TW201914286A - 話務處理伺服器及其處理話務的方法 - Google Patents
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Abstract
當民眾在遇到緊急危難事件時,會透過相關單位的話務中心尋求協助。然而,話務中心在處理進線話務時,採先進先出的方式逐一處理話務,因此在有限的資源下,可能會排擠到其他重要話務的處理。本發明提出一種可以提升大量話務的話務處理伺服器及其處理話務的方法,其係判斷該些話務是否為重複話務,並基於判斷結果來重新排序話務,讓值勤人員有辦法在最短時間內處理最多重要的話務。
Description
本發明是有關於一種話務分配,且特別是有關於一種話務處理伺服器及其處理話務的方法。
為了方便民眾對政府機構提出詢問或通報事件,相關單位(例如,警察局、消防局等)通常設有話務中心,幫助民眾處理日常生活的大小事,甚至是協助處理緊急危難事件。而當特定類型的緊急危難事件(例如,天災、車禍、恐怖攻擊等)發生時,經常會有大量民眾回報事件給相關單位。然而,現有話務中心處理進線話務的方式,係採用先進先出且逐一處理的模式,但關於同一事件的回報係屬於重複的話務,在有限人力及資源的情況下,這些重複的話務可能會占用到過多席次及受理時間,甚至可能排擠到其他事件或內容的重要話務。倘若大型災難及事務發生,前述情況恐會造成負面的結果。由此可知,如何有效處理話務成為一個相當重要的課題。
有鑑於此,本發明提供一種話務處理伺服器及其處理話務的方法,其分析大量進線話務,並據以提供合適的優先排序,在有限的資源下提供有效的話務處理。
本發明處理話務的方法,包括下列步驟。接收數個話務。判斷這些話務是否屬於重複話務。基於重複話務的判斷結果排序那些話務。
本發明的話務處理伺服器,包括通訊單元、儲存單元及處理單元。通訊單元接收數個話務。儲存單元記錄模組。處理單元耦接通訊單元及儲存單元,且存取並執行儲存單元所儲存的那些模組。那些模組包括重複話務計算模組及話務處理模組。重複話務計算模組判斷那些話務是否為重複話務。而話務處理模組基於重複話務的判斷結果排序那些話務。
基於上述,本發明實施例係計算各話務之重複話務的機率,來重新排序話務,避免大量重複話務占用有限接話/值勤人員席次,更助於在短時間內處理最多重要話務。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂,下文特舉實施例,並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1係依據本發明一實施例說明話務系統1之示意圖。話務系統1包括一或更多台通訊設備10、以及一或更多台話務處理伺服器11。
通訊設備10可以係市內電話、手機、平板電腦或桌上型電腦等電子裝置,通訊設備10可供使用者撥打語音、視訊或影音通話。
話務處理伺服器11可以係應用於警察局、消防局等機構或係諸如影像、語音、影音等類型的客服系統的話務中心。話務處理伺服器11至少包括但不僅限於通訊單元110、儲存單元120及處理單元130。
通訊單元110可以係支援網際協議通話技術(Voice over IP)、交換電話話務、IP多媒體技術或任何語音、視訊、影音類型的網路介面(例如,乙太網路(Ethernet)、光纖(optical fiber)或其他具備有線傳輸功能),以連線至公用交換電話網路(PSTN)、IP多媒體子系統(IP multimedia subsystem,IMS)、此世代網路(next generation network,NGN)或網際網路。當通訊設備10撥打電話時,話務處理伺服器11係透過通訊單元110接收此來電的話務。
