CN117575548B - 基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统 - Google Patents
基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117575548B CN117575548B CN202410064147.0A CN202410064147A CN117575548B CN 117575548 B CN117575548 B CN 117575548B CN 202410064147 A CN202410064147 A CN 202410064147A CN 117575548 B CN117575548 B CN 117575548B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service
- content
- information
- scheme
- demand
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 163
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 60
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 claims description 12
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 238000009472 formulation Methods 0.000 abstract description 13
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract description 13
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
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
-
- 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
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- 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
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- 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
Abstract
本发明公开了基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统，包括：获取需求对象提交的初始业务需求信息以及提交状态信息；将提交状态信息输入至满意度识别模型中得到需求对象针对初始业务需求信息的满意程度；若满意程度小于等于预设满意程度阈值，获取满意程度对应的影响因子集合，并基于影响因子集合对初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息；若满意程度大于预设满意程度阈值，将初始业务需求信息确定为目标业务需求信息；根据目标业务需求信息确定需求对象对应的多维度服务信息；基于多维度服务信息生成需求对象对应的服务方案。可见，本发明能够在提高服务方案制定效率的同时提高制定的服务方案与需求对象实际需求之间的匹配度。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统。
背景技术
对于服务型行业（如金融行业）而言，通常需要根据需求对象的需求制定相应的服务方案，且在与需求对象达成针对服务方案的共识之后，服务人员或者智能化服务设备再针对需求对象提供与服务方案相匹配的服务。
实践发现，当需要制定服务方案时，比较常用的服务方案制定方式主要分为两种：第一种是人为制定方式，该种方式主要由服务人员多次与需求对象沟通，了解其需求，进而根据需求对象的需求人为制定服务方案，该种方式费时费力，不仅不利于提高服务方案的制定效率，而且还不利于提高制定的服务方案与需求对象实际需求的匹配度；第二种是智能化制定方式，该种方式相较于人为制定方式而言，虽然能够在一定程度上提高服务方案的制定效率，但是其通常按照固有的服务方案模版制定服务方案，仍然存在制定的服务方案与需求对象实际需求的匹配度低的问题。
可见，如何在提高服务方案制定效率的同时提高制定的服务方案与需求对象实际需求的匹配度是亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统，能够在提高服务方案制定效率的同时提高制定的服务方案与需求对象实际需求之间的匹配度。
本发明第一方面公开了一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法，所述方法包括：
获取需求对象提交的初始业务需求信息，并采集所述需求对象在提交所述初始业务需求信息时的提交状态信息，所述提交状态信息至少包括所述需求对象提交所述初始业务需求信息时的面部表情信息、发出的语音信息、所述需求对象的目标身体部位对应的肢体动作信息、所花费的提交时长信息，所述目标身体部位包括所述需求对象的头部以及所述需求对象的手部；
将所述提交状态信息输入至预先训练好的满意度识别模型中，得到所述满意度识别模型的输出结果，所述输出结果至少包括所述需求对象针对其提交的所述初始业务需求信息的当前满意程度；
当所述当前满意程度小于或等于预设满意程度阈值时，获取所述当前满意程度对应的影响因子集合，并基于所述影响因子集合对所述初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息；当所述当前满意程度大于所述预设满意程度阈值时，将所述初始业务需求信息确定为目标业务需求信息；
根据所述目标业务需求信息确定所述需求对象对应的多维度服务信息，所述多维度服务信息包括服务人员信息、服务设备信息、所述服务人员信息对应的第一独立服务内容、所述服务设备信息对应的第二独立服务内容、所述服务人员信息与所述服务设备信息之间的协同服务内容；
基于所述多维度服务信息，生成所述需求对象对应的服务方案。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述影响因子集合包括多个影响因子；
其中，所述基于所述影响因子集合对所述初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息，包括：
对于每个所述影响因子，确定该影响因子对所述当前满意程度所带来的影响的影响类型，所述影响类型为主观影响类型或者客观影响类型；
根据每个所述影响因子对应的影响类型，将所有所述影响因子划分为第一类影响因子以及第二类影响因子，所述第一类影响因子对应的影响类型均为所述主观影响类型，所述第二类影响因子对应的影响类型均为所述客观影响类型；
根据所述第一类影响因子，确定与所述第一类影响因子对应的第一校正控制参数，并根据所述第一校正控制参数对所述初始业务需求信息执行第一校正操作，得到第一校正结果；
根据所述第二类影响因子，确定与所述第二类影响因子对应的第二校正控制参数，并根据所述第二校正控制参数对所述初始业务需求信息执行第二校正操作，得到第二校正结果；
根据所述第一校正结果、所述第一类影响因子对应的影响比重、所述第二校正结果以及所述第二类影响因子对应的影响比重，生成目标业务需求信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于所述多维度服务信息，生成所述需求对象对应的服务方案之后，所述方法还包括：
根据所述服务方案，从智能化问卷题库中筛选与所述服务方案相匹配的待作答题目，并将所述待作答题目输出至所述需求对象，以使所述需求对象对所述待作答题目进行作答；
采集所述需求对象针对所述待作答题目的作答结果以及所述需求对象作答时的作答状态信息；
基于所述作答结果以及所述作答状态信息，分析得到所述需求对象针对所述服务方案的重点关注内容以及所述需求对象的衍生需求信息；
根据所述重点关注内容，对所述服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案；
根据所述衍生需求信息生成所述需求对象对应的衍生服务方案；
根据所述优化后的服务方案以及所述衍生服务方案，生成所述需求对象的综合服务方案。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述重点关注内容，对所述服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案，包括：
根据所述重点关注内容，从所述服务方案中匹配出所述重点关注内容对应的待分析服务内容；
判断所述待分析服务内容与所述重点关注内容对应的服务需求之间的匹配度是否满足预设匹配度条件；
当判断出所述匹配度不满足所述预设匹配度条件时，将所述待分析服务内容确定待优化服务内容，根据所述重点关注内容对应的服务需求确定所述待优化服务内容的优化控制参数，并根据所述优化控制参数对所述待优化服务内容执行优化操作，得到所述待优化服务内容对应的服务优化结果；
判断所述服务方案中是否存在与所述待优化服务内容之间的关系满足预设关联条件的关联服务内容；
当判断出所述服务方案中存在所述关联服务内容时，根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果；
根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果以及所述关联服务内容对应的服务优化结果，更新所述服务方案得到优化后的服务方案。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果，包括：
