CN117273645B - 一种业务服务方法及其相关设备 - Google Patents

一种业务服务方法及其相关设备 Download PDF

Info

Publication number
CN117273645B
CN117273645B CN202311242242.7A CN202311242242A CN117273645B CN 117273645 B CN117273645 B CN 117273645B CN 202311242242 A CN202311242242 A CN 202311242242A CN 117273645 B CN117273645 B CN 117273645B
Authority
CN
China
Prior art keywords
service
information
target
business
responsible person
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.)
Active
Application number
CN202311242242.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117273645A (zh
Inventor
关志峰
郭会军
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.)
Guangdong Cloud Chip Technology Co ltd
Original Assignee
Guangdong Cloud Chip 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 Guangdong Cloud Chip Technology Co ltd filed Critical Guangdong Cloud Chip Technology Co ltd
Priority to CN202311242242.7A priority Critical patent/CN117273645B/zh
Publication of CN117273645A publication Critical patent/CN117273645A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117273645B publication Critical patent/CN117273645B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本申请属于业务管理技术领域，公开了一种业务服务方法及其相关设备，方法包括：响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；若待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；若待解决业务问题为非常规问题，则根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端；从而能够帮助用户快速准确地确定待解决业务问题的负责人和/或相关业务处理流程，降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。

Description

一种业务服务方法及其相关设备
技术领域
本申请涉及业务管理技术领域，具体而言，涉及一种业务服务方法及其相关设备。
背景技术
在服务性机构（如知识产权服务机构）的经营管理过程中，常常会遇到以下问题 ：
1.客户有业务问题时，无法快速准确地找到相应事项的负责人或无法方便捷地得知相应事项的业务处理流程，因此，通常会直接联系服务性机构的高层管理人员以咨询该业务问题，然而，客户所联系的高层管理人员对相应业务可能并不熟悉，还需要花费时间在机构内部进行问询才能确定相应的负责人或业务处理流程，时间成本高且服务效率低；
2.机构内部员工（尤其是新员工）遇到业务问题时，无法快速准确地找到相应事项的负责人或无法方便捷地得知相应事项的业务处理流程，因此，通常会通过请教附近的同事或上一级领导以咨询该业务问题，然而，所请教的同事或上一级领导对相应业务也可能并不熟悉，还需要请教更多同事或其他领导才能确定相应的负责人或业务处理流程，导致处理效率低。
因此，亟需寻求一种业务服务方法，以帮助用户快速准确地确定待解决业务问题的负责人和/或相关业务处理流程，降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
发明内容
本申请的目的在于提供一种业务服务方法及其相关设备，能够帮助用户快速准确地确定待解决业务问题的负责人和/或相关业务处理流程，降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
第一方面，本申请提供了一种业务服务方法，包括步骤：
A1.响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定所述待解决业务问题的问题类别；所述问题类别包括常规问题和非常规问题；
A2.若所述待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把所述标准解决方案信息发送至所述用户端；
A3.若所述待解决业务问题为非常规问题，则根据所述业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端。
在用户发出业务问询信息后，在判断待解决业务问题为常规问题时，直接提取标准解决方案发送至用户端，以便用户参照标准解决方案来解决业务问题，在判断待解决业务问题为非常规问题时，就自动匹配出对该待解决业务问题具有处理经验的目标负责人推荐给用户，以便用户快速准确地找到能够处理待解决业务问题的负责人，从而，可降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
优选地，所述常规业务数据库记录有各种常规问题的标准解决方案信息；所述标准解决方案信息包括对应业务问题的标准业务流程信息、指定处理人员信息和相关文件中的至少一项。
优选地，所述非常规业务数据库包括各种非常规问题的至少一条业务记录信息；每条所述业务记录信息包括处理人以及所述处理人对相应非常规问题的处理情况信息，所述处理情况信息包括所述处理人解决相应非常规问题所需的平均时间、所述处理人处理相应非常规问题的频率、所述处理人处理相应非常规问题的次数、所述处理人最后一次处理相应非常规问题的时间中的至少一项；
步骤A3包括：
A301.以所述待解决业务问题对应的非常规问题作为目标问题；
A302.基于所述处理情况信息，从所述目标问题的所述业务记录信息中匹配出所述目标负责人；
A303.生成关于所述目标负责人的推荐信息发送至所述用户端。
优选地，步骤A302包括：
以所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理人为候选负责人；
根据所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理情况信息，计算各所述候选负责人的第一推荐度；
获取各所述候选负责人的相关参考信息；所述相关参考信息包括当前任务量、岗位级别中的至少一项；
根据所述相关参考信息修正所述第一推荐度，得到第二推荐度；
根据所述第二推荐度从各所述候选负责人中确定所述目标负责人。
综合处理情况信息和候选负责人的相关参考信息来确定目标负责人，有利于平衡问题处理效率和目标负责人的问题处理成本，在保证用户体验的同时，避免目标负责人的问题处理成本过高。
优选地，把所述目标负责人推荐给所述用户端之后，还包括步骤：
A4.跟踪所述待解决业务问题的处理过程，以获取处理过程信息；
A5.根据所述处理过程信息更新所述非常规业务数据库；
A6.更新所述非常规业务数据库后，根据预设判断规则判断是否需要修改所述目标问题的问题类别；
A7.若需要，则把所述目标问题的问题类别更改为常规问题，并更新所述常规业务数据库和所述非常规业务数据库。
当某个非常规问题的解决经验积累足够多的时候，能够形成成熟的标准解决方案，此时，应该把该非常规问题更改为常规问题，并生成对应的标准解决方案，以便后续再次出现该业务问题时，能够直接提供解决方案，进一步提高业务处理效率。
优选地，所述预设判断规则包括：
获取所述目标问题的历史关联参数；所述历史关联参数包括问题出现次数，或者还包括提问人影响度、出现时间周期性参数、解决顺利度中的至少一项；
根据所述历史关联参数计算所述目标问题的常规度；
若所述常规度不小于预设常规度阈值，则判定需要修改所述目标问题的问题类别，否则，判定不需要修改所述目标问题的问题类别。
第二方面，本申请提供了一种业务服务装置，包括：
分类模块，用于响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定所述待解决业务问题的问题类别；所述问题类别包括常规问题和非常规问题；
第一执行模块，用于在所述待解决业务问题为常规问题时，从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把所述标准解决方案信息发送至所述用户端；