儲存單元120可以是任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、快閃記憶體(flash memory)或類似元件或上述元件的組合,並用以紀錄啟動判斷模組121、歷史分析模組122、重複話務計算模組123、話務處理模組124等軟體程式、歷史話務資料、話務資料、分析結果、權重值、重複話務比率、重複話務機率等相關資訊及檔案。各模組的相關說明待後續實施例詳述。
處理單元130與通訊單元110、儲存單元120連接,並可以是中央處理單元(CPU),或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(ASIC)或其他類似元件或上述元件的組合。在本發明實施例中,處理單元130用以執行話務處理伺服器11的所有作業,且可存取並執行上述儲存單元120中記錄的模組。
為了方便理解本發明實施例的操作流程,以下將舉諸多實施例詳細說明本發明實施例的訊務分配方法。圖2是依據本發明一實施例說明一種處理話務之方法的流程圖。請參照圖2,本實施例的方法適用於圖1中話務系統1中的各裝置。下文中,將搭配話務處理伺服器11的各項元件及模組說明本發明實施例所述之方法。本方法的各個流程可依照實施情形而隨之調整,且並不僅限於此。
假設一情境係話務處理伺服器11屬於110報案系統,通訊設備10受民眾操作來撥打110報案。話務處理伺服器11即接收進線電話的話務(步驟S201)。而為了評估值勤人員是否足夠應付當時的話務,啟動判斷模組121可藉由以下兩種方式判斷:在一實施例中係比較這些話務的數量與值勤人員席數來決定是否滿線(步驟S202),例如話務數量超過接話/值勤人員席數、或經設定話務數量超過接話/值勤人員席數的N倍(N係大於0的正整數)時(即,滿線),代表後續進線的話務可能要等待一段時間才能被受理,則啟動判斷模組121啟動判斷話務為重複話務之作業(機制)(步驟S203)。例如,話務X進線至話務處理伺服器11,其進線時間係2017年3月1日10點2分,來話經緯度位置為(25.0513848, 121.5497414),假設當前受理台的執勤員警有五位,當待處理的話務量超過10通(即超過執勤員警席數2倍),則啟動判斷模組121啟動重複話務判斷機制。
而另一實施例中係在重大災害或其他特定事件發生的情況下(步驟S204),通訊單元110可接收相關單位提供情報、監聽新聞等方式偵測特定事件發生(或者,啟動判斷模組121透過觸控、鍵盤、按鈕等輸入單元偵測接話/值勤人員的啟動操作),使啟動判斷模組121自動啟動重複話務判斷機制(步驟S203)。
重複話務判斷機制啟動後,重複話務計算模組123判斷進線的那些話務是否為重複話務。具體而言,在現實生活中,特定種類的緊急危難事件(例如,天災、車禍等)通常會引起大量民眾回報,但這些回報當中不乏係關於相同案件的話務重複出現,而本文中定義此等話務為「重複話務」,且第一通回報此案件的話務定義為「初始話務」。這些重複話務將可能影響接話/執勤人員的處理效率,而本發明即係透過計算進線話務的重複話務機率來決定此話務是否屬於重複話務(步驟S207)。
值得注意的是,決定重複話務的屬性有很多,而依據實際情況,話務的進線時間及位置係決定重複話務的關鍵屬性,也就是說進線時間及位置與重複話務具有相當的關連性。本發明實施例即對進線話務的相關(報案)資料中的時間及位置進行分析,自進線的所有話務中決定初始話務後,重複話務計算模組123即可計算那些話務與初始話務之間的關鍵屬性差異,並據以計算重複話務機率。
歷史分析模組122可先基於歷史話務資料(具有將話務標記為重複話務或初始話務的結果及其進話時間與位置)來計算其基本重複話務機率(步驟S205)。具體而言,針對時間之關鍵屬性,同一案件的重複話務通常會發生在某特定時間間隔(例如,5、7或10分鐘等)內,因此可基於此時間間隔內的歷史話務資料(即,報案資料)進行分析。以每一有重複話務情形的案件之初始話務之報案時間為基準,歷史分析模組122計算此案件之各重複話務與初始話務A的時間差,並基於所有案件的各重複話務報案時間差計算所有重複話務之平均值、標準差等統計值,以得出常態話務重複話務比率TP