根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，确定所述关联服务内容面向所述需求对象时的第一可调内容范围以及面向服务提供方时的第二可调内容范围；
根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果；
其中，所述根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果，包括：
当所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间存在可调内容重叠范围时，根据所述可调内容重叠范围对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果，还包括：
当所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间不存在可调内容重叠范围时，将所述第一可调内容范围划分为多个可调内容子范围：
预估根据每个所述可调内容子范围对所述关联服务内容执行优化操作的服务优化子结果对所述需求对象的第一影响程度以及对所述服务提供方的第二影响程度；
根据每个所述可调内容子范围分别对应的第一影响程度以及第二影响程度，从所有所述可调内容子范围中确定目标可调内容子范围；
根据所述目标可调内容子范围对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述服务方案包括多个服务阶段、每个所述服务阶段的服务子方案集合以及每个所述服务阶段的服务子方案集合对应的预期服务结果；其中，每个所述服务阶段的服务子方案集合包括每个所述服务阶段对应的主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及授权所述主服务子方案切换至每个所述备选服务子方案的服务切换节点；
以及，所述方法还包括：
对于任一非初始的服务阶段，在执行该服务阶段对应的服务子方案之前，采集该服务阶段的在先服务阶段对应的服务方案执行类型、服务方案执行结果以及所述需求对象对所述服务方案执行结果的服务满意度；
当所述服务满意度低于预设满意度阈值时，根据所述在先服务阶段对应的服务方案执行类型以及所述服务方案执行结果确定所述需求对象对所述服务满意度的主观因素占比及客观因素占比；
根据所述主观因素占比及所述客观因素占比，确定待调整对象，所述待调整对象包括所述需求对象的在后服务需求信息以及该服务阶段的至少一个在后服务阶段的服务子方案集合；
根据所述待调整对象，对所述服务方案中的待执行服务子方案执行调整操作。
本发明第二方面公开了基于业务需求的服务方案智能化生成系统，所述系统包括：
信息获取模块，用于获取需求对象提交的初始业务需求信息，并采集所述需求对象在提交所述初始业务需求信息时的提交状态信息，所述提交状态信息至少包括所述需求对象提交所述初始业务需求信息时的面部表情信息、发出的语音信息、所述需求对象的目标身体部位对应的肢体动作信息、所花费的提交时长信息，所述目标身体部位包括所述需求对象的头部以及所述需求对象的手部；
信息识别模块，用于将所述提交状态信息输入至预先训练好的满意度识别模型中，得到所述满意度识别模型的输出结果，所述输出结果至少包括所述需求对象针对其提交的所述初始业务需求信息的当前满意程度；
信息确定模块，用于当所述当前满意程度小于或等于预设满意程度阈值时，获取所述当前满意程度对应的影响因子集合，并基于所述影响因子集合对所述初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息；当所述当前满意程度大于所述预设满意程度阈值时，将所述初始业务需求信息确定为目标业务需求信息；
服务确定模块，用于根据所述目标业务需求信息确定所述需求对象对应的多维度服务信息，所述多维度服务信息包括服务人员信息、服务设备信息、所述服务人员信息对应的第一独立服务内容、所述服务设备信息对应的第二独立服务内容、所述服务人员信息与所述服务设备信息之间的协同服务内容；
方案生成模块，用于基于所述多维度服务信息，生成所述需求对象对应的服务方案。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述影响因子集合包括多个影响因子；
其中，所述信息确定模块基于所述影响因子集合对所述初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息的具体方式包括：
对于每个所述影响因子，确定该影响因子对所述当前满意程度所带来的影响的影响类型，所述影响类型为主观影响类型或者客观影响类型；
根据每个所述影响因子对应的影响类型，将所有所述影响因子划分为第一类影响因子以及第二类影响因子，所述第一类影响因子对应的影响类型均为所述主观影响类型，所述第二类影响因子对应的影响类型均为所述客观影响类型；
根据所述第一类影响因子，确定与所述第一类影响因子对应的第一校正控制参数，并根据所述第一校正控制参数对所述初始业务需求信息执行第一校正操作，得到第一校正结果；
根据所述第二类影响因子，确定与所述第二类影响因子对应的第二校正控制参数，并根据所述第二校正控制参数对所述初始业务需求信息执行第二校正操作，得到第二校正结果；
根据所述第一校正结果、所述第一类影响因子对应的影响比重、所述第二校正结果以及所述第二类影响因子对应的影响比重，生成目标业务需求信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述系统还包括：
方案优化模块，用于在所述方案生成模块基于所述多维度服务信息，生成所述需求对象对应的服务方案之后，根据所述服务方案，从智能化问卷题库中筛选与所述服务方案相匹配的待作答题目，并将所述待作答题目输出至所述需求对象，以使所述需求对象对所述待作答题目进行作答；采集所述需求对象针对所述待作答题目的作答结果以及所述需求对象作答时的作答状态信息；基于所述作答结果以及所述作答状态信息，分析得到所述需求对象针对所述服务方案的重点关注内容以及所述需求对象的衍生需求信息；根据所述重点关注内容，对所述服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案；根据所述衍生需求信息生成所述需求对象对应的衍生服务方案；根据所述优化后的服务方案以及所述衍生服务方案，生成所述需求对象的综合服务方案。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述方案优化模块根据所述重点关注内容，对所述服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案的具体方式包括：
根据所述重点关注内容，从所述服务方案中匹配出所述重点关注内容对应的待分析服务内容；
判断所述待分析服务内容与所述重点关注内容对应的服务需求之间的匹配度是否满足预设匹配度条件；
当判断出所述匹配度不满足所述预设匹配度条件时，将所述待分析服务内容确定待优化服务内容，根据所述重点关注内容对应的服务需求确定所述待优化服务内容的优化控制参数，并根据所述优化控制参数对所述待优化服务内容执行优化操作，得到所述待优化服务内容对应的服务优化结果；
判断所述服务方案中是否存在与所述待优化服务内容之间的关系满足预设关联条件的关联服务内容；
当判断出所述服务方案中存在所述关联服务内容时，根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果；
根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果以及所述关联服务内容对应的服务优化结果，更新所述服务方案得到优化后的服务方案。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述方案优化模块根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果的具体方式包括：
根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，确定所述关联服务内容面向所述需求对象时的第一可调内容范围以及面向服务提供方时的第二可调内容范围；
根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果；
其中，所述方案优化模块根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果的具体方式包括：
当所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间存在可调内容重叠范围时，根据所述可调内容重叠范围对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述方案优化模块根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果的具体方式还包括：
当所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间不存在可调内容重叠范围时，将所述第一可调内容范围划分为多个可调内容子范围：
预估根据每个所述可调内容子范围对所述关联服务内容执行优化操作的服务优化子结果对所述需求对象的第一影响程度以及对所述服务提供方的第二影响程度；
根据每个所述可调内容子范围分别对应的第一影响程度以及第二影响程度，从所有所述可调内容子范围中确定目标可调内容子范围；