第二执行模块，用于在所述待解决业务问题为非常规问题时，根据所述业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端。
第三方面，本申请提供了一种业务服务系统，包括服务器、数据存储器和用户端，所述用户端和所述数据存储器均与所述服务器通信连接；
所述数据存储器设置有常规业务数据库和非常规业务数据库；
所述用户端用于针对待解决业务问题向所述服务器发送业务问询信息；
所述服务器用于：
响应于所述用户端针对待解决业务问题发送的所述业务问询信息，确定所述待解决业务问题的问题类别；所述问题类别包括常规问题和非常规问题；若所述待解决业务问题为常规问题，则从所述常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把所述标准解决方案信息发送至所述用户端；若所述待解决业务问题为非常规问题，则根据所述业务问询信息在所述非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端。
第四方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，运行如前文所述的业务服务方法中的步骤。
第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如前文所述的业务服务方法中的步骤。
有益效果：本申请提供的业务服务方法及其相关设备，在用户发出业务问询信息后，在判断待解决业务问题为常规问题时，直接提取标准解决方案发送至用户端，以便用户参照标准解决方案来解决业务问题，在判断待解决业务问题为非常规问题时，就自动匹配出对该待解决业务问题具有处理经验的目标负责人推荐给用户，以便用户快速准确地找到能够处理待解决业务问题的负责人，从而，可降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的业务服务方法的流程图。
图2为本申请实施例提供的业务服务装置的结构示意图。
图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
图4为本申请实施例提供的业务服务系统的结构示意图。
标号说明：1、分类模块；2、第一执行模块；3、第二执行模块；400、服务器；500、数据存储器；600、用户端；301、处理器；302、存储器；303、通信总线。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种业务服务方法，包括步骤：
A1.响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；
A2.若待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；
A3.若待解决业务问题为非常规问题，则根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端。
在用户发出业务问询信息后，在判断待解决业务问题为常规问题时，直接提取标准解决方案发送至用户端，以便用户参照标准解决方案来解决业务问题，在判断待解决业务问题为非常规问题时，就自动匹配出对该待解决业务问题具有处理经验的目标负责人推荐给用户，以便用户快速准确地找到能够处理待解决业务问题的负责人，从而，可降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
步骤A1中，可从业务问询信息中提取关键字/关键词，并通过关键字/关键词匹配的方法确定待解决业务问题的问题类别。其中，关键字/关键词提取方法和关键字/关键词匹配方法均为现有技术，此处不对其进行详述。
例如，可预先针对各种业务问题（包括各种常规问题和各种非常规问题）设置包括至少一个关键字/关键词的索引词条，用从业务问询信息中提取的关键字/关键词与各业务问题的索引词条进行匹配，以匹配到最多关键字/关键词的索引词条对应的业务问题作为待解决业务问题的匹配问题，若匹配问题为常规问题，则待解决业务问题的问题类别为常规问题，若匹配问题为非常规问题，则待解决业务问题的问题类别为非常规问题。
此外，还可预先对各种业务问题的领域进行归类以把各种业务问题归类到不同的领域类别（例如，流程问题、技术问题、商务问题、法务问题等领域类别，但不限于此），业务问询信息中包含待解决业务问题的领域类别，从而，在进行关键字/关键词匹配前，先根据待解决业务问题的领域类别筛选出相同领域类别的业务问题作为待匹配对象，再用从业务问询信息中提取的关键字/关键词与各待匹配对象的索引词条进行匹配；从而先缩小匹配范围，再进行精准匹配，能够大大提高匹配效率，快速确定待解决业务问题的问题类别。
在本实施例中，常规业务数据库记录有各种常规问题的标准解决方案信息；标准解决方案信息包括对应业务问题的标准业务流程信息、指定处理人员信息和相关文件中的至少一项。
其中，标准业务流程信息包括对应业务问题处理过程的各个步骤信息；指定处理人员信息包括对应业务问题的指定的总体负责人和/或各步骤的分步负责人的人员信息（人员信息包括但不限于姓名、员工编号、联系方式等的至少一项）；相关文件包括对应业务问题处理过程中涉及的文件，例如需要填写的文件、参考法律文件、参考程序文件等，但不限于此。
步骤A2中，若待解决业务问题为常规问题，则根据步骤A1中匹配到的匹配问题，提取该匹配问题的索引词条所指向的标准解决方案信息，并把该标准解决方案信息发送至用户端。
在本实施例中，非常规业务数据库包括各种非常规问题的至少一条业务记录信息（即每种非常规问题对应有至少一条业务记录信息）；每条业务记录信息包括处理人以及处理人对相应非常规问题的处理情况信息，处理情况信息包括处理人解决相应非常规问题所需的平均时间、处理人处理相应非常规问题的频率、处理人处理相应非常规问题的次数、处理人最后一次处理相应非常规问题的时间中的至少一项；
步骤A3包括：
A301.以待解决业务问题对应的非常规问题（即前文中的匹配问题）作为目标问题；
A302.基于处理情况信息，从目标问题的业务记录信息中匹配出目标负责人；
A303.生成关于目标负责人的推荐信息发送至用户端。
其中，针对一非常规问题，每个处理过该非常规问题的人（即处理人）均会形成对应的一条业务记录信息，随着该处理人对该非常规问题的处理次数增加，对应的业务记录信息会相应地更新。
其中，处理人从被指派处理一非常规问题的时刻到处理完该非常规问题的时刻的时间间隔为单次处理时间，该处理人在历史各次（可以是历史所有次，也可以是最近的预设历史时间段内的各次）处理同一非常规问题的单次处理时间的平均值，即为该处理人解决相应非常规问题所需的平均时间。处理人解决相应非常规问题所需的平均时间在一定程度上反映了处理人对相应非常规问题的处理熟练程度。
其中，处理人处理相应非常规问题的频率为处理人在最近的预设历史时间段内处理该非常规问题的次数与该预设历史时间段的商。在一定程度上反映了处理人在最近时间段对相应非常规问题的熟悉情况。
其中，处理人处理相应非常规问题的次数为处理人处理过该非常规问题的总次数。其反映了处理人对相应非常规问题的处理经验。
其中，处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，在一定程度上反映了处理人对相应非常规问题的生疏程度。
基于这些处理情况信息来确定出目标负责人，有利于提高推荐结果的合理性，尤其是当综合所有这些处理情况信息来确定目标负责人时，推荐结果的合理性更高。
优选地，步骤A302包括：
以目标问题对应的各条业务记录信息的处理人为候选负责人；
根据目标问题对应的各条业务记录信息的处理情况信息，计算各候选负责人的第一推荐度；
获取各候选负责人的相关参考信息；相关参考信息包括当前任务量、岗位级别中的至少一项；
根据相关参考信息修正第一推荐度，得到第二推荐度；
根据第二推荐度从各候选负责人中确定目标负责人。
综合处理情况信息和候选负责人的相关参考信息来确定目标负责人，有利于平衡问题处理效率和目标负责人的问题处理成本，在保证用户体验的同时，避免目标负责人的问题处理成本过高。
在一些实施方式中，可根据各项处理情况信息分别计算对应的影响系数，然后把各项处理情况信息的影响系数相乘得到第一推荐度；但不限于此。
各项处理情况信息对应的影响系数的计算函数可根据实际需要设置。
例如，对应于平均时间的第一影响系数的计算函数为：
；
其中，为第一影响系数，/>为第一预设系数（可根据实际需要设置），/>为处理人解决相应非常规问题所需的平均时间。
例如，对应于处理人处理相应非常规问题的频率的第二影响系数的计算函数为：
；
其中，为第二影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的频率，/>为第一预设下限值（可根据实际需要设置），/>为第一预设斜率（可根据实际需要设置），/>和/>为两个预设参考阈值且/>大于/>（可根据实际需要设置）。
例如，对应于处理人处理相应非常规问题的次数的第三影响系数的计算函数为：
；
其中，为第三影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的次数，/>为相应非常规问题的各处理人处理相应非常规问题的次数的最大值（例如，有A、B、C三个处理人处理过非常规问题x，A、B、C处理该非常规问题x的次数分别为10、6、5，则对于处理人C，/>等于5，等于10），/>为第二预设下限值，/>大于零且小于1（具体可根据实际需要设置）。
