[发明专利]一种基于客户情感分析的呼叫中心调度方法

说明书

本发明涉及一种基于客户情感分析的呼叫中心调度方法，结合人工智能AI算法，通过对用户语音、以及案件动作的实时分析，获得用户情感变化，对客户进行情感优先等级划分，结合技能组调度策略，优先处理每个技能组队列的紧急用户，非紧急用户可以有一定范围的时延处理，通过这种服务等级划分的方式可以在客服人数不变的条件下，可以有效提升整体客户满意度8%，有效挽回负面情绪的客户对企业的信任。

技术领域

本发明涉及一种基于客户情感分析的呼叫中心调度方法，属于智能分析调度技术领域。

背景技术

在呼叫中心的IVR交互流程中，由于IVR流程初始环节基本都是机器人自动答复(或者基于导航去实现)，往往导致满足不了客户的真实意图，此过程中，等待越久，会导致用户负向情绪越高，介入人工处理时就需要基于客服技能组优先处理处这些激动，暴怒等情感的客户，提升呼叫中心的整体客户满意度，保障企业的用户口碑。传统CRM系统包括在线，热线，工单，面对海量用户售前、售中、售后的咨询需求，必然对导致客服只能处理其中的部分用户，如何保障资源不足场景下的整体客户满意度是业界的一个难点问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于客户情感分析的呼叫中心调度方法，结合人工智能AI算法，应用情感变化作为衡量因素，针对用户进行情感优先等级，实现智能调度。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于客户情感分析的呼叫中心调度方法，用于获得客户在呼叫中心语音接待时长内的情感优先等级，并实现调度；包括如下步骤：

步骤A.根据预设情感优先等级划分，获得各情感优先等级分别所对应的各个语音接待历史记录，作为各个分析样本；接着分别针对各个分析样本，执行如下步骤B1至步骤B7，获得各分析样本分别所对应的分析向量；然后进入步骤C；

步骤B1.获得分析样本中的音频文件，并采用预设语音识别应用，将音频文件转换为目标文本；接着根据预设文件库中的停用词与分词，去除目标文本中的停用词与分词，针对目标文本进行更新，然后对目标文本进行分词处理，获得目标文本所对应的各种分词，并进入步骤B2；

步骤B2.分别针对目标文本所对应的各种分词，获得分词分别对应预设语料库中各相关领域文本的词频tf_ij，构成二维分词矩阵TF，然后进入步骤B3；

步骤B3.分别针对目标文本所对应的各种分词，获得分词对应预设语料库的逆向词频idf_i，构成一维分词矩阵IDF，然后进入步骤B4；

步骤B4.将二维分词矩阵TF与一维分词矩阵IDF的相乘矩阵，作为分析样本所对应的情感向量，然后进入步骤B5；

步骤B5.获得分析样本中的目标按键记录文件，并根据各按键分别所对应的预设各按压力度等级，获得分析样本所对应的按键按压力度向量d，然后进入步骤B6；

步骤B6.获得分析样本所对应的按键按压频率向量t，然后进入步骤B7；

步骤B7.由分析样本分别所对应的情感向量、按键按压力度向量d、按键按压频率向量t三者组合，构成分析样本所对应的分析向量；

步骤C.根据各分析样本分别所对应的分析向量，以及各分析样本分别所对应的情感优先等级，针对预设神经网络进行训练，获得训练后的神经网络，作为语音接待期情感监测分级模型；

基于所获语音接待期情感监测分级模型，实时执行如下步骤I至步骤III，针对处在语音接待时长内的各个用户进行实时调度；

步骤I.分别针对处在语音接待时长内的各个用户，执行如下步骤II1至步骤II2，获得各用户分别所对应的情感优先等级，然后进入步骤III；