根据所述目标可调内容子范围对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述服务方案包括多个服务阶段、每个所述服务阶段的服务子方案集合以及每个所述服务阶段的服务子方案集合对应的预期服务结果；其中，每个所述服务阶段的服务子方案集合包括每个所述服务阶段对应的主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及授权所述主服务子方案切换至每个所述备选服务子方案的服务切换节点；
所述系统包括：
执行优化模块，用于对于任一非初始的服务阶段，在执行该服务阶段对应的服务子方案之前，采集该服务阶段的在先服务阶段对应的服务方案执行类型、服务方案执行结果以及所述需求对象对所述服务方案执行结果的服务满意度；当所述服务满意度低于预设满意度阈值时，根据所述在先服务阶段对应的服务方案执行类型以及所述服务方案执行结果确定所述需求对象对所述服务满意度的主观因素占比及客观因素占比；根据所述主观因素占比及所述客观因素占比，确定待调整对象，所述待调整对象包括所述需求对象的在后服务需求信息以及该服务阶段的至少一个在后服务阶段的服务子方案集合；根据所述待调整对象，对所述服务方案中的待执行服务子方案执行调整操作。
本发明第三方面公开了另一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面任一所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法中的部分或全部步骤。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面任一所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明在获取到需求对象提交的初始业务需求信息之后能够基于满意度识别模型以及需求对象在提交初始业务需求信息时的提交状态信息对需求对象针对其所提交的初始业务需求信息的满意度进行智能化识别，进而基于满意度识别结果智能化的确定最终的业务需求信息，有利于提高最终确定出的业务需求信息与需求对象实际需求的匹配度，也即提高了需求对象对最终确定出的业务需求信息的满意度。此外，在确定出最终的业务需求信息之后，还能够根据最终的业务需求信息确定需求对象对应的多维度服务信息，有利于提高确定出的多维度服务信息的全面性与准确性，而后基于多维度服务信息生成需求对象对应的服务方案，不仅实现了服务方案的智能化制定以提高服务方案的制定效率，还能够有利于提高制定的服务方案与需求对象实际需求的匹配度，也即提高了面向需求对象的服务方案的精准性，进而有利于提高需求对象的服务体验；
此外，在基于确定出的影响因子集合对业务需求信息进行校正时，能够先确定出影响因子的影响类型，进而基于影响类型对影响因子进行分类，而后基于分类结果分别实现对业务需求信息的校正，最后根据不同分类结果对应的校正结果、不同分类结果对应的影响比重生成最终的业务需求信息，不仅实现了业务需求信息的智能化校正，而且还有利于提高业务需求信息的校正准确性；
此外，在智能化的生成服务方案之后，还能够智能化生成针对服务方案的待作答题目供需求对象作答，根据需求对象作答时的作答状态信息智能化分析出需求对象针对服务方案的重点关注内容以及需求对象的衍生需求信息，进而根据重点关注内容实现对服务方案的优化以及根据衍生需求信息生成衍生服务方案，最后根据优化后的服务方案及衍生服务方案生成综合服务方案，有利于提高生成的综合服务方案的全面性、准确性以及与需求对象实际需求的匹配度；
此外，在根据需求对象的重点关注内容对服务方案进行优化时，能够对服务方案中与重点关注内容对应的待分析服务内容进行智能化判断，以判断其是否需要优化，有利于提高重点关注内容对应的服务内容的优化可靠性；进一步的，在对相应服务内容进行优化时，还进一步考虑服务方案中的关联服务内容，并对相应的关联服务内容进行优化，有利于提高服务方案中服务内容的优化全面性，进而有利于提高优化后的服务方案的准确性；又进一步的，在对关联服务内容进行优化时，能够根据关联服务内容在面向不同对象时的可调内容范围实现对关联服务内容的优化，有利于提高关联服务内容的优化可靠性，减少因优化关联服务内容而对相关对象造成较大负向影响程度的情况发生；又进一步的，在根据关联服务内容面向不同对象时的可调内容范围实现对关联服务内容的优化时，若不同的可调内容范围存在重叠，则根据重叠的可调内容范围实现对关联服务内容的优化，有利于在优化关联服务内容时提高面向不同对象的优化平衡度；又进一步的，若不同的可调内容范围不存在重叠，则以需求对象为基准在尽量提高需求对象针对优化关联服务内容的满意程度的同时尽量减少优化关联服务内容对服务提供方带来的影响，有利于进一步提高关联服务内容的优化可靠性与优化准确性；
此外，针对服务方案而言，无论是原始服务方案，还是优化后服务方案，亦或者是生成的综合性服务方案，其可以细分为多个服务阶段以及每个服务阶段下的服务子方案集合，且每个服务阶段下的服务子方案集合又可以进一步包括主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及主备子方案之间的服务切换节点，这样不仅保证了服务方案的全面性，还能够提高服务方案的执行可靠性以及执行顺畅度，此外，还可以提高主备方案之间的切换准确性；进一步的，在执行服务阶段的服务子方案之前，还能够基于在先服务阶段的服务子方案的执行情况对在后服务阶段的服务子方案进行自适应调整，有利于提高了服务方案的执行灵活性，此外，还能够提高待执行服务子方案与需求对象的实时需求的匹配度；进一步的，在自适应调整在后服务阶段的服务子方案时还能够根据相应的主观因素占比与客观因素占比确定待调整对象，有利于提高基于在先执行的服务子方案对在后待执行的服务子方案进行自适应调整的调整准确性、调整效率及调整可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例公开的一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统的结构示意图；
图3是本发明实施例公开的另一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的又一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统，不仅实现了服务方案的智能化制定以提高服务方案的制定效率，还能够有利于提高制定的服务方案与需求对象实际需求的匹配度，也即提高了面向需求对象的服务方案的精准性，进而有利于提高需求对象的服务体验。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于服务方案的智能化生成系统中，该智能化生成系统可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图1所示，该方法可以包括如下操作：
101、获取需求对象提交的初始业务需求信息，并采集需求对象在提交初始业务需求信息时的提交状态信息。
本发明实施例中，提交状态信息至少包括需求对象提交初始业务需求信息时的面部表情信息、发出的语音信息、需求对象的目标身体部位对应的肢体动作信息、所花费的提交时长信息，其中，目标身体部位包括需求对象的头部以及需求对象的手部。进一步的，提交状态信息还可以包括陪同需求对象提交初始业务需求信息的陪同人员对应的人员信息以及陪同人员与需求对象之间的交互信息。又进一步的，前述面部表情信息及前述语音信息均可以包括陪同人员与需求对象之间的交互信息所引起的面部表情信息及语音信息，和/或，需求对象自身的面部表情信息及语音信息，本发明实施例不做限定。
102、将提交状态信息输入至预先训练好的满意度识别模型中，得到满意度识别模型的输出结果。
其中，该输出结果至少包括需求对象针对其提交的初始业务需求信息的当前满意程度。本发明实施例中，满意度识别模型是基于大量训练样本对初始确定出的满意度识别模型训练至收敛得到的。
103、当上述当前满意程度小于或等于预设满意程度阈值时，获取当前满意程度对应的影响因子集合，并基于影响因子集合对初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息；当上述当前满意程度大于预设满意程度阈值时，将初始业务需求信息确定为目标业务需求信息。
本发明实施例中，影响因子集合具体包括对前述当前满意程度造成影响的影响因子，也即当前满意程度对应的负向影响因子。举例来说，需求对象在选择服务周期时出现皱眉的表情或者出现摇头的动作，则服务提供方所提供的服务周期可选范围就属于一个影响因子。
104、根据目标业务需求信息确定需求对象对应的多维度服务信息，基于多维度服务信息，生成需求对象对应的服务方案。
本发明实施例中，该多维度服务信息可以包括服务人员信息、服务设备信息、服务人员信息对应的第一独立服务内容、服务设备信息对应的第二独立服务内容、服务人员信息与服务设备信息之间的协同服务内容。进一步的，该多维度服务信息还可以包括不同服务人员之间的协同服务内容。
本发明实施例中，在生成需求对象的服务方案之后，可以将服务方案整体提供给需求对象、服务提供方对应的审核人员进行进一步确认。也即：智能化生成系统可以将生成的服务方案发送至需求对象绑定的用户终端以及服务提供方对应的审核人员绑定的用户终端。又进一步的，在向前述两类用户终端发送服务方案之前，智能化生成系统可以根据前述影响因子集合对服务方案中与影响因子集合对应的服务内容进行标注或者提取，以便于需求对象及审核人员能够快速的获取待确认内容。
可见，实施本发明实施例所描述的方法在获取到需求对象提交的初始业务需求信息之后能够基于满意度识别模型以及需求对象在提交初始业务需求信息时的提交状态信息对需求对象针对其所提交的初始业务需求信息的满意度进行智能化识别，进而基于满意度识别结果智能化的确定最终的业务需求信息，有利于提高最终确定出的业务需求信息与需求对象实际需求的匹配度，也即提高了需求对象对最终确定出的业务需求信息的满意度。此外，在确定出最终的业务需求信息之后，还能够根据最终的业务需求信息确定需求对象对应的多维度服务信息，有利于提高确定出的多维度服务信息的全面性与准确性，而后基于多维度服务信息生成需求对象对应的服务方案，不仅实现了服务方案的智能化制定以提高服务方案的制定效率，还能够有利于提高制定的服务方案与需求对象实际需求的匹配度，也即提高了面向需求对象的服务方案的精准性，进而有利于提高需求对象的服务体验。