例如，对应于处理人最后一次处理相应非常规问题的时间的第四影响系数的计算函数为：
；
其中，为第四影响系数，/>为处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，/>为当前时间，/>为预设的时间差阈值（可根据实际需要设置），/>为第三预设下限值，/>大于零且小于1（具体可根据实际需要设置）。
假设处理情况信息仅包括处理人解决相应非常规问题所需的平均时间，则可通过以下公式计算第一推荐度：；其中/>为第一推荐度。
进一步地，若处理情况信息还包括处理人处理相应非常规问题的频率，则可通过以下公式计算第一推荐度：。
进一步地，若处理情况信息还包括处理人处理相应非常规问题的次数，则可通过以下公式计算第一推荐度：。
进一步地，若处理情况信息还包括处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，则可通过以下公式计算第一推荐度：。
以上的第一推荐度的计算方法仅为实施例之一，但不限于此。
其中，候选负责人的当前任务量反映了该候选负责人的时间可用性，当前任务量越大，表示该候选负责人越忙，一般地可安排用于进行待解决业务问题的处理的时间越少或越靠后，如果把待解决业务问题分配给当前任务量大的候选负责人，会导致问题处理及时性较差。其中，可预先为每个任务分配一个任务分值，候选负责人的当前任务量等于分配给该候选负责人的所有任务的任务分值之和。
其中，候选负责人的岗位级别能够反映了该候选负责人当前任务的重要程度，一般地，岗位级别越高的候选负责人其所负责的任务的重要性越高，对服务性机构的经营状况影响越大，对于服务性机构整体经营情况来说时间价值更高，把待解决业务问题分配给岗位级别高的候选负责人相比于分配给岗位级别低的候选负责人，付出的时间成本（此时间成本并非指时间长度，而是指付出的时间所对应的价值）更大。
在根据相关参考信息修正第一推荐度的时候，候选负责人的当前任务量越大，则其第一推荐度修正至越小，候选负责人的岗位级别越高，则其第一推荐度修正至越小。
例如，当相关参考信息既包括当前任务量也包括岗位级别的时候，可通过以下方式修正第一推荐度：
根据候选负责人的当前任务量和岗位级别计算任务价值度；具体地，可根据岗位级别获取对应的价值修正系数（可根据预设公式计算，或预先为各岗位级别分配预设的价值修正系数），然后用当前任务量乘以价值修正系数得到任务价值度；
对各候选负责人的任务价值度进行归一化处理（用各候选负责人的任务价值度除以所有候选负责人的任务价值度的最大值），得到归一化任务价值度；
根据归一化任务价值度获取推荐度修正系数，用以乘以第一推荐度得到第二推荐度；具体地，可预先为不同的归一化任务价值度范围分配不同的推荐度修正系数，根据实际的归一化任务价值度所落入的归一化任务价值度范围，获取对应的推荐度修正系数。
其中，目标负责人可以为一个或多于一个，根据第二推荐度从各候选负责人中确定目标负责人的时候，根据第二推荐度的大小对各候选负责人进行降序排序，然后选择排序前N的候选负责人作为目标负责人，其中N为预设的目标负责人的数量，可根据实际需要设置。
步骤A303中，推荐信息包括姓名、员工编号、联系方式等的至少一项。
优选地，把目标负责人推荐给用户端之后，还包括步骤：
A4.跟踪待解决业务问题的处理过程，以获取处理过程信息；
A5.根据处理过程信息更新非常规业务数据库；
A6.更新非常规业务数据库后，根据预设判断规则判断是否需要修改目标问题的问题类别；
A7.若需要，则把目标问题的问题类别更改为常规问题，并更新常规业务数据库和非常规业务数据库。
当某个非常规问题的解决经验积累足够多的时候，能够形成成熟的标准解决方案，此时，应该把该非常规问题更改为常规问题，并生成对应的标准解决方案，以便后续再次出现该业务问题时，能够直接提供解决方案，进一步提高业务处理效率。
步骤A4中，处理过程信息包括解决该待解决业务问题的用时和请求协助情况信息；其中，请求协助情况信息包括与上级人员协商次数、组织专项会议进行问题讨论的次数、协助解决该待解决业务问题的总人数中的至少一项。其中，请求协助情况信息反映了该待解决业务问题的解决难度或严重性。
步骤A5中，对目标负责人相应的业务记录信息进行更新，包括更新目标负责人解决相应非常规问题所需的平均时间（根据处理过程信息中的用时重新计算该平均时间）、更新目标负责人处理相应非常规问题的频率、更新目标负责人处理相应非常规问题的次数、更新目标负责人最后一次处理相应非常规问题的时间（以处理完成的时刻为准）。
在一些实施方式中，预设判断规则包括：
B1.获取目标问题的历史关联参数；历史关联参数包括问题出现次数，或者还包括提问人影响度、出现时间周期性参数、解决顺利度中的至少一项（即，历史关联参数可以仅包括问题出现次数，也可以包括问题出现次数且包括提问人影响度、出现时间周期性参数、解决顺利度中的至少一项）；
B2.根据历史关联参数计算目标问题的常规度；
B3.若常规度不小于预设常规度阈值（可根据实际需要设置），则判定需要修改目标问题的问题类别，否则，判定不需要修改目标问题的问题类别。
其中，问题出现次数是指该目标问题出现的总次数。问题出现次数反映了服务性机构对相关问题的处理经验，次数越大越应该作为常规问题并制定相应的标准业务流程。
其中，当提问人为服务性机构的员工时，一般地，入职时间越长的员工，提出的问题越具有非常规性；当提问人为服务性机构的客户时，一般地，合作时间越长、企业规模越大的客户提出的问题越具有非常规性。当提问人为服务性机构的员工时，提问人影响度与提问人的入职时间相关，可根据入职时间获取服务性机构的员工的提问人影响度（例如，预先为不同的入职时间范围设置对应的提问人影响度，根据实际的入职时间所落入的入职时间范围获取对应的提问人影响度，但不限于此）；当提问人为服务性机构的客户时，提问人影响度与提问人的合作时间长度和/或企业规模等影响参数相关（可综合各项影响参数进行计算，具体计算方法可根据实际需要设置，此处不对其进行限定）。提问人影响度越大，对应的业务问题越应该重视对待，因此越应该作为非常规问题。
其中，同一个非常规问题的出现具有明显的周期性，在后续还会继续出现的概率较高，有必要及时制定出相应的标准业务流程，出现时间周期性参数是反映同一个非常规问题的出现的周期性程度的参数。可计算同一个非常规问题相邻两次出现时间（以接收到业务问询信息的时刻为准）之间的时间间隔，得到时间间隔数组，剔除时间间隔数组中的奇异数据（例如，把与时间间隔数组的平均值之间的绝对值偏差超过三倍的标准差的时间间隔作为奇异数据），对剔除奇异数据后的时间间隔数组进行归一化处理（用时间间隔数组中的各个时间间隔除以时间间隔数组中的时间间隔最大值），得到归一化时间间隔数组，计算归一化时间间隔数组的标准差，若该标准差不小于预设的标准差阈值（可根据实际需要设置），则判定该非常规问题的出现不具有周期性，从而可把对应的出现时间周期性参数取为第一预设值（可根据实际需要设置），若该标准差小于预设的标准差阈值，则判定该非常规问题的出现具有周期性，从而可把对应的出现时间周期性参数取为第二预设值（可根据实际需要设置，但第二预设值比第一预设值大）。
其中，解决顺利度反映该待解决业务问题解决过程的顺利程度，与解决该待解决业务问题的用时和请求协助情况信息相关，一般地，解决顺利度越小，表明该待解决业务问题越难以处理，越难以通过标准业务流程来处理，因此越应该作为非常规问题。其中，可预先为不同的用时范围分配对应的基础顺利度，根据实际的用时所落入的用时范围获取对应的基础顺利度，但不限于此；然后获取各项请求协助情况信息对应的协助修正系数（同样，可预先为各项协助情况信息的数值范围分配对应的协助修正系数，根据各项协助情况信息的实际数值所落入的数值范围获取对应的协助修正系数，但不限于此），用各协助修正系数乘以基础顺利度，得到解决顺利度。其中，用时越大，对应的基础顺利度越小，与上级人员协商次数越大对应的协助修正系数越小，组织专项会议进行问题讨论的次数越大对应的协助修正系数越小，协助解决该待解决业务问题的总人数越大对应的协助修正系数越小。
例如，若历史关联参数仅包括问题出现次数，则步骤B2中，可直接使常规度等于该问题出现次数。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数和提问人影响度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
；
其中，为目标问题的常规度，/>为目标问题的问题出现次数，/>为第i次出现目标问题时的提问人影响度，/>为第一预设比例参数（可根据实际需要设置）。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数和出现时间周期性参数，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
；
其中，为出现时间周期性参数。在其它条件相同的情况下，目标问题的出现具有明显的周期性相比于不具有明显的周期性，其/>更大，从而使常规度更大。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
；
