助设备，设备类型包括便民终端、娱乐终端、零售终端、政务终端、票务终端、展示终端等设备，服务类型包括维护、安装、巡检等服务。
可选地，工单类型中设备所属行业为商用显示，设备类型包括广告机、拼接屏、LED屏、单屏、会议平板、智慧黑板等设备，服务类型包括维护、安装、勘察等服务。
可选地，工单类型中设备所属行业为IT网络，设备类型包括数通网络、视讯存储、信息安全、连锁运维、驻场运维等设备，服务类型包括维护、安装等服务。
可选地，工单类型中设备所属行业为城市智能，设备类型包括公共安全、智慧社区、智能零售、智慧交通、考试服务等设备，服务类型包括维护、安装、勘察、调试等服务。
可选地，工单类型中设备所属行业为信息通信，设备类型包括运营商业务、网络运维、政企IT代维、动环监控等设备，服务类型包括维护、安装等服务。
可选地，工单类型中设备所属行业为餐饮水吧，设备类型包括咖啡机、净水器、蒸汽机、磨豆机、制冰机、开水机和封口机等设备，服务类型包括维护、安装等服务。
可选地，工单类型中设备所属行业为新能源，设备类型包括充电桩、换电设备、光伏设备、风电设备、储能设备、电源设备、智慧灯杆等设备，服务类型包括维护、安装等服务。
步骤S20，确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标，所述评价指标包括工程师基于所述工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种。
可选地，完成度可以表示工程师完成某一工单类型的工单的完成情况，例如，工程师在完成工单类型A1的工单时，总完成工单数量a1，和接单的总工单数量a2，完成度=a1/a2。
可选地，准时率可以表示工程师完成某一工单类型的工单的及时情况，例如，工程师在完成工单类型A1的工单时，准时完成工单数量a3，和接单的总工单数量a4，准时率=a3/a4。
可选地，重复报修率可以表示工程师完成某一工单类型的工单的完成质量情况，例如，工程师在完成工单类型A1的工单时，在工单完成后预设时间段内，重复报修的工单数量为a5，和总共完成的工单数量a6，重复报修率=a5/a6。
可选地，评价指标还包括工程师的操作规范程度，步骤S20还包括：获取工程师的生理信息，例如，生理信息包括工程师的身高、臂长等信息，根据预设规则对所述生理信息进行处理，得到第一数据；获取工程师的服务操作视频，在所述服务操作视频中提取待测人员的面部特征、声音特征和实操动作特征，得到第二数据；将所述第一数据和所述第二数据确定工程师的操作规范程度。
可选地，评价指标还包括工程师的重复选择率，步骤S20还包括：根据同一被服务用户重复选择的工单数量，以及工程师服务的总工单数量的比值，确定工程师的重复选择率。
可选地，评价指标还包括用户评价的语义分析结果，步骤S20还包括：获取用户评价，可选地，用户评价包括文字信息、语音信息和表情信息等，并根据用户评价进行分词，根据分词确定语义分析结果。
步骤S30，根据每一所述评价指标及其对应的权重值，确定所述工程师的能力值。
可选地，评价指标包括评价指标1、评价指标2和评价指标3时，能力值=评价指标1*权重1+评价指标2*权重2+评价指标3*权重3。
可选地，当评价指标包括完成度、准时率和重复报修率时，根据完成度、准时率和重复报修率以及其对应的权重，确定工程师在某类设备的某种服务类型的能力值，从而确定工程师是否具有某类设备的某种服务类型的能力等级。示例性的，工程师的设备A的服务类型a对应的能力值=（完成度*权重1+准时率*权重2-重复报修率*权重3）。
步骤S40，根据所述能力值，确定所述工程师的服务能力等级。
可选地，如图3所示，根据能力值所属的阈值范围，确定工程师在某一工单类型的服务能力等级。阈值范围可以是预先设定的，不同的阈值范围对应的工程师的服务能力等级不同。例如，当能力值大于或等于40，且小于60时，确定工程师的服务能力等级为D级，当能力值大于或等于60，且小于80时，确定工程师的服务能力等级为C级，当能力值大于或等于80，且小于100时，确定工程师的服务能力等级为B级，当能力值大于或等于100时，确定工程师的服务能力等级为A级。例如，若能力值为84.09，对应的服务能力等级则为B级别。
可选地，步骤S40之后，还包括：获取服务工单；基于服务工单的工单类型、服务目的地和工单执行时间，确定多个候选工程师；获取各个候选工程师获得优秀服务结果的客户的用户画像。可选地，优秀服务结果根据历史工单的完成度、准时率和重复报修率确定；可选地，优秀服务结果可以是由被服务用户选取的。根据候选工程师的服务能力等级和用户画像，在多个候选工程师中确定目标工程师；将服务工单分配至目标工程师。
在本实施例的技术方案中，获取工程师的历史工单的工单类型，工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型；确定工程师基于每一工单类型的评价指标，评价指标包括工程师基于工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种；根据每一评价指标及其对应的权重值，确定工程师的能力值；根据能力值，确定工程师的服务能力等级。通过确定每一工单类型的评价指标，进而确定工程师在每一工单类型的服务能力等级，以便于准确确定工程师的服务质量。