在一个可选的实施例中，上述影响因子集合可以包括多个影响因子。其中，上述的基于影响因子集合对初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息，可以包括：
对于每个影响因子，确定该影响因子对当前满意程度所带来的影响的影响类型，影响类型为主观影响类型或者客观影响类型；
根据每个影响因子对应的影响类型，将所有影响因子划分为第一类影响因子以及第二类影响因子，第一类影响因子对应的影响类型均为主观影响类型，第二类影响因子对应的影响类型均为客观影响类型；
根据第一类影响因子，确定与第一类影响因子对应的第一校正控制参数，并根据第一校正控制参数对初始业务需求信息执行第一校正操作，得到第一校正结果；
根据第二类影响因子，确定与第二类影响因子对应的第二校正控制参数，并根据第二校正控制参数对初始业务需求信息执行第二校正操作，得到第二校正结果；
根据第一校正结果、第一类影响因子对应的影响比重、第二校正结果以及第二类影响因子对应的影响比重，生成目标业务需求信息。
本发明实施例中，主观影响类型的影响因子是跟需求对象自身有关的影响因子，如陪同人员的建议；客观影响类型的影响因子是跟服务提供方自身提供的服务可选范围有关的影响因子。其中，第一类影响因子对应的影响比重等于第一类影响因子中影响因子的总数量与影响因子集合中影响因子的总数量的第一比值，第二类影响因子对应的影响比重等于第二类影响因子中影响因子的总数量与影响因子集合中影响因子的总数量的第二比值；或者，第一类影响因子对应的影响比重可以等于第一比值与预设主观影响系数的乘积，第二类影响因子对应的影响比重可以等于第二比值与预设客观影响系数的乘积，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例在基于确定出的影响因子集合对业务需求信息进行校正时，能够先确定出影响因子的影响类型，进而基于影响类型对影响因子进行分类，而后基于分类结果分别实现对业务需求信息的校正，最后根据不同分类结果对应的校正结果、不同分类结果对应的影响比重生成最终的业务需求信息，不仅实现了业务需求信息的智能化校正，而且还有利于提高业务需求信息的校正准确性。
在另一个可选的实施例中，在基于多维度服务信息，生成需求对象对应的服务方案之后，该方法还可以包括如下操作：
根据服务方案，从智能化问卷题库中筛选与服务方案相匹配的待作答题目，并将待作答题目输出至需求对象，以使需求对象对该待作答题目进行作答；
采集需求对象针对该待作答题目的作答结果以及需求对象作答时的作答状态信息，如作答时长、作答表情、作答动作等；
基于作答结果以及作答状态信息，分析得到需求对象针对服务方案的重点关注内容（如周期、利率等）以及需求对象的衍生需求信息；
根据重点关注内容，对服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案；
根据衍生需求信息生成需求对象对应的衍生服务方案；
根据优化后的服务方案以及衍生服务方案，生成需求对象的综合服务方案。
可见，该可选的实施例在智能化的生成服务方案之后，还能够智能化生成针对服务方案的待作答题目供需求对象作答，根据需求对象作答时的作答状态信息智能化分析出需求对象针对服务方案的重点关注内容以及需求对象的衍生需求信息，进而根据重点关注内容实现对服务方案的优化以及根据衍生需求信息生成衍生服务方案，最后根据优化后的服务方案及衍生服务方案生成综合服务方案，有利于提高生成的综合服务方案的全面性、准确性以及与需求对象实际需求的匹配度。
在该可选的实施例中，进一步可选的，上述的根据重点关注内容，对服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案，可以包括：
根据重点关注内容，从服务方案中匹配出重点关注内容对应的待分析服务内容；
判断待分析服务内容与重点关注内容对应的服务需求之间的匹配度是否满足预设匹配度条件；
当判断出匹配度不满足预设匹配度条件时，将待分析服务内容确定待优化服务内容，根据重点关注内容对应的服务需求确定待优化服务内容的优化控制参数，并根据优化控制参数对待优化服务内容执行优化操作，得到待优化服务内容对应的服务优化结果。
进一步的，上述的根据重点关注内容，对服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案，还可以包括：
判断服务方案中是否存在与待优化服务内容之间的关系满足预设关联条件的关联服务内容；
当判断出服务方案中存在关联服务内容时，根据待优化服务内容对应的服务优化结果、待优化服务内容与关联服务内容之间的关联关系（如正向关联关系或负向关联关系），对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果；
根据待优化服务内容对应的服务优化结果以及关联服务内容对应的服务优化结果，更新服务方案得到优化后的服务方案。
可见，该可选的实施例在根据需求对象的重点关注内容对服务方案进行优化时，能够对服务方案中与重点关注内容对应的待分析服务内容进行智能化判断，以判断其是否需要优化，有利于提高重点关注内容对应的服务内容的优化可靠性；进一步的，在对相应服务内容进行优化时，还进一步考虑服务方案中的关联服务内容，并对相应的关联服务内容进行优化，有利于提高服务方案中服务内容的优化全面性，进而有利于提高优化后的服务方案的准确性。
在该可选的实施例中，进一步可选的，上述的根据待优化服务内容对应的服务优化结果、待优化服务内容与关联服务内容之间的关联关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果，可以包括：
根据待优化服务内容对应的服务优化结果、待优化服务内容与关联服务内容之间的关联关系，确定关联服务内容面向需求对象时的第一可调内容范围以及面向服务提供方时的第二可调内容范围；
根据第一可调内容范围与第二可调内容范围之间的关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果。
又进一步可选的，上述的根据第一可调内容范围与第二可调内容范围之间的关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果，可以包括：
当第一可调内容范围与第二可调内容范围之间存在可调内容重叠范围时，根据可调内容重叠范围对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果。
又进一步可选的，上述的根据第一可调内容范围与第二可调内容范围之间的关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果，还可以包括：
当第一可调内容范围与第二可调内容范围之间不存在可调内容重叠范围时，将第一可调内容范围划分为多个可调内容子范围：
预估根据每个可调内容子范围对关联服务内容执行优化操作的服务优化子结果对需求对象的第一影响程度（也即：正向影响程度）以及对服务提供方的第二影响程度（也即负向影响程度或正向影响程度）；
根据每个可调内容子范围分别对应的第一影响程度以及第二影响程度，从所有可调内容子范围中确定目标可调内容子范围；
根据目标可调内容子范围对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果。
需要说明的是，若第二影响程度为正向影响程度时，将第一影响程度与第二影响程度之和最大的可调内容子范围确定为目标可调内容子范围；若第二影响程度为负向影响程度，则将第一影响程度与第二影响程度之和最小的可调内容子范围确定为目标可调内容子范围，或者，将对应的第一影响程度最大、对应的第二影响程度最小的可调内容子范围确定为目标可调内容子范围。
可见，该可选的实施例在对关联服务内容进行优化时，能够根据关联服务内容在面向不同对象时的可调内容范围实现对关联服务内容的优化，有利于提高关联服务内容的优化可靠性，减少因优化关联服务内容而对相关对象造成较大负向影响程度的情况发生；又进一步的，在根据关联服务内容面向不同对象时的可调内容范围实现对关联服务内容的优化时，若不同的可调内容范围存在重叠，则根据重叠的可调内容范围实现对关联服务内容的优化，有利于在优化关联服务内容时提高面向不同对象的优化平衡度；又进一步的，若不同的可调内容范围不存在重叠，则以需求对象为基准在尽量提高需求对象针对优化关联服务内容的满意程度的同时尽量减少优化关联服务内容对服务提供方带来的影响，有利于进一步提高关联服务内容的优化可靠性与优化准确性。
在又一个可选的实施例中，服务方案包括多个服务阶段、每个服务阶段的服务子方案集合以及每个服务阶段的服务子方案集合对应的预期服务结果；其中，每个服务阶段的服务子方案集合包括每个服务阶段对应的主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及授权主服务子方案切换至每个备选服务子方案的服务切换节点。可选的，在需要启动备选服务子方案时，可以根据主服务子方案对应的已执行进程以及对应的授权服务切换节点，从所有备选服务子方案中选择授权服务切换节点与主服务子方案的已执行进程相匹配的备选服务子方案，作为需要启动的备选服务子方案。
在该可选的实施例中，针对服务方案而言，无论是原始生成的服务方案，还是优化后服务方案，亦或者是生成的综合性服务方案，其可以细分为多个服务阶段以及每个服务阶段下的服务子方案集合，且每个服务阶段下的服务子方案集合又可以进一步包括主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及主备子方案之间的服务切换节点，这样不仅保证了服务方案的全面性，还能够提高服务方案的执行可靠性以及执行顺畅度，此外，还可以提高主备方案之间的切换准确性。