其中，为第二预设比例参数（可根据实际需要设置），/>为第i次出现目标问题时的解决顺利度。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、提问人影响度和出现时间周期性参数，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、提问人影响度和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、出现时间周期性参数和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、提问人影响度、出现时间周期性参数和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。
以上的常规度的计算方法仅为实施例之一，但不限于此。
步骤A7中，把目标问题的问题类别更改为常规问题后，可由管理人员制定并上传标准解决方案信息至常规业务数据库，从而，向管理人员的用户端发送提示信息，以提示管理人员制定并上传标准解决方案信息。进一步地，为了协助管理人员制定标准解决方案信息，可根据第一推荐度确定协助人（具体地，把第一推荐度最高的候选负责人作为协助人；与目标负责人的选取不同，为了保证标准解决方案信息的可操作性和执行效率，在确定协助人的时候，主要考虑其对目标问题的处理经验、熟练程度、处理效果等，因此，根据第一推荐度来确定协助人），并把协助人的姓名、员工编号、联系方式等人员信息包含在该提示信息中，以便管理人员找到协助人负责目标问题标准解决方案信息的制定或协助进行目标问题标准解决方案信息的制定。把目标问题的问题类别更改为常规问题后，还需要从非常规业务数据库中移除该目标问题（具体包括从非常规业务数据库中移除该目标问题的业务记录信息）。
由上可知，该业务服务方法，通过响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；若待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；若待解决业务问题为非常规问题，则根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端；从而能够帮助用户快速准确地确定待解决业务问题的负责人和/或相关业务处理流程，降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
参考图2，本申请提供了一种业务服务装置，包括：
分类模块1，用于响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；
第一执行模块2，用于在待解决业务问题为常规问题时，从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；
第二执行模块3，用于在待解决业务问题为非常规问题时，根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端。
在用户发出业务问询信息后，在判断待解决业务问题为常规问题时，直接提取标准解决方案发送至用户端，以便用户参照标准解决方案来解决业务问题，在判断待解决业务问题为非常规问题时，就自动匹配出对该待解决业务问题具有处理经验的目标负责人推荐给用户，以便用户快速准确地找到能够处理待解决业务问题的负责人，从而，可降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
分类模块1，可从业务问询信息中提取关键字/关键词，并通过关键字/关键词匹配的方法确定待解决业务问题的问题类别。其中，关键字/关键词提取方法和关键字/关键词匹配方法均为现有技术，此处不对其进行详述。
例如，可预先针对各种业务问题（包括各种常规问题和各种非常规问题）设置包括至少一个关键字/关键词的索引词条，用从业务问询信息中提取的关键字/关键词与各业务问题的索引词条进行匹配，以匹配到最多关键字/关键词的索引词条对应的业务问题作为待解决业务问题的匹配问题，若匹配问题为常规问题，则待解决业务问题的问题类别为常规问题，若匹配问题为非常规问题，则待解决业务问题的问题类别为非常规问题。
此外，还可预先对各种业务问题的领域进行归类以把各种业务问题归类到不同的领域类别（例如，流程问题、技术问题、商务问题、法务问题等领域类别，但不限于此），业务问询信息中包含待解决业务问题的领域类别，从而，在进行关键字/关键词匹配前，先根据待解决业务问题的领域类别筛选出相同领域类别的业务问题作为待匹配对象，再用从业务问询信息中提取的关键字/关键词与各待匹配对象的索引词条进行匹配；从而先缩小匹配范围，再进行精准匹配，能够大大提高匹配效率，快速确定待解决业务问题的问题类别。
在本实施例中，常规业务数据库记录有各种常规问题的标准解决方案信息；标准解决方案信息包括对应业务问题的标准业务流程信息、指定处理人员信息和相关文件中的至少一项。
其中，标准业务流程信息包括对应业务问题处理过程的各个步骤信息；指定处理人员信息包括对应业务问题的指定的总体负责人和/或各步骤的分步负责人的人员信息（人员信息包括但不限于姓名、员工编号、联系方式等的至少一项）；相关文件包括对应业务问题处理过程中涉及的文件，例如需要填写的文件、参考法律文件、参考程序文件等，但不限于此。
若待解决业务问题为常规问题，则第一执行模块2根据分类模块1匹配到的匹配问题，提取该匹配问题的索引词条所指向的标准解决方案信息，并把该标准解决方案信息发送至用户端。
在本实施例中，非常规业务数据库包括各种非常规问题的至少一条业务记录信息（即每种非常规问题对应有至少一条业务记录信息）；每条业务记录信息包括处理人以及处理人对相应非常规问题的处理情况信息，处理情况信息包括处理人解决相应非常规问题所需的平均时间、处理人处理相应非常规问题的频率、处理人处理相应非常规问题的次数、处理人最后一次处理相应非常规问题的时间中的至少一项；
第二执行模块3在根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端的时候，执行：
以待解决业务问题对应的非常规问题（即前文中的匹配问题）作为目标问题；
基于处理情况信息，从目标问题的业务记录信息中匹配出目标负责人；
生成关于目标负责人的推荐信息发送至用户端。
其中，针对一非常规问题，每个处理过该非常规问题的人（即处理人）均会形成对应的一条业务记录信息，随着该处理人对该非常规问题的处理次数增加，对应的业务记录信息会相应地更新。
其中，处理人从被指派处理一非常规问题的时刻到处理完该非常规问题的时刻的时间间隔为单次处理时间，该处理人在历史各次（可以是历史所有次，也可以是最近的预设历史时间段内的各次）处理同一非常规问题的单次处理时间的平均值，即为该处理人解决相应非常规问题所需的平均时间。处理人解决相应非常规问题所需的平均时间在一定程度上反映了处理人对相应非常规问题的处理熟练程度。
其中，处理人处理相应非常规问题的频率为处理人在最近的预设历史时间段内处理该非常规问题的次数与该预设历史时间段的商。在一定程度上反映了处理人在最近时间段对相应非常规问题的熟悉情况。
其中，处理人处理相应非常规问题的次数为处理人处理过该非常规问题的总次数。其反映了处理人对相应非常规问题的处理经验。
其中，处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，在一定程度上反映了处理人对相应非常规问题的生疏程度。
基于这些处理情况信息来确定出目标负责人，有利于提高推荐结果的合理性，尤其是当综合所有这些处理情况信息来确定目标负责人时，推荐结果的合理性更高。
优选地，第二执行模块3在基于处理情况信息，从目标问题的业务记录信息中匹配出目标负责人的时候，执行：
以目标问题对应的各条业务记录信息的处理人为候选负责人；
根据目标问题对应的各条业务记录信息的处理情况信息，计算各候选负责人的第一推荐度；
获取各候选负责人的相关参考信息；相关参考信息包括当前任务量、岗位级别中的至少一项；
根据相关参考信息修正第一推荐度，得到第二推荐度；
根据第二推荐度从各候选负责人中确定目标负责人。
综合处理情况信息和候选负责人的相关参考信息来确定目标负责人，有利于平衡问题处理效率和目标负责人的问题处理成本，在保证用户体验的同时，避免目标负责人的问题处理成本过高。
在一些实施方式中，可根据各项处理情况信息分别计算对应的影响系数，然后把各项处理情况信息的影响系数相乘得到第一推荐度；但不限于此。
各项处理情况信息对应的影响系数的计算函数可根据实际需要设置。
例如，对应于平均时间的第一影响系数的计算函数为：
；
其中，为第一影响系数，/>为第一预设系数（可根据实际需要设置），/>为处理人解决相应非常规问题所需的平均时间。
例如，对应于处理人处理相应非常规问题的频率的第二影响系数的计算函数为：
；
其中，为第二影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的频率，/>为第一预设下限值（可根据实际需要设置），/>为第一预设斜率（可根据实际需要设置），/>和/>为两个预设参考阈值且/>大于/>（可根据实际需要设置）。
例如，对应于处理人处理相应非常规问题的次数的第三影响系数的计算函数为：
；