参照图4，图4为本发明工程师服务等级确定方法的第二实施例，基于第一实施例，所述步骤S20包括：
步骤S21，获取工程师接受每一所述工单类型的第一单总量，以及完成每一所述工单类型第二单总量；
步骤S22，当所述第一单总量和所述第二单总量均大于预设阈值时，根据所述第二单总量和所述第一单总量的比值，确定每一所述工单类型的所述完成度。
可选地，按照工单类型，即设备所属行业、设备类型和服务类型，获取工程师接受某一工单类型A2的第一单总量T，但可能存在工程师接受某一工单后未顺利完成，获取工程师完成的该工单类型A2的第二单总量t1。若第一单总量T和第二单总量t1均大于预设阈值，则该工程师在该工单类型A2的完成度F=t1/T*100%，若第一单总量T或者第二单总量t1小于或等于预设阈值，则工程师在该工单类型A2的完成度F=0。
可选地，第一单总量T和第二单总量t1对应的预设阈值可以不相同，也可以相同。例如，第一单总量T对应的预设阈值为2，第二单总量t1对应的预设阈值为2，对工程师进行统计得到完成度，例如下表所示：
在本实施例的技术方案中，获取工程师接受每一工单类型的第一单总量，以及完成每一工单类型第二单总量；当第一单总量和第二单总量均大于预设阈值时，根据第二单总量和第一单总量的比值，确定每一工单类型的完成度。通过确定工程师在工单类型对应的完成度，进而确定工程师的能力值，以便于准确确定工程师的服务能力等级。
参照图5，图5为本发明工程师服务等级确定方法的第三实施例，基于第一或第二实施例，所述步骤S20包括：
步骤S23，获取工程师在所述工单类型的作业节点；
步骤S24，根据作业节点的作业时间，所述作业时间包括接单时间、预约时间、到达时间和提交时间中的至少一个；
步骤S25，根据所述作业时间，确定所述工程师在所述工单类型对应的准时率。
可选地，获取工程师在某一工单类型的作业节点，例如接单节点、预约节点、到达节点或者提交节点等，分别统计接单节点、预约节点、到达节点、提交节点等的准时率，可选地，根据作业节点的作业时间，所述作业时间包括接单时间、预约时间、到达时间和提交时间中的至少一个，确定每一作业节点的准时率。再根据各个作业节点的权重值，确定工程师在该工单类型的准时率。例如，工程师在工单类型A3的接单节点的准时率为b1，在预约节点的准时率为b2，到达节点的准时率为b3，提交节点的准时率为b4，工程师在该工单类型的准时率=b1*c1+b2*c2+b3*c3+b4*c4，其中，c1、c2、c3和c4为权重值。
可选地，根据作业节点的作业时间，所述作业时间包括接单时间、预约时间、到达时间和提交时间中的至少一个，确定每一作业节点是否准时。可选地，工程师在某一工单类型A4总操作次数=预约次数+签到次数+提交次数。工程师在某一工单类型A4的准时操作次数=准时预约次数+准时签到次数+准时提交次数。工程师在某一工单类型A4的准时率=准时总操作次数/总操作次数*100%。示例性的，如下所示：
在本实施例的技术方案中，获取工程师在工单类型的作业节点；根据作业节点的作业时间，作业时间包括接单时间、预约时间、到达时间和提交时间中的至少一个；根据作业时间，确定工程师在工单类型对应的准时率。通过确定工程师在工单类型对应的准时率，进而确定工程师的能力值，以便于准确确定工程师的服务能力等级。
参照图6，图6为本发明工程师服务等级确定方法的第四实施例，基于第一至第三中任一实施例，所述步骤S20包括：
步骤S26，获取所述工单类型对应的重复故障报修单总量，和所述工单类型对应的服务单总量；
步骤S27，根据所述重复故障报修总量和所述服务单总量的比值，确定所述重复报修率。
可选地，若在预设时长内同一设备行业的设备再次以同一服务类型进行派单，则确定该工单为重复故障报修的工单。可选地，若在预设时长内同一设备行业的设备再次派单，则确定该工单为重复故障报修的工单。
可选地，确定同一设备类型在上一次派单的工单和当前派单的工单之间的时间差，若时间差小于预设时长，例如预设时长为7天，确定当前派单的工单属于重复故障报修的工单。当重复报修率越高，表示工程师对应的服务质量越差，导致重复故障报修。当重复报修率越低，表示工程师对应的服务质量越高。
可选地，重复报修率=预设时长内再次派单的重复故障报修单总量/服务单总量*100%。示例性的，如下表所示：
可选地，确定工程师在设备所属行业对应的总接单量，例如，工程师a对应的设备所属行业为商用显示，接单总量T共计62，若重复故障报修为2，则重复报修率为3.20%。例如，工程师b对应的设备所属行业为餐饮水吧，接单总量为1，重复故障报修为0，则重复报修率为0。
在本实施例的技术方案中，获取工单类型对应的重复故障报修单总量，和工单类型对应的服务单总量；根据重复故障报修总量和服务单总量的比值，确定重复报修率。通过确定工程师在工单类型对应的重复报修率，进而确定工程师的能力值，以便于准确确定工程师的服务能力等级。
参照图7，图7为本发明工程师服务等级确定方法的第五实施例，基于第一至第四中任一实施例，所述步骤S20包括：
步骤S28，接收针对工程师所服务的所述工单类型的真实评价等级，并确定多个所述真实评价等级的平均等级；
步骤S29，确定低于所述平均等级的真实评价等级作为所述工单类型的负评价等级；
步骤S210，根据所述负评价等级中提取出负评价等级信息；
步骤S211，根据所述负评价等级信息与预设关键词的比对结果，确定所述工单类型的用户评价得分。