(此時間間隔中重複話務數量與總話務量之比值),其數學表示式如公式(1):…(1)係平均值,係標準差,將時間差代入x。需說明的是,於其他實施例中,歷史分析模組122亦可將時間間隔以天或小時為單位。
例如,表(1)係一範例說明與初始話務A之時間差及對應重複話務比率TP
: 表(1)
而針對位置之關鍵屬性,其至少需要包括案件位置及來話位置二位置資訊,若來話位置越靠近最近受理案件位置(即距離差越小)之話務,則越有可能係重複話務。假設案發地點係台北小巨蛋(經緯度位置(25.0513848,121.5497414)),而5分鐘內有三通重複話務,依據地理資訊系統(GIS)所提供之位置資訊可得此三通話務之經緯度位置分別係(25.051522,121.549750)、(25.051321,121.549523)、(25.051469,121.549903)。歷史分析模組122計算各重複話務之來話位置與案件位置的直線距離,並基於所有的直線距離差ΔD與總距離之比值等統計值,計算出各話務之常態重複話務比率DP
,其數學表示式如公式(2):…(2) ΔD係距離差,係某初始話務之所有話務距離總和。
例如,表(2)係一範例說明與初始話務A之距離差及對應重複話務比率DP
: 表(2)
重複話務計算模組123即可將不同關鍵屬性差異(時間差及距離差)所得之重複話務比率TP
及TD
合併,以得出各話務之基本重複話務機率P(B),其數學表示式如公式(3):…(3) WP
及WD
分別係時間及位置關鍵屬性之重複話務比率TP
及TD
所佔基本重複話務機率的比重。
需說明的是,依據實際情況,與初始話務相距較短時間內來電的話務被判定為重複話務的機率,相較於相距較短距離的來電被為重複話務的機率還要高(位置誤判或發話者已移動到他處等情況),因此前述比重的關係為WP
大於WD
,使重複話務機率較為準確,然其數值及大小關係仍可視情況而調整。
重複話務計算模組123取得前述各關鍵屬性對應重複話務比率的分析結果(步驟S206)之後,便進一步計算潛在初始話務機率。具體而言,重複話務計算模組123取得進線時間在前K分鐘內的所有初始話務(K係經歷史分析模組122基於歷史話務資料中重複話務時間差統計的中位數),並自初次篩選的初始話務中,再篩選出其直線距離落在R公尺內的初始話務(R係經歷史分析模組122基於歷史話務資料中重複話務距離統計之中位數),最後篩選出的初始話務即稱為「潛在初始話務」。
例如,假設歷史分析模組122分析(步驟S205)所有重複話務時間差統計的中位數為2分鐘,而所有重複話務距離統計的中位數為15公尺,則重複話務計算模組123會取出前2分鐘內的所有初始話務,假設初始話務A、B、C、D、E符合條件,初始話務A、B、C、D、E會被進一步判斷其直線距離是否落於重複話務距離統計的中位數15公尺內;若初始話務A、B、E符合則可稱為「潛在初始話務」。
接著,基於先前統計取得不同關鍵屬性差異及對應重複話務比率(例如,表(1)及(2)所產生之分析結果),重複話務計算模組123會計算出此進線話務X與各潛在初始話務的基本重複話務機率。
例如,自歷史分析模組122分析所取得之話務X與潛在初始話務A、B、E的重複話務比率如表(3)所示: 表(3)
需說明的是,前述說明係採用直接查表的方式得出對應重複話務比率,然於其他實施例中,重複話務計算模組123可直接基於公式(1)及(2)而得出時間及位置關鍵屬性之重複話務比率TP
及TD
。
重複話務計算模組123將各潛在初始話務的兩個重複話務比率TP
、DP
合併,即可得出話務X之潛在初始話務機率PI
,PI
=(TP
+ DP
)/2。例如,基於表(3),話務X與潛在初始話務A、B、E的潛在初始話務機率PI