在该可选的实施例中，进一步可选的，该方法还可以包括如下操作：
对于任一非初始的服务阶段，在执行该服务阶段对应的服务子方案之前，采集该服务阶段的在先服务阶段对应的服务方案执行类型、服务方案执行结果以及需求对象对服务方案执行结果的服务满意度；
当服务满意度低于预设满意度阈值时，根据在先服务阶段对应的服务方案执行类型以及服务方案执行结果确定需求对象对服务满意度的主观因素占比及客观因素占比；
根据主观因素占比及客观因素占比，确定待调整对象，待调整对象包括需求对象的在后服务需求信息和/或该服务阶段的至少一个在后服务阶段的服务子方案集合；
根据待调整对象，对服务方案中的待执行服务子方案执行调整操作。
其中，在先服务阶段对应的服务方案执行类型具体用于表示在先服务阶段对应的服务子方案是否为调整过的服务子方案、是否只执行了主服务子方案、是否在执行主服务子方案的过程中启动了备选服务子方案等。以及，当主观因素占比较大，则意味着需求对象的实时需求发生了变化；当客观因素占比较大，则意味着在先服务内容满足不了需求对象的基础需求。
可见，该可选的实施例在执行服务阶段的服务子方案之前，还能够基于在先服务阶段的服务子方案的执行情况对在后服务阶段的服务子方案进行自适应调整，有利于提高了服务方案的执行灵活性，此外，还能够提高待执行服务子方案与需求对象的实时需求的匹配度；进一步的，在自适应调整在后服务阶段的服务子方案时还能够根据相应的主观因素占比与客观因素占比确定待调整对象，有利于提高基于在先执行的服务子方案对在后待执行的服务子方案进行自适应调整的调整准确性、调整效率及调整可靠性。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统的结构示意图。其中，图2所描述的系统可以集成在本地服务器中，也可以集成在云服务器中，本发明实施例不做限定。如图2所示，该系统可以包括：
信息获取模块201，用于获取需求对象提交的初始业务需求信息，并采集需求对象在提交初始业务需求信息时的提交状态信息。
其中，提交状态信息至少包括需求对象提交初始业务需求信息时的面部表情信息、发出的语音信息、需求对象的目标身体部位对应的肢体动作信息、所花费的提交时长信息，其中，目标身体部位包括需求对象的头部以及需求对象的手部。进一步的，提交状态信息还可以包括陪同需求对象提交初始业务需求信息的陪同人员对应的人员信息以及陪同人员与需求对象之间的交互信息。又进一步的，前述面部表情信息及前述语音信息均可以包括陪同人员与需求对象之间的交互信息所引起的面部表情信息及语音信息，和/或，需求对象自身的面部表情信息及语音信息，本发明实施例不做限定。
信息识别模块202，用于将提交状态信息输入至预先训练好的满意度识别模型中，得到满意度识别模型的输出结果，该输出结果至少包括需求对象针对其提交的初始业务需求信息的当前满意程度。
信息确定模块203，用于当上述当前满意程度小于或等于预设满意程度阈值时，获取当前满意程度对应的影响因子集合，并基于影响因子集合对初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息；当上述当前满意程度大于预设满意程度阈值时，将初始业务需求信息确定为目标业务需求信息。
服务确定模块204，用于根据目标业务需求信息确定需求对象对应的多维度服务信息，该多维度服务信息包括服务人员信息、服务设备信息、服务人员信息对应的第一独立服务内容、服务设备信息对应的第二独立服务内容、服务人员信息与服务设备信息之间的协同服务内容。
方案生成模块205，用于基于多维度服务信息，生成需求对象对应的服务方案。
可见，实施图2所描述的系统在获取到需求对象提交的初始业务需求信息之后能够基于满意度识别模型以及需求对象在提交初始业务需求信息时的提交状态信息对需求对象针对其所提交的初始业务需求信息的满意度进行智能化识别，进而基于满意度识别结果智能化的确定最终的业务需求信息，有利于提高最终确定出的业务需求信息与需求对象实际需求的匹配度，也即提高了需求对象对最终确定出的业务需求信息的满意度。此外，在确定出最终的业务需求信息之后，还能够根据最终的业务需求信息确定需求对象对应的多维度服务信息，有利于提高确定出的多维度服务信息的全面性与准确性，而后基于多维度服务信息生成需求对象对应的服务方案，不仅实现了服务方案的智能化制定以提高服务方案的制定效率，还能够有利于提高制定的服务方案与需求对象实际需求的匹配度，也即提高了面向需求对象的服务方案的精准性，进而有利于提高需求对象的服务体验。
在一个可选的实施例中，影响因子集合包括多个影响因子。其中，信息确定模块203基于影响因子集合对初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息的具体方式包括：
对于每个影响因子，确定该影响因子对当前满意程度所带来的影响的影响类型，影响类型为主观影响类型或者客观影响类型；
根据每个影响因子对应的影响类型，将所有影响因子划分为第一类影响因子以及第二类影响因子，第一类影响因子对应的影响类型均为主观影响类型，第二类影响因子对应的影响类型均为客观影响类型；
根据第一类影响因子，确定与第一类影响因子对应的第一校正控制参数，并根据第一校正控制参数对初始业务需求信息执行第一校正操作，得到第一校正结果；
根据第二类影响因子，确定与第二类影响因子对应的第二校正控制参数，并根据第二校正控制参数对初始业务需求信息执行第二校正操作，得到第二校正结果；
根据第一校正结果、第一类影响因子对应的影响比重、第二校正结果以及第二类影响因子对应的影响比重，生成目标业务需求信息。
可见，该可选的实施例在基于确定出的影响因子集合对业务需求信息进行校正时，能够先确定出影响因子的影响类型，进而基于影响类型对影响因子进行分类，而后基于分类结果分别实现对业务需求信息的校正，最后根据不同分类结果对应的校正结果、不同分类结果对应的影响比重生成最终的业务需求信息，不仅实现了业务需求信息的智能化校正，而且还有利于提高业务需求信息的校正准确性。
在另一个可选的实施例中，如图3所示，该系统还可以包括：
方案优化模块206，用于在方案生成模块205基于多维度服务信息，生成需求对象对应的服务方案之后，根据服务方案，从智能化问卷题库中筛选与服务方案相匹配的待作答题目，并将待作答题目输出至需求对象，以使需求对象对该待作答题目进行作答；采集需求对象针对该待作答题目的作答结果以及需求对象作答时的作答状态信息，如作答时长、作答表情、作答动作等；基于作答结果以及作答状态信息，分析得到需求对象针对服务方案的重点关注内容（如周期、利率等）以及需求对象的衍生需求信息；根据重点关注内容，对服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案；根据衍生需求信息生成需求对象对应的衍生服务方案；根据优化后的服务方案以及衍生服务方案，生成需求对象的综合服务方案。
可见，该可选的实施例在智能化的生成服务方案之后，还能够智能化生成针对服务方案的待作答题目供需求对象作答，根据需求对象作答时的作答状态信息智能化分析出需求对象针对服务方案的重点关注内容以及需求对象的衍生需求信息，进而根据重点关注内容实现对服务方案的优化以及根据衍生需求信息生成衍生服务方案，最后根据优化后的服务方案及衍生服务方案生成综合服务方案，有利于提高生成的综合服务方案的全面性、准确性以及与需求对象实际需求的匹配度。
在又一个可选的实施例中，方案优化模块206根据重点关注内容，对服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案的具体方式包括：
根据重点关注内容，从服务方案中匹配出重点关注内容对应的待分析服务内容；
判断待分析服务内容与重点关注内容对应的服务需求之间的匹配度是否满足预设匹配度条件；
当判断出匹配度不满足预设匹配度条件时，将待分析服务内容确定待优化服务内容，根据重点关注内容对应的服务需求确定待优化服务内容的优化控制参数，并根据优化控制参数对待优化服务内容执行优化操作，得到待优化服务内容对应的服务优化结果。
进一步的，方案优化模块206根据重点关注内容，对服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案的具体方式还可以包括：
判断服务方案中是否存在与待优化服务内容之间的关系满足预设关联条件的关联服务内容；
当判断出服务方案中存在关联服务内容时，根据待优化服务内容对应的服务优化结果、待优化服务内容与关联服务内容之间的关联关系（如正向关联关系或负向关联关系），对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果；
根据待优化服务内容对应的服务优化结果以及关联服务内容对应的服务优化结果，更新服务方案得到优化后的服务方案。
可见，该可选的实施例在根据需求对象的重点关注内容对服务方案进行优化时，能够对服务方案中与重点关注内容对应的待分析服务内容进行智能化判断，以判断其是否需要优化，有利于提高重点关注内容对应的服务内容的优化可靠性；进一步的，在对相应服务内容进行优化时，还进一步考虑服务方案中的关联服务内容，并对相应的关联服务内容进行优化，有利于提高服务方案中服务内容的优化全面性，进而有利于提高优化后的服务方案的准确性。
在又一个可选的实施例中，方案优化模块206根据待优化服务内容对应的服务优化结果、待优化服务内容与关联服务内容之间的关联关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果的具体方式包括：
根据待优化服务内容对应的服务优化结果、待优化服务内容与关联服务内容之间的关联关系，确定关联服务内容面向需求对象时的第一可调内容范围以及面向服务提供方时的第二可调内容范围；