可选地，真实评价等级是被服务用户发送的评价等级，例如，评价等级包括5个等级，被服务用户可以选择任意等级作为真实评价等级。
可选地，确定多个真实评价等级的平均值作为平均等级，例如，真实评价等级包括d1、d2、d3和d4，平均等级=（d1+d2+d3+d4）/4。
可选地，确定负评价等级之后，基于负评价等级对应的评价信息，确定负评价等级信息，可选地，负评价等级信息可以包括文字信息、表情包信息、语音信息、图像信息等。
可选地，将负评价等级信息中的文字信息与预设关键词进行比对，得到比对结果。可选地，确定负评价等级信息中的文字信息与预设关键词的相似度，当相似度大于预设阈值时，确定负评价等级信息的文字信息与预设关键词匹配，例如，预设关键词为服务态度差，负评价等级信息为服务不认真；当相似度小于或等于预设阈值时，确定负评价等级信息的文字信息与预设关键词不匹配，例如，预设关键词为服务态度差，负评价等级信息为服务还行。
可选地，根据负评价等级信息匹配的预设关键词和其对应的权重，确定工程师在该工单类型的用户评价得分。例如，负评价等级信息匹配的预设关键词包括关键词e1、关键词e2和关键词e3，用户评价得分=e1*f1+e2*f2+e3*f3，其中，f1、f2和f3为各关键词对应的权重。
在本实施例的技术方案中，接收针对工程师所服务的工单类型的真实评价等级，并确定多个真实评价等级的平均等级；确定低于平均等级的真实评价等级作为工单类型的负评价等级；根据负评价等级中提取出负评价等级信息；根据负评价等级信息与预设关键词的比对结果，确定工单类型的用户评价得分。通过确定工程师在工单类型对应的用户评价得分，进而确定工程师的能力值，以便于准确确定工程师的服务能力等级。
参照图8，图8为本发明工程师服务等级确定方法的第六实施例，基于第一至第五中任一实施例，所述步骤S20包括：
步骤S212，获取工程师的现场服务视频，对所述视频进行情绪分析，得到被服务用户的情绪特征信息；
步骤S213，根据所述情绪特征信息确定所述被服务用户的情绪类型；
步骤S214，根据所述情绪类型，确定所述被服务用户的满意程度。
可选地，对视频中的被服务用户的人脸进行分析，得到被服务用户的情绪特征信息，可选地，情绪特征信息可以包括五官表情信息、语音信息等。
可选地，根据情绪特征信息确定被服务用户的情绪类型，可选地，根据五官表情信息确定被服务用户的情绪类型，例如，五官表情信息为眉头紧锁，嘴角向下，则确定被服务用户的情绪类型为生气。可选地，根据语音信息确定被服务用户的情绪类型，可选地，当语音信息中包括预设负向关键词，例如不满意等，则确定被服务用户的情绪类型为生气，当语音信息中包括预设正向关键词，例如满意，则确定被服务用户的情绪类型为开心。可选地，根据语音信息中语速或者音量，确定被服务用户的情绪类型，例如，语音信息中语速大于预设语速且音量大于预设音量，则确定被服务用户的情绪类型为生气。
可选地，若情绪类型为积极情绪类型，例如高兴，确定被服务用户的满意程度高，若情绪类型为消极情绪类型，例如生气，确定被服务用户的满意程度低。
可选地，基于深度学习算法对当前用户的多个所述情绪特征信息进行分类训练处理以得到情绪分类模型；将所述被服务用户的情绪特征信息输入所述情绪分类模型，获取输出的情绪类型。
可选地，被服务用户的满意程度还可以由工程师的重复选择率确定。根据同一被服务用户重复选择的工单数量，以及工程师服务的总工单数量的比值，确定工程师的重复选择率。
可选地，被服务用户的满意程度还可以由用户评价的语义分析结果确定。获取用户评价，可选地，用户评价包括文字信息、语音信息和表情信息等，并根据用户评价进行分词，根据分词确定语义分析结果。
在本实施例的技术方案中，获取工程师的现场服务视频，对视频进行情绪分析，得到被服务用户的情绪特征信息；根据情绪特征信息确定被服务用户的情绪类型；根据情绪类型，确定被服务用户的满意程度。通过确定工程师在工单类型对应的被服务用户的满意程度，进而确定工程师的能力值，以便于准确确定工程师的服务能力等级。
本发明还提供一种工程师服务等级确定设备，所述工程师服务等级确定设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的工程师服务等级确定程序，所述工程师服务等级确定程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的工程师服务等级确定方法的各个步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有工程师服务等级确定程序，所述工程师服务等级确定程序被处理器执行时实现如上实施例所述的工程师服务等级确定方法的各个步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，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、系统、物品或者装置不仅包括那些要素，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、系统、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、系统、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例系统可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，停车管理设备，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的系统。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取工程师的历史工单的工单类型，所述工单类型包括设备所属行业、设备类型和服务类型；