其中，为第三影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的次数，/>为相应非常规问题的各处理人处理相应非常规问题的次数的最大值（例如，有A、B、C三个处理人处理过非常规问题x，A、B、C处理该非常规问题x的次数分别为10、6、5，则对于处理人C，/>等于5，等于10），/>为第二预设下限值，/>大于零且小于1（具体可根据实际需要设置）。
例如，对应于处理人最后一次处理相应非常规问题的时间的第四影响系数的计算函数为：
；
其中，为第四影响系数，/>为处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，/>为当前时间，/>为预设的时间差阈值（可根据实际需要设置），/>为第三预设下限值，/>大于零且小于1（具体可根据实际需要设置）。
假设处理情况信息仅包括处理人解决相应非常规问题所需的平均时间，则可通过以下公式计算第一推荐度：；其中/>为第一推荐度。
进一步地，若处理情况信息还包括处理人处理相应非常规问题的频率，则可通过以下公式计算第一推荐度：。
进一步地，若处理情况信息还包括处理人处理相应非常规问题的次数，则可通过以下公式计算第一推荐度：。
进一步地，若处理情况信息还包括处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，则可通过以下公式计算第一推荐度：。
以上的第一推荐度的计算方法仅为实施例之一，但不限于此。
以上的第一推荐度的计算方法仅为实施例之一，但不限于此。
其中，候选负责人的当前任务量反映了该候选负责人的时间可用性，当前任务量越大，表示该候选负责人越忙，一般地可安排用于进行待解决业务问题的处理的时间越少或越靠后，如果把待解决业务问题分配给当前任务量大的候选负责人，会导致问题处理及时性较差。其中，可预先为每个任务分配一个任务分值，候选负责人的当前任务量等于分配给该候选负责人的所有任务的任务分值之和。
其中，候选负责人的岗位级别能够反映了该候选负责人当前任务的重要程度，一般地，岗位级别越高的候选负责人其所负责的任务的重要性越高，对服务性机构的经营状况影响越大，对于服务性机构整体经营情况来说时间价值更高，把待解决业务问题分配给岗位级别高的候选负责人相比于分配给岗位级别低的候选负责人，付出的时间成本（此时间成本并非指时间长度，而是指付出的时间所对应的价值）更大。
在根据相关参考信息修正第一推荐度的时候，候选负责人的当前任务量越大，则其第一推荐度修正至越小，候选负责人的岗位级别越高，则其第一推荐度修正至越小。
例如，当相关参考信息既包括当前任务量也包括岗位级别的时候，可通过以下方式修正第一推荐度：
根据候选负责人的当前任务量和岗位级别计算任务价值度；具体地，可根据岗位级别获取对应的价值修正系数（可根据预设公式计算，或预先为各岗位级别分配预设的价值修正系数），然后用当前任务量乘以价值修正系数得到任务价值度；
对各候选负责人的任务价值度进行归一化处理（用各候选负责人的任务价值度除以所有候选负责人的任务价值度的最大值），得到归一化任务价值度；
根据归一化任务价值度获取推荐度修正系数，用以乘以第一推荐度得到第二推荐度；具体地，可预先为不同的归一化任务价值度范围分配不同的推荐度修正系数，根据实际的归一化任务价值度所落入的归一化任务价值度范围，获取对应的推荐度修正系数。
其中，目标负责人可以为一个或多于一个，根据第二推荐度从各候选负责人中确定目标负责人的时候，根据第二推荐度的大小对各候选负责人进行降序排序，然后选择排序前N的候选负责人作为目标负责人，其中N为预设的目标负责人的数量，可根据实际需要设置。
其中，推荐信息包括姓名、员工编号、联系方式等的至少一项。
优选地，该业务服务装置还包括：
跟踪模块，用于跟踪待解决业务问题的处理过程，以获取处理过程信息；
第一更新模块，用于根据处理过程信息更新非常规业务数据库；
判断模块，用于更新非常规业务数据库后，根据预设判断规则判断是否需要修改目标问题的问题类别；
第二更新模块，用于在需要修改目标问题的问题类别的时候，把目标问题的问题类别更改为常规问题，并更新常规业务数据库和非常规业务数据库。
当某个非常规问题的解决经验积累足够多的时候，能够形成成熟的标准解决方案，此时，应该把该非常规问题更改为常规问题，并生成对应的标准解决方案，以便后续再次出现该业务问题时，能够直接提供解决方案，进一步提高业务处理效率。
其中，处理过程信息包括解决该待解决业务问题的用时和请求协助情况信息；其中，请求协助情况信息包括与上级人员协商次数、组织专项会议进行问题讨论的次数、协助解决该待解决业务问题的总人数中的至少一项。其中，请求协助情况信息反映了该待解决业务问题的解决难度或严重性。
第一更新模块在根据处理过程信息更新非常规业务数据库时，对目标负责人相应的业务记录信息进行更新；包括更新目标负责人解决相应非常规问题所需的平均时间（根据处理过程信息中的用时重新计算该平均时间）、更新目标负责人处理相应非常规问题的频率、更新目标负责人处理相应非常规问题的次数、更新目标负责人最后一次处理相应非常规问题的时间（以处理完成的时刻为准）。
在一些实施方式中，预设判断规则包括：
B1.获取目标问题的历史关联参数；历史关联参数包括问题出现次数，或者还包括提问人影响度、出现时间周期性参数、解决顺利度中的至少一项（即，历史关联参数可以仅包括问题出现次数，也可以包括问题出现次数且包括提问人影响度、出现时间周期性参数、解决顺利度中的至少一项）；
B2.根据历史关联参数计算目标问题的常规度；
B3.若常规度不小于预设常规度阈值（可根据实际需要设置），则判定需要修改目标问题的问题类别，否则，判定不需要修改目标问题的问题类别。
其中，问题出现次数是指该目标问题出现的总次数。问题出现次数反映了服务性机构对相关问题的处理经验，次数越大越应该作为常规问题并制定相应的标准业务流程。
其中，当提问人为服务性机构的员工时，一般地，入职时间越长的员工，提出的问题越具有非常规性；当提问人为服务性机构的客户时，一般地，合作时间越长、企业规模越大的客户提出的问题越具有非常规性。当提问人为服务性机构的员工时，提问人影响度与提问人的入职时间相关，可根据入职时间获取服务性机构的员工的提问人影响度（例如，预先为不同的入职时间范围设置对应的提问人影响度，根据实际的入职时间所落入的入职时间范围获取对应的提问人影响度，但不限于此）；当提问人为服务性机构的客户时，提问人影响度与提问人的合作时间长度和/或企业规模等影响参数相关（可综合各项影响参数进行计算，具体计算方法可根据实际需要设置，此处不对其进行限定）。提问人影响度越大，对应的业务问题越应该重视对待，因此越应该作为非常规问题。
其中，同一个非常规问题的出现具有明显的周期性，在后续还会继续出现的概率较高，有必要及时制定出相应的标准业务流程，出现时间周期性参数是反映同一个非常规问题的出现的周期性程度的参数。可计算同一个非常规问题相邻两次出现时间（以接收到业务问询信息的时刻为准）之间的时间间隔，得到时间间隔数组，剔除时间间隔数组中的奇异数据（例如，把与时间间隔数组的平均值之间的绝对值偏差超过三倍的标准差的时间间隔作为奇异数据），对剔除奇异数据后的时间间隔数组进行归一化处理（用时间间隔数组中的各个时间间隔除以时间间隔数组中的时间间隔最大值），得到归一化时间间隔数组，计算归一化时间间隔数组的标准差，若该标准差不小于预设的标准差阈值（可根据实际需要设置），则判定该非常规问题的出现不具有周期性，从而可把对应的出现时间周期性参数取为第一预设值（可根据实际需要设置），若该标准差小于预设的标准差阈值，则判定该非常规问题的出现具有周期性，从而可把对应的出现时间周期性参数取为第二预设值（可根据实际需要设置，但第二预设值比第一预设值大）。
其中，解决顺利度反映该待解决业务问题解决过程的顺利程度，与解决该待解决业务问题的用时和请求协助情况信息相关，一般地，解决顺利度越小，表明该待解决业务问题越难以处理，越难以通过标准业务流程来处理，因此越应该作为非常规问题。其中，可预先为不同的用时范围分配对应的基础顺利度，根据实际的用时所落入的用时范围获取对应的基础顺利度，但不限于此；然后获取各项请求协助情况信息对应的协助修正系数（同样，可预先为各项协助情况信息的数值范围分配对应的协助修正系数，根据各项协助情况信息的实际数值所落入的数值范围获取对应的协助修正系数，但不限于此），用各协助修正系数乘以基础顺利度，得到解决顺利度。其中，用时越大，对应的基础顺利度越小，与上级人员协商次数越大对应的协助修正系数越小，组织专项会议进行问题讨论的次数越大对应的协助修正系数越小，协助解决该待解决业务问题的总人数越大对应的协助修正系数越小。
例如，若历史关联参数仅包括问题出现次数，则步骤B2中，可直接使常规度等于该问题出现次数。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数和提问人影响度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
；
其中，为目标问题的常规度，/>为目标问题的问题出现次数，/>为第i次出现目标问题时的提问人影响度，/>为第一预设比例参数（可根据实际需要设置）。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数和出现时间周期性参数，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
；