根据第一可调内容范围与第二可调内容范围之间的关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果。
又进一步可选的，方案优化模块206根据第一可调内容范围与第二可调内容范围之间的关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果的具体方式可以包括：
当第一可调内容范围与第二可调内容范围之间存在可调内容重叠范围时，根据可调内容重叠范围对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果。
又进一步可选的，方案优化模块206根据第一可调内容范围与第二可调内容范围之间的关系，对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果的具体方式还可以包括：
当第一可调内容范围与第二可调内容范围之间不存在可调内容重叠范围时，将第一可调内容范围划分为多个可调内容子范围：
预估根据每个可调内容子范围对关联服务内容执行优化操作的服务优化子结果对需求对象的第一影响程度（也即：正向影响程度）以及对服务提供方的第二影响程度（也即负向影响程度或正向影响程度）；
根据每个可调内容子范围分别对应的第一影响程度以及第二影响程度，从所有可调内容子范围中确定目标可调内容子范围；
根据目标可调内容子范围对关联服务内容执行优化操作，得到关联服务内容对应的服务优化结果。
可见，该可选的实施例在对关联服务内容进行优化时，能够根据关联服务内容在面向不同对象时的可调内容范围实现对关联服务内容的优化，有利于提高关联服务内容的优化可靠性，减少因优化关联服务内容而对相关对象造成较大负向影响程度的情况发生；又进一步的，在根据关联服务内容面向不同对象时的可调内容范围实现对关联服务内容的优化时，若不同的可调内容范围存在重叠，则根据重叠的可调内容范围实现对关联服务内容的优化，有利于在优化关联服务内容时提高面向不同对象的优化平衡度；又进一步的，若不同的可调内容范围不存在重叠，则以需求对象为基准在尽量提高需求对象针对优化关联服务内容的满意程度的同时尽量减少优化关联服务内容对服务提供方带来的影响，有利于进一步提高关联服务内容的优化可靠性与优化准确性。
在又一个可选的实施例中，服务方案包括多个服务阶段、每个服务阶段的服务子方案集合以及每个服务阶段的服务子方案集合对应的预期服务结果；其中，每个服务阶段的服务子方案集合包括每个服务阶段对应的主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及授权主服务子方案切换至每个备选服务子方案的服务切换节点。可选的，在需要启动备选服务子方案时，可以根据主服务子方案对应的已执行进程以及对应的授权服务切换节点，从所有备选服务子方案中选择授权服务切换节点与主服务子方案的已执行进程相匹配的备选服务子方案，作为需要启动的备选服务子方案。在该可选的实施例中，针对服务方案而言，无论是原始生成的服务方案，还是优化后服务方案，亦或者是生成的综合性服务方案，其可以细分为多个服务阶段以及每个服务阶段下的服务子方案集合，且每个服务阶段下的服务子方案集合又可以进一步包括主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及主备子方案之间的服务切换节点，这样不仅保证了服务方案的全面性，还能够提高服务方案的执行可靠性以及执行顺畅度，此外，还可以提高主备方案之间的切换准确性。
在又一个可选的实施例中，如图3所示，该系统还可以包括：
执行优化模块207，用于对于任一非初始的服务阶段，在执行该服务阶段对应的服务子方案之前，采集该服务阶段的在先服务阶段对应的服务方案执行类型、服务方案执行结果以及需求对象对服务方案执行结果的服务满意度；当服务满意度低于预设满意度阈值时，根据在先服务阶段对应的服务方案执行类型以及服务方案执行结果确定需求对象对服务满意度的主观因素占比及客观因素占比；根据主观因素占比及客观因素占比，确定待调整对象，待调整对象包括需求对象的在后服务需求信息和/或该服务阶段的至少一个在后服务阶段的服务子方案集合；根据待调整对象，对服务方案中的待执行服务子方案执行调整操作。
其中，在先服务阶段对应的服务方案执行类型具体用于表示在先服务阶段对应的服务子方案是否为调整过的服务子方案、是否只执行了主服务子方案、是否在执行主服务子方案的过程中启动了备选服务子方案等。以及，当主观因素占比较大，则意味着需求对象的实时需求发生了变化；当客观因素占比较大，则意味着在先服务内容满足不了需求对象的基础需求。
可见，该可选的实施例在执行服务阶段的服务子方案之前，还能够基于在先服务阶段的服务子方案的执行情况对在后服务阶段的服务子方案进行自适应调整，有利于提高了服务方案的执行灵活性，此外，还能够提高待执行服务子方案与需求对象的实时需求的匹配度；进一步的，在自适应调整在后服务阶段的服务子方案时还能够根据相应的主观因素占比与客观因素占比确定待调整对象，有利于提高基于在先执行的服务子方案对在后待执行的服务子方案进行自适应调整的调整准确性、调整效率及调整可靠性。
实施例三
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的又一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统的结构示意图。其中，图4所描述的系统可以集成在本地服务器中，也可以集成在云服务器中，本发明实施例不做限定。如图4所示，该系统可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器301；
与存储器301耦合的处理器302；
处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一中公开的任意一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法中的部分或全部步骤。
实施例四
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一中公开的任意一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法中的部分或全部步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存储器（Random Access Memory，RAM）、可编程只读存储器（Programmable Read-only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM）、电子抹除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于业务需求的服务方案智能化生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取需求对象提交的初始业务需求信息，并采集所述需求对象在提交所述初始业务需求信息时的提交状态信息，所述提交状态信息至少包括所述需求对象提交所述初始业务需求信息时的面部表情信息、发出的语音信息、所述需求对象的目标身体部位对应的肢体动作信息、所花费的提交时长信息，所述目标身体部位包括所述需求对象的头部以及所述需求对象的手部；
将所述提交状态信息输入至预先训练好的满意度识别模型中，得到所述满意度识别模型的输出结果，所述输出结果至少包括所述需求对象针对其提交的所述初始业务需求信息的当前满意程度；
当所述当前满意程度小于或等于预设满意程度阈值时，获取所述当前满意程度对应的影响因子集合，并基于所述影响因子集合对所述初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息；当所述当前满意程度大于所述预设满意程度阈值时，将所述初始业务需求信息确定为目标业务需求信息；
根据所述目标业务需求信息确定所述需求对象对应的多维度服务信息，所述多维度服务信息包括服务人员信息、服务设备信息、所述服务人员信息对应的第一独立服务内容、所述服务设备信息对应的第二独立服务内容、所述服务人员信息与所述服务设备信息之间的协同服务内容；
基于所述多维度服务信息，生成所述需求对象对应的服务方案。
2.根据权利要求1所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法，其特征在于，所述影响因子集合包括多个影响因子；
其中，所述基于所述影响因子集合对所述初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息，包括：
对于每个所述影响因子，确定该影响因子对所述当前满意程度所带来的影响的影响类型，所述影响类型为主观影响类型或者客观影响类型；
根据每个所述影响因子对应的影响类型，将所有所述影响因子划分为第一类影响因子以及第二类影响因子，所述第一类影响因子对应的影响类型均为所述主观影响类型，所述第二类影响因子对应的影响类型均为所述客观影响类型；
根据所述第一类影响因子，确定与所述第一类影响因子对应的第一校正控制参数，并根据所述第一校正控制参数对所述初始业务需求信息执行第一校正操作，得到第一校正结果；
根据所述第二类影响因子，确定与所述第二类影响因子对应的第二校正控制参数，并根据所述第二校正控制参数对所述初始业务需求信息执行第二校正操作，得到第二校正结果；
根据所述第一校正结果、所述第一类影响因子对应的影响比重、所述第二校正结果以及所述第二类影响因子对应的影响比重，生成目标业务需求信息。
3.根据权利要求1或2所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法，其特征在于，所述基于所述多维度服务信息，生成所述需求对象对应的服务方案之后，所述方法还包括：
根据所述服务方案，从智能化问卷题库中筛选与所述服务方案相匹配的待作答题目，并将所述待作答题目输出至所述需求对象，以使所述需求对象对所述待作答题目进行作答；