确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标，所述评价指标包括工程师基于所述工单类型的完成度、准时率和重复报修率中的至少一种；
根据每一所述评价指标及其对应的权重值，确定所述工程师的能力值；
根据所述能力值，确定所述工程师的服务能力等级。
2.如权利要求1所述的工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述评价指标包括完成度，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取工程师接受每一所述工单类型的第一单总量，以及完成每一所述工单类型第二单总量；
当所述第一单总量和所述第二单总量均大于预设阈值时，根据所述第二单总量和所述第一单总量的比值，确定每一所述工单类型的所述完成度。
3.如权利要求1所述的工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述评价指标包括准时率，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取工程师在所述工单类型的作业节点；
根据作业节点的作业时间，所述作业时间包括接单时间、预约时间、到达时间和提交时间中的至少一个；
根据所述作业时间，确定所述工程师在所述工单类型对应的准时率。
4.如权利要求1所述的工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述评价指标包括重复报修率，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取所述工单类型对应的重复故障报修单总量，和所述工单类型对应的服务单总量；
根据所述重复故障报修总量和所述服务单总量的比值，确定所述重复报修率。
5.如权利要求1所述的工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述评价指标还包括用户评价得分，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
接收针对工程师所服务的所述工单类型的真实评价等级，并确定多个所述真实评价等级的平均等级；
确定低于所述平均等级的真实评价等级作为所述工单类型的负评价等级；
根据所述负评价等级中提取出负评价等级信息；
根据所述负评价等级信息与预设关键词的比对结果，确定所述工单类型的用户评价得分。
6.如权利要求1所述的工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述评价指标包括被服务用户的满意程度，所述确定所述工程师基于每一所述工单类型的评价指标的步骤包括：
获取工程师的现场服务视频，对所述视频进行情绪分析，得到被服务用户的情绪特征信息；
根据所述情绪特征信息确定所述被服务用户的情绪类型；
根据所述情绪类型，确定所述被服务用户的满意程度。
7.如权利要求6所述的工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述根据所述情绪特征信息确定所述被服务用户的情绪类型的步骤包括：
基于深度学习算法对当前用户的多个所述情绪特征信息进行分类训练处理以得到情绪分类模型；
将所述被服务用户的情绪特征信息输入所述情绪分类模型，获取输出的情绪类型。
8.如权利要求1所述的工程师服务等级确定方法，其特征在于，所述根据所述能力值，确定所述工程师的服务能力等级的步骤之后，还包括：
获取服务工单；
基于所述服务工单的工单类型、服务目的地和工单执行时间，确定多个候选工程师；
获取各个所述候选工程师获得优秀服务结果的客户的用户画像；
根据所述候选工程师的服务能力等级和所述用户画像，在多个所述候选工程师中确定目标工程师；
将所述服务工单分配至所述目标工程师。
9.一种工程师服务等级确定设备，其特征在于，所述工程师服务等级确定设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的工程师服务等级确定程序，所述工程师服务等级确定程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的工程师服务等级确定方法的各个步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有工程师服务等级确定程序，所述工程师服务等级确定程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的工程师服务等级确定方法的各个步骤。
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