其中，为出现时间周期性参数。在其它条件相同的情况下，目标问题的出现具有明显的周期性相比于不具有明显的周期性，其/>更大，从而使常规度更大。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
；
其中，为第二预设比例参数（可根据实际需要设置），/>为第i次出现目标问题时的解决顺利度。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、提问人影响度和出现时间周期性参数，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、提问人影响度和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、出现时间周期性参数和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。/>
例如，若历史关联参数包括问题出现次数、提问人影响度、出现时间周期性参数和解决顺利度，则步骤B2中，可根据以下公式计算目标问题的常规度：
。
以上的常规度的计算方法仅为实施例之一，但不限于此。
第二更新模块在把目标问题的问题类别更改为常规问题后，可由管理人员制定并上传标准解决方案信息至常规业务数据库，从而，第二更新模块向管理人员的用户端发送提示信息，以提示管理人员制定并上传标准解决方案信息。进一步地，为了协助管理人员制定标准解决方案信息，可根据第一推荐度确定协助人（具体地，把第一推荐度最高的候选负责人作为协助人；与目标负责人的选取不同，为了保证标准解决方案信息的可操作性和执行效率，在确定协助人的时候，主要考虑其对目标问题的处理经验、熟练程度、处理效果等，因此，根据第一推荐度来确定协助人），并把协助人的姓名、员工编号、联系方式等人员信息包含在该提示信息中，以便管理人员找到协助人负责目标问题标准解决方案信息的制定或协助进行目标问题标准解决方案信息的制定。把目标问题的问题类别更改为常规问题后，还需要从非常规业务数据库中移除该目标问题（具体包括从非常规业务数据库中移除该目标问题的业务记录信息）。
由上可知，该业务服务装置，通过响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；若待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；若待解决业务问题为非常规问题，则根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端；从而能够帮助用户快速准确地确定待解决业务问题的负责人和/或相关业务处理流程，降低处理业务问题的时间成本，提高业务处理效率。
参考图4，本申请提供了一种业务服务系统，包括服务器400、数据存储器500和用户端600（用户端600可以为一个或多个，一般为多个），用户端600和数据存储器500均与服务器400通信连接；
数据存储器500设置有常规业务数据库和非常规业务数据库；
用户端600用于针对待解决业务问题向服务器发送业务问询信息；
服务器400用于：
响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；若待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；若待解决业务问题为非常规问题，则根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端（具体过程参考前文的业务服务方法）。
在一些实施方式中，服务器400还用于：
跟踪待解决业务问题的处理过程，以获取处理过程信息；根据处理过程信息更新非常规业务数据库；更新非常规业务数据库后，根据预设判断规则判断是否需要修改目标问题的问题类别；若需要，则把目标问题的问题类别更改为常规问题，并更新常规业务数据库和非常规业务数据库（具体过程参考前文的业务服务方法）。
请参照图3，图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，本申请提供一种电子设备，包括：处理器301和存储器302，处理器301和存储器302通过通信总线303和/或其他形式的连接机构（未标出）互连并相互通讯，存储器302存储有处理器301可执行的计算机程序，当电子设备运行时，处理器301执行该计算机程序，以执行上述实施例的任一可选的实现方式中的业务服务方法，以实现以下功能：响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；若待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；若待解决业务问题为非常规问题，则根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的业务服务方法，以实现以下功能：响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定待解决业务问题的问题类别；问题类别包括常规问题和非常规问题；若待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把标准解决方案信息发送至用户端；若待解决业务问题为非常规问题，则根据业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把目标负责人推荐给用户端。其中，计算机可读存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory, 简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory, 简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory, 简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Red-Only Memory, 简称PROM），只读存储器（Read-Only Memory, 简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，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，既可以位于一个地方，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单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种业务服务方法，其特征在于，包括步骤：
A1.响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定所述待解决业务问题的问题类别；所述问题类别包括常规问题和非常规问题；
A2.若所述待解决业务问题为常规问题，则从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把所述标准解决方案信息发送至所述用户端；
A3.若所述待解决业务问题为非常规问题，则根据所述业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端；
所述非常规业务数据库包括各种非常规问题的至少一条业务记录信息；每条所述业务记录信息包括处理人以及所述处理人对相应非常规问题的处理情况信息，所述处理情况信息包括所述处理人解决相应非常规问题所需的平均时间、所述处理人处理相应非常规问题的频率、所述处理人处理相应非常规问题的次数和所述处理人最后一次处理相应非常规问题的时间；
步骤A3包括：
A301.以所述待解决业务问题对应的非常规问题作为目标问题；
A302.基于所述处理情况信息，从所述目标问题的所述业务记录信息中匹配出所述目标负责人；
A303.生成关于所述目标负责人的推荐信息发送至所述用户端；
步骤A302包括：
以所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理人为候选负责人；
根据所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理情况信息，计算各所述候选负责人的第一推荐度；
获取各所述候选负责人的相关参考信息；所述相关参考信息包括当前任务量、岗位级别中的至少一项；
根据所述相关参考信息修正所述第一推荐度，得到第二推荐度；
根据所述第二推荐度从各所述候选负责人中确定所述目标负责人；
所述根据所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理情况信息，计算各所述候选负责人的第一推荐度，具体包括：根据各项处理情况信息分别计算对应的影响系数，然后把各项处理情况信息的影响系数相乘得到第一推荐度；
其中，对应于平均时间的第一影响系数的计算函数为：
；
其中，为第一影响系数，/>为第一预设系数，/>为处理人解决相应非常规问题所需的平均时间；
其中，对应于处理人处理相应非常规问题的频率的第二影响系数的计算函数为：
；
其中，为第二影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的频率，/>为第一预设下限值，/>为第一预设斜率，/>和/>为两个预设参考阈值且/>大于/>；