采集所述需求对象针对所述待作答题目的作答结果以及所述需求对象作答时的作答状态信息；
基于所述作答结果以及所述作答状态信息，分析得到所述需求对象针对所述服务方案的重点关注内容以及所述需求对象的衍生需求信息；
根据所述重点关注内容，对所述服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案；
根据所述衍生需求信息生成所述需求对象对应的衍生服务方案；
根据所述优化后的服务方案以及所述衍生服务方案，生成所述需求对象的综合服务方案。
4.根据权利要求3所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法，其特征在于，所述根据所述重点关注内容，对所述服务方案执行优化操作，得到优化后的服务方案，包括：
根据所述重点关注内容，从所述服务方案中匹配出所述重点关注内容对应的待分析服务内容；
判断所述待分析服务内容与所述重点关注内容对应的服务需求之间的匹配度是否满足预设匹配度条件；
当判断出所述匹配度不满足所述预设匹配度条件时，将所述待分析服务内容确定待优化服务内容，根据所述重点关注内容对应的服务需求确定所述待优化服务内容的优化控制参数，并根据所述优化控制参数对所述待优化服务内容执行优化操作，得到所述待优化服务内容对应的服务优化结果；
判断所述服务方案中是否存在与所述待优化服务内容之间的关系满足预设关联条件的关联服务内容；
当判断出所述服务方案中存在所述关联服务内容时，根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果；
根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果以及所述关联服务内容对应的服务优化结果，更新所述服务方案得到优化后的服务方案。
5.根据权利要求4所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法，其特征在于，所述根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果，包括：
根据所述待优化服务内容对应的服务优化结果、所述待优化服务内容与所述关联服务内容之间的关联关系，确定所述关联服务内容面向所述需求对象时的第一可调内容范围以及面向服务提供方时的第二可调内容范围；
根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果；
其中，所述根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果，包括：
当所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间存在可调内容重叠范围时，根据所述可调内容重叠范围对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果。
6.根据权利要求5所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法，其特征在于，所述根据所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间的关系，对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果，还包括：
当所述第一可调内容范围与所述第二可调内容范围之间不存在可调内容重叠范围时，将所述第一可调内容范围划分为多个可调内容子范围：
预估根据每个所述可调内容子范围对所述关联服务内容执行优化操作的服务优化子结果对所述需求对象的第一影响程度以及对所述服务提供方的第二影响程度；
根据每个所述可调内容子范围分别对应的第一影响程度以及第二影响程度，从所有所述可调内容子范围中确定目标可调内容子范围；
根据所述目标可调内容子范围对所述关联服务内容执行优化操作，得到所述关联服务内容对应的服务优化结果。
7.根据权利要求1、2、4、5以及6中任一项所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法，其特征在于，所述服务方案包括多个服务阶段、每个所述服务阶段的服务子方案集合以及每个所述服务阶段的服务子方案集合对应的预期服务结果；其中，每个所述服务阶段的服务子方案集合包括每个所述服务阶段对应的主服务子方案、至少一个备选服务子方案以及授权所述主服务子方案切换至每个所述备选服务子方案的服务切换节点；
以及，所述方法还包括：
对于任一非初始的服务阶段，在执行该服务阶段对应的服务子方案之前，采集该服务阶段的在先服务阶段对应的服务方案执行类型、服务方案执行结果以及所述需求对象对所述服务方案执行结果的服务满意度；
当所述服务满意度低于预设满意度阈值时，根据所述在先服务阶段对应的服务方案执行类型以及所述服务方案执行结果确定所述需求对象对所述服务满意度的主观因素占比及客观因素占比；
根据所述主观因素占比及所述客观因素占比，确定待调整对象，所述待调整对象包括所述需求对象的在后服务需求信息以及该服务阶段的至少一个在后服务阶段的服务子方案集合；
根据所述待调整对象，对所述服务方案中的待执行服务子方案执行调整操作。
8.一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统，其特征在于，所述系统包括：
信息获取模块，用于获取需求对象提交的初始业务需求信息，并采集所述需求对象在提交所述初始业务需求信息时的提交状态信息，所述提交状态信息至少包括所述需求对象提交所述初始业务需求信息时的面部表情信息、发出的语音信息、所述需求对象的目标身体部位对应的肢体动作信息、所花费的提交时长信息，所述目标身体部位包括所述需求对象的头部以及所述需求对象的手部；
信息识别模块，用于将所述提交状态信息输入至预先训练好的满意度识别模型中，得到所述满意度识别模型的输出结果，所述输出结果至少包括所述需求对象针对其提交的所述初始业务需求信息的当前满意程度；
信息确定模块，用于当所述当前满意程度小于或等于预设满意程度阈值时，获取所述当前满意程度对应的影响因子集合，并基于所述影响因子集合对所述初始业务需求信息进行校正得到目标业务需求信息；当所述当前满意程度大于所述预设满意程度阈值时，将所述初始业务需求信息确定为目标业务需求信息；
服务确定模块，用于根据所述目标业务需求信息确定所述需求对象对应的多维度服务信息，所述多维度服务信息包括服务人员信息、服务设备信息、所述服务人员信息对应的第一独立服务内容、所述服务设备信息对应的第二独立服务内容、所述服务人员信息与所述服务设备信息之间的协同服务内容；
方案生成模块，用于基于所述多维度服务信息，生成所述需求对象对应的服务方案。
9.一种基于业务需求的服务方案智能化生成系统，其特征在于，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法中的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，执行如权利要求1-7任一项所述的基于业务需求的服务方案智能化生成方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410064147.0A CN117575548B (zh) | 2024-01-17 | 2024-01-17 | 基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410064147.0A CN117575548B (zh) | 2024-01-17 | 2024-01-17 | 基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117575548A CN117575548A (zh) | 2024-02-20 |
| CN117575548B true CN117575548B (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=89886735
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410064147.0A Active CN117575548B (zh) | 2024-01-17 | 2024-01-17 | 基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117575548B (zh) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5712985A (en) * | 1989-09-12 | 1998-01-27 | Lee; Michael D. | System and method for estimating business demand based on business influences |
| CN101710285A (zh) * | 2009-11-24 | 2010-05-19 | 武汉大学 | 一种基于领域模型的服务需求获取与建模方法 |
| WO2017092244A1 (zh) * | 2015-12-03 | 2017-06-08 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 信息处理方法、客户端和计算机存储介质 |
| CN110472592A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-19 | 中国工商银行股份有限公司 | 基于表情识别的服务满意度评价方法和装置 |
| CN111159544A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-15 | 中国航天系统科学与工程研究院 | 基于用户偏好的天基信息服务需求处理系统、方法及介质 |