分別為0.698、0.4、0.655。重複話務計算模組123再依照潛在初始話務機率之數值由大至小排序潛在初始話務,並挑選出前N個(N係大於0之整數,代表潛在初始話務機率之數值最大的前N個)機率較高的話務。例如,取出前2個機率較高的話務,依序為潛在初始話務E、潛在初始話務A。
需說明的是,前述時間及位置關鍵屬性之重複話務比率TP
及TD
所佔潛在初始話務機率PI
的比重皆係0.5,然於其他實施例中,其比重可視情況而調整。
重複話務計算模組123可基於互動語音回覆(interactive voice response,IVR)技術而透過通訊單元110向發話的民眾詢問回報案件之位置是否與前述N個潛在初始話務之位置相近(例如,相距小於50、80或100公尺等)、或是否與前述N個潛在初始話務之案件相同,並依據民眾的回應得出重複話務機率所乘上之權重值(例如,案件相同或相距越小則權重值越高,案件不同或相距越大則權重值越高),以調整重複話務機率。
例如,民眾回報話務X之案件與話務A相同,則其權重值為0.9,且話務X之重複話務機率P = 0.698*0.9 = 0.628。而若民眾回報話務X既非話務A亦非話務E更非B,則其權重值為0.1,且話務X之重複話務機率P = (0.628+0.4+0.655)/3 *0.1 = 0.056。
需說明的是,前述採用權重值的目的之一係為了使不同話務之重複話務機率之間具有較大差異(即,經確認案件相同的提高重複話務機率,而經確認案件不同的降低重複話務機率),然於其他實施例中,重複話務機率P亦可以係話務對應於其N個潛在初始話務之潛在初始話務機率PI
的平均值(即,權重值為1)。
將所有在線話務經步驟S207分析計算以取得對應重複話務機率P之後,話務處理模組124即可基於前述重複話務的判斷結果(即,重複話務機率P)排序所有話務。話務處理模組124係將那些話務依照其重複話務機率P之數值,由小到大重新排序(步驟S208) 。
話務經重新排序或啟動判斷模組121判定未滿線之後,在步驟S209中,話務處理模組124即可依序配話給值勤人員,值勤人員處理每一通話務時,於螢幕的電子地圖顯示此話務自動定位和案發地點等定位資訊,並同時顯示直線距離範圍內(例如:方圓100公尺內)的所有相關初始話務資訊,供值勤員警確認此話務是否為其中一初始話務之重複話務。若此話務係重複話務,則話務處理伺服器11透過觸控、鍵盤、按鈕等輸入單元接收將此話務標記為某初始話務之重複話務的操作;若此話務非重複話務,則話務處理伺服器11接收此將話務標記為初始話務的操作。最後,處理單元130將話務的相關資訊(例如,進線位置及時間)及判斷結果(例如,重複話務機率P、標記為重複或初始話務)儲存至儲存單元120中。
前述儲存的資訊及判斷結果亦可回饋至歷史分析模組122,供歷史話務分析,並可調整基於不同關鍵屬性所得之重複話務比率所占重複話務機率之比重(步驟S205),以提升重複話務判斷的準確性。例如,超過一定數量之重複話務的重複話務比率TP
都超過0.7,但對應重複話務比率TD
低於0.5,則歷史分析模組122可將重複話務比率TP
所占基本重複話務機率及/或潛在初始話務機率的比重提高。
需說明的是,前述實施例僅以位置及時間二關鍵屬性作為判斷重複話務之依據,然於其他實施例中,可僅採用其中一者或加入其他關鍵屬性來判斷,端視應用本發明者自行調整。另一方面,前述情境係以警察局勤務指揮中心的執勤人員在接獲民眾緊急報案的情況為例,然本發明實施例亦可應用於消防單位、公路局等相關災害緊急處理之執勤人員,更能適用於客訴專線相關單位,以有效應變大量緊急話務的情況。
綜上所述,本發明具有以下特點及功效:
當某些急難事件時會引起民眾回報大量相同事件,而造成大量話務,本發明實施例即提供應付緊急大量話務,讓執勤人員更有效處理話務。藉由歷史分析、潛在初始話務、IVR機制及資料回饋等步驟,本發明實施例可提升判斷重複話務的準確性。在話務經重新排序之後,接話/執勤人員即可在最短時間內處理最多重要的話務。本發明實施例亦可動態調整話務配給執勤人員的優先順序,當湧入許多重複報案之話務時,話務處理伺服器11能分析過濾話務,調整話務優先順序,不讓大量重複話務佔用有限的執勤人員席次,使短時間內給予更多民眾即時幫助,以利及時判斷並給予適當的協助。此外,由於話務處理伺服器11之運算量可能很高,若24小時不間斷服務,相當耗費硬體資源,而透過啟動判斷模組121可判斷是否啟用處理緊急大量話務,適時節省資源。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
1‧‧‧話務系統
10‧‧‧通訊設備
11‧‧‧話務處理伺服器
110‧‧‧通訊單元
120‧‧‧儲存單元
121‧‧‧啟動判斷模組
122‧‧‧歷史分析模組
123‧‧‧重複話務計算模組
124‧‧‧話務處理模組
130‧‧‧處理單元
S201~S209‧‧‧步驟
圖1係依據本發明一實施例說明話務系統之示意圖。 圖2是依據本發明一實施例說明一種處理話務之方法的流程圖。
Claims (10)
- 一種處理話務的方法,適用於一話務處理伺服器,包括: 接收多個話務; 判斷該些話務是否為一重複話務;以及 基於該重複話務的判斷結果排序該些話務。
- 如申請專利範圍第1項所述之處理話務的方法,其中判斷該些話務是否為該重複話務的方法包括: 依據該話務之關鍵屬性計算該些話務之重複話務機率,其中該關鍵屬性包括進線時間及位置;以及 依據該重複話務機率決定為該重複話務。
- 如申請專利範圍第2項所述之處理話務的方法,其中依據該話務之關鍵屬性計算該些話務之重複話務機率的步驟包括: 自該些話務中決定至少一初始話務; 計算該些話務與該至少一初始話務之間的關鍵屬性差異; 將基於不同關鍵屬性差異所得之重複話務比率合併,以得出該些話務之重複話務機率;以及 基於互動語音回覆(interactive voice response,IVR)技術得出該重複話務機率所乘上之權重值。
- 如申請專利範圍第1項所述之處理話務的方法,其中接收多個話務的步驟包括: 比較該些話務的數量與接話人員席數,以決定是否啟動判斷該些話務為該重複話務之作業。
- 如申請專利範圍第3項所述之處理話務的方法,其中依據該重複話務比率決定為該重複話務的步驟之後,更包括: 基於該重複話務的判斷結果,調整基於不同關鍵屬性所得之重複話務比率所占該重複話務機率之比重。
- 一種話務處理伺服器,包括: 一通訊單元,接收多個話務; 一儲存單元,記錄多個模組;以及 一處理單元,耦接該通訊單元及該儲存單元,且存取並執行該儲存單元所儲存的該些模組,該些模組包括: 一重複話務計算模組,判斷該些話務是否為一重複話務;以及 一話務處理模組,基於該重複話務的判斷結果排序該些話務。
- 如申請專利範圍第6項所述之話務處理伺服器,其中該重複話務計算模組依據該話務之關鍵屬性計算該些話務之重複話務機率,並依據該重複話務比率決定為該重複話務,其中該關鍵屬性包括進線時間及位置。
- 如申請專利範圍第7項所述之話務處理伺服器,其中該重複話務計算模組自該些話務中決定至少一初始話務,計算該些話務與該至少一初始話務之間的關鍵屬性差異,並將基於不同關鍵屬性差異所得之重複話務比率合併,以得出該些話務之重複話務機率,且基於互動語音回覆技術得出該重複話務機率所乘上之權重值。
- 如申請專利範圍第6項所述之話務處理伺服器,其中該些模組更包括: 一啟動判斷模組,比較該些話務的數量與接話人員席數,以決定是否啟動判斷該些話務為該重複話務之作業。
- 如申請專利範圍第8項所述之話務處理伺服器,其中該些模組更包括: 一歷史分析模組,基於該重複話務的判斷結果,調整基於不同關鍵屬性所得之重複話務比率所占該重複話務機率之比重。
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