其中，对应于处理人处理相应非常规问题的次数的第三影响系数的计算函数为：；
其中，为第三影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的次数，/>为相应非常规问题的各处理人处理相应非常规问题的次数的最大值，/>为第二预设下限值，/>大于零且小于1；
对应于处理人最后一次处理相应非常规问题的时间的第四影响系数的计算函数为：
；
其中，为第四影响系数，/>为处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，/>为当前时间，/>为预设的时间差阈值，/>为第三预设下限值，/>大于零且小于1。
2.根据权利要求1所述的业务服务方法，其特征在于，所述常规业务数据库记录有各种常规问题的标准解决方案信息；所述标准解决方案信息包括对应业务问题的标准业务流程信息、指定处理人员信息和相关文件中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的业务服务方法，其特征在于，把所述目标负责人推荐给所述用户端之后，还包括步骤：
A4.跟踪所述待解决业务问题的处理过程，以获取处理过程信息；
A5.根据所述处理过程信息更新所述非常规业务数据库；
A6.更新所述非常规业务数据库后，根据预设判断规则判断是否需要修改所述目标问题的问题类别；
A7.若需要，则把所述目标问题的问题类别更改为常规问题，并更新所述常规业务数据库和所述非常规业务数据库。
4.根据权利要求3所述的业务服务方法，其特征在于，所述预设判断规则包括：
获取所述目标问题的历史关联参数；所述历史关联参数包括问题出现次数，或者还包括提问人影响度、出现时间周期性参数、解决顺利度中的至少一项；
根据所述历史关联参数计算所述目标问题的常规度；
若所述常规度不小于预设常规度阈值，则判定需要修改所述目标问题的问题类别，否则，判定不需要修改所述目标问题的问题类别。
5.一种业务服务装置，其特征在于，包括：
分类模块，用于响应于用户端针对待解决业务问题发送的业务问询信息，确定所述待解决业务问题的问题类别；所述问题类别包括常规问题和非常规问题；
第一执行模块，用于在所述待解决业务问题为常规问题时，从常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把所述标准解决方案信息发送至所述用户端；
第二执行模块，用于在所述待解决业务问题为非常规问题时，根据所述业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端；
所述非常规业务数据库包括各种非常规问题的至少一条业务记录信息；每条所述业务记录信息包括处理人以及所述处理人对相应非常规问题的处理情况信息，所述处理情况信息包括所述处理人解决相应非常规问题所需的平均时间、所述处理人处理相应非常规问题的频率、所述处理人处理相应非常规问题的次数和所述处理人最后一次处理相应非常规问题的时间；
第二执行模块在根据所述业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端的时候，执行：
以所述待解决业务问题对应的非常规问题作为目标问题；
基于所述处理情况信息，从所述目标问题的所述业务记录信息中匹配出所述目标负责人；
生成关于所述目标负责人的推荐信息发送至所述用户端；
第二执行模块在基于所述处理情况信息，从所述目标问题的所述业务记录信息中匹配出所述目标负责人的时候，执行：
以所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理人为候选负责人；
根据所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理情况信息，计算各所述候选负责人的第一推荐度；
获取各所述候选负责人的相关参考信息；所述相关参考信息包括当前任务量、岗位级别中的至少一项；
根据所述相关参考信息修正所述第一推荐度，得到第二推荐度；
根据所述第二推荐度从各所述候选负责人中确定所述目标负责人；
所述根据所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理情况信息，计算各所述候选负责人的第一推荐度，具体包括：根据各项处理情况信息分别计算对应的影响系数，然后把各项处理情况信息的影响系数相乘得到第一推荐度；
其中，对应于平均时间的第一影响系数的计算函数为：
；
其中，为第一影响系数，/>为第一预设系数，/>为处理人解决相应非常规问题所需的平均时间；
其中，对应于处理人处理相应非常规问题的频率的第二影响系数的计算函数为：
；
其中，为第二影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的频率，/>为第一预设下限值，/>为第一预设斜率，/>和/>为两个预设参考阈值且/>大于/>；
其中，对应于处理人处理相应非常规问题的次数的第三影响系数的计算函数为：；
其中，为第三影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的次数，/>为相应非常规问题的各处理人处理相应非常规问题的次数的最大值，/>为第二预设下限值，/>大于零且小于1；
对应于处理人最后一次处理相应非常规问题的时间的第四影响系数的计算函数为：
；
其中，为第四影响系数，/>为处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，/>为当前时间，/>为预设的时间差阈值，/>为第三预设下限值，/>大于零且小于1。
6.一种业务服务系统，其特征在于，包括服务器、数据存储器和用户端，所述用户端和所述数据存储器均与所述服务器通信连接；
所述数据存储器设置有常规业务数据库和非常规业务数据库；
所述用户端用于针对待解决业务问题向所述服务器发送业务问询信息；
所述服务器用于：
响应于所述用户端针对待解决业务问题发送的所述业务问询信息，确定所述待解决业务问题的问题类别；所述问题类别包括常规问题和非常规问题；若所述待解决业务问题为常规问题，则从所述常规业务数据库中提取对应的标准解决方案信息，并把所述标准解决方案信息发送至所述用户端；若所述待解决业务问题为非常规问题，则根据所述业务问询信息在所述非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端；
所述非常规业务数据库包括各种非常规问题的至少一条业务记录信息；每条所述业务记录信息包括处理人以及所述处理人对相应非常规问题的处理情况信息，所述处理情况信息包括所述处理人解决相应非常规问题所需的平均时间、所述处理人处理相应非常规问题的频率、所述处理人处理相应非常规问题的次数和所述处理人最后一次处理相应非常规问题的时间；
所述服务器在根据所述业务问询信息在非常规业务数据库中匹配出对所述待解决业务问题具有处理经验的目标负责人，并把所述目标负责人推荐给所述用户端的时候，执行：
A301.以所述待解决业务问题对应的非常规问题作为目标问题；
A302.基于所述处理情况信息，从所述目标问题的所述业务记录信息中匹配出所述目标负责人；
A303.生成关于所述目标负责人的推荐信息发送至所述用户端；
步骤A302包括：
以所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理人为候选负责人；
根据所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理情况信息，计算各所述候选负责人的第一推荐度；
获取各所述候选负责人的相关参考信息；所述相关参考信息包括当前任务量、岗位级别中的至少一项；
根据所述相关参考信息修正所述第一推荐度，得到第二推荐度；
根据所述第二推荐度从各所述候选负责人中确定所述目标负责人；
所述根据所述目标问题对应的各条所述业务记录信息的所述处理情况信息，计算各所述候选负责人的第一推荐度，具体包括：根据各项处理情况信息分别计算对应的影响系数，然后把各项处理情况信息的影响系数相乘得到第一推荐度；
其中，对应于平均时间的第一影响系数的计算函数为：
；
其中，为第一影响系数，/>为第一预设系数，/>为处理人解决相应非常规问题所需的平均时间；
其中，对应于处理人处理相应非常规问题的频率的第二影响系数的计算函数为：
；
其中，为第二影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的频率，/>为第一预设下限值，/>为第一预设斜率，/>和/>为两个预设参考阈值且/>大于/>；
其中，对应于处理人处理相应非常规问题的次数的第三影响系数的计算函数为：；
其中，为第三影响系数，/>为处理人处理相应非常规问题的次数，/>为相应非常规问题的各处理人处理相应非常规问题的次数的最大值，/>为第二预设下限值，/>大于零且小于1；
对应于处理人最后一次处理相应非常规问题的时间的第四影响系数的计算函数为：
；
其中，为第四影响系数，/>为处理人最后一次处理相应非常规问题的时间，/>为当前时间，/>为预设的时间差阈值，/>为第三预设下限值，/>大于零且小于1。
7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，运行如权利要求1-4任一项所述的业务服务方法中的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-4任一项所述的业务服务方法中的步骤。