| WO2021036664A1 (zh) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情的客户满意度识别方法、装置、终端及介质 |
| CN112784155A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-11 | 北京橙色云科技有限公司 | 匹配服务方的方法、装置以及存储介质 |
| CN113449986A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-28 | 未鲲(上海)科技服务有限公司 | 一种业务分配方法、装置、服务器及存储介质 |
| WO2022014798A1 (ko) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | (주)헬로팩토리 | 고객 만족도 조사 수행 시스템 |
| CN114463816A (zh) * | 2022-01-30 | 2022-05-10 | 中国工商银行股份有限公司 | 满意度确定方法、装置、处理器及电子设备 |
| WO2023134380A1 (zh) * | 2022-01-11 | 2023-07-20 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 交互方法、服务器及存储介质 |
| CN116912911A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-10-20 | 山西端若人力资源有限公司 | 一种满意度数据筛选方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11488181B2 (en) * | 2016-11-01 | 2022-11-01 | International Business Machines Corporation | User satisfaction in a service based industry using internet of things (IoT) devices in an IoT network |
| US20210065083A1 (en) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | Wangsu Science & Technology Co., Ltd. | Method for changing device business and business change system |
-
2024
- 2024-01-17 CN CN202410064147.0A patent/CN117575548B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5712985A (en) * | 1989-09-12 | 1998-01-27 | Lee; Michael D. | System and method for estimating business demand based on business influences |
| CN101710285A (zh) * | 2009-11-24 | 2010-05-19 | 武汉大学 | 一种基于领域模型的服务需求获取与建模方法 |
| WO2017092244A1 (zh) * | 2015-12-03 | 2017-06-08 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 信息处理方法、客户端和计算机存储介质 |
| CN110472592A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-19 | 中国工商银行股份有限公司 | 基于表情识别的服务满意度评价方法和装置 |
| WO2021036664A1 (zh) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情的客户满意度识别方法、装置、终端及介质 |
| CN111159544A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-15 | 中国航天系统科学与工程研究院 | 基于用户偏好的天基信息服务需求处理系统、方法及介质 |
| WO2022014798A1 (ko) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | (주)헬로팩토리 | 고객 만족도 조사 수행 시스템 |
| CN112784155A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-11 | 北京橙色云科技有限公司 | 匹配服务方的方法、装置以及存储介质 |
| CN113449986A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-28 | 未鲲(上海)科技服务有限公司 | 一种业务分配方法、装置、服务器及存储介质 |
| WO2023134380A1 (zh) * | 2022-01-11 | 2023-07-20 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 交互方法、服务器及存储介质 |
| CN114463816A (zh) * | 2022-01-30 | 2022-05-10 | 中国工商银行股份有限公司 | 满意度确定方法、装置、处理器及电子设备 |
| CN116912911A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-10-20 | 山西端若人力资源有限公司 | 一种满意度数据筛选方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 构建可扩展、可适配的业务配置激活方案研究;胡俊刚;刘树凤;;电信科学;20121115(11);全文 * |
| 铁通客户满意度提升方案;刘春杰;;科技信息;20110105(01);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117575548A (zh) | 2024-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104879888B (zh) | 家电参数的自动设置方法及装置 | |
| CN107239538B (zh) | 具有自学习功能的平行客服机器人系统及其自学习方法 | |
| CN111447124B (zh) | 基于生物特征识别的智能家居控制方法及智能控制设备 | |
| CN109949103B (zh) | 一种数据处理方法、装置及电子设备 | |
| CN106302579A (zh) | 一种任务的分发方法及服务器 | |
| CN107479400A (zh) | 家电设备的控制方法、装置、家电设备及可读存储介质 | |
| CN107577188A (zh) | 空调器控制方法、装置、空调器及计算机可读存储介质 | |
| CN111061948B (zh) | 一种用户标签推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN117575548B (zh) | 基于业务需求的服务方案智能化生成方法及系统 | |
| CN110781340B (zh) | 一种推荐系统召回策略的离线评估方法、系统、装置及存储介质 | |
| CN112328865B (zh) | 信息处理和推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN106356056B (zh) | 语音识别方法和装置 | |
| CN111222553A (zh) | 机器学习模型的训练数据处理方法、装置和计算机设备 | |
| CN114615294A (zh) | 一种电力物联网关边缘计算方法 | |
| CN110443382A (zh) | 一种基于智能客服平台的用户交互方法 | |
| CN113836944A (zh) | 用于智能设备的控制方法、系统及其装置、电子设备 | |
| CN113485993A (zh) | 数据识别方法以及装置 | |
| CN117456995A (zh) | 一种养老服务机器人的交互方法及系统 | |
| CN115052190B (zh) | 视频播放方法及装置 | |
| KR102494594B1 (ko) | 동적 난이도 조절된 컨텐츠 제공 방법 및 이를 실행하는 서버 | |
| WO2021073258A1 (zh) | 基于情绪分析的任务跟催方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113595811A (zh) | 设备性能测试方法、装置、存储介质及电子装置 | |
| CN111080093A (zh) | 软件产品质量数据处理方法及装置 | |
| Lenz et al. | Assessment of multi-criteria preference measurement methods for a dynamic environment | |
| CN112565797B (zh) | 一种页面请求处理方法、装置、电子设备及介质 |
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 |