CN202311242242.7A 2023-09-25 2023-09-25 一种业务服务方法及其相关设备 Active CN117273645B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311242242.7A CN117273645B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种业务服务方法及其相关设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311242242.7A CN117273645B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种业务服务方法及其相关设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117273645A CN117273645A (zh) 2023-12-22
CN117273645B true CN117273645B (zh) 2024-02-23

Family

ID=89205710

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311242242.7A Active CN117273645B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种业务服务方法及其相关设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117273645B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016206878A (ja) * 2015-04-21 2016-12-08 株式会社日立製作所 営業員育成支援システムおよび営業員育成支援方法
CN107885850A (zh) * 2017-11-13 2018-04-06 中国银行股份有限公司 一种银行业务类问题的定位方法及装置
CN111031185A (zh) * 2019-12-19 2020-04-17 易谷网络科技股份有限公司 一种基于人工智能导航的坐席分配方法及相关装置
CN111414519A (zh) * 2020-03-27 2020-07-14 中国平安财产保险股份有限公司 一种信息处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质
CN112418656A (zh) * 2020-11-19 2021-02-26 腾讯科技（深圳）有限公司 智能坐席分派方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113221005A (zh) * 2021-05-21 2021-08-06 富途网络科技(深圳)有限公司 客服推送方法、服务器及相关产品

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10110544B2 (en) * 2015-10-05 2018-10-23 Oath Inc. Method and system for classifying a question

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016206878A (ja) * 2015-04-21 2016-12-08 株式会社日立製作所 営業員育成支援システムおよび営業員育成支援方法
CN107885850A (zh) * 2017-11-13 2018-04-06 中国银行股份有限公司 一种银行业务类问题的定位方法及装置
CN111031185A (zh) * 2019-12-19 2020-04-17 易谷网络科技股份有限公司 一种基于人工智能导航的坐席分配方法及相关装置
CN111414519A (zh) * 2020-03-27 2020-07-14 中国平安财产保险股份有限公司 一种信息处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质
CN112418656A (zh) * 2020-11-19 2021-02-26 腾讯科技（深圳）有限公司 智能坐席分派方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113221005A (zh) * 2021-05-21 2021-08-06 富途网络科技(深圳)有限公司 客服推送方法、服务器及相关产品

Also Published As

Publication number Publication date
CN117273645A (zh) 2023-12-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200226532A1 (en) Talent platform exchange and recruiter matching system
EP2377058B1 (en) Automated assertion reuse for improved record linkage in distributed&autonomous healthcare environments with heterogeneous trust models
CN111914176B (zh) 题目的推荐方法及装置
US20230021978A1 (en) Talent platform exchange and rating system
US20140188787A1 (en) Crowdsourcing directory system
CN110837998A (zh) 一种合同审核方法、装置、设备以及介质
US10977304B2 (en) Methods and system for estimating job and career transition capabilities of candidates in a database
US20160042017A1 (en) System Of And Method For Entity Representation Splitting Without The Need For Human Interaction
CN111582394B (zh) 一种群体评估方法、装置、设备及介质
CA3169288A1 (en) Knowledge graph based reasoning recommendation system and method
JP6832903B2 (ja) 情報検索システムおよび方法
US20170364815A1 (en) Inference-Based Assignment of Data Type to Data
CN117273645B (zh) 一种业务服务方法及其相关设备
KR20200143989A (ko) 고객 문의에 대한 유형 분류에 기초한 담당자 배정 시스템 및 방법
US11783204B2 (en) Processing and re-using assisted support data to increase a self-support knowledge base
WO2022012380A1 (en) Improved entity resolution of master data using qualified relationship score
CN112330411B (zh) 团体产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115170153A (zh) 一种基于多维属性的工单处理方法、装置及存储介质
CN115968478A (zh) 机器学习特征推荐
CN113934776A (zh) 食材推送方法、装置、介质及设备
EP3674911A1 (en) Method and electronic device for populating a database from multiple data sources, related computer program
US20200311747A1 (en) Identifying the primary objective in online parameter selection
WO2019227591A1 (zh) 承保机构仲裁处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109360638B (zh) 评估计划生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111026863A (zh) 客户行为预测方法、装置、设备及介质

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant