[发明专利]智能语音呼叫方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及大数据技术领域，公开了一种智能语音呼叫方法、装置、设备及存储介质，用于提高语音呼叫的准确率。智能语音呼叫方法包括：获取多个已分组用户数据；分别对每个已分组用户数据进行呼叫时段分析，得到对应的初始拨打时段和对应的权重值；按照初始接听概率和权重值分别计算对应的预测接听概率；按照对应的预测接听概率获取各预设分析算法的对应的多个目标拨打时段；基于目标拨打时段确定多个待拨打用户号码，通过预设呼叫处理队列对多个待拨打用户号码进行语音呼叫；统计每个已分组用户数据的实际拨通率，并重新筛选每个已分组用户数据的待呼叫用户号码。此外，本发明还涉及区块链技术，多个待拨打用户号码可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及大数据技术的遍历查询领域，尤其涉及一种智能语音呼叫方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在很多情况下，企业需要给用户拨打电话，例如推销新产品、还款提醒或催收等场景。如果任意时刻向用户拨打电话，或是仅采用同一种策略给用户拨打电话，那么总的接听率很低。

每个用户都是一个独立的个体，其方便接听电话时段存在差异。例如，有的用户可能在中午方便接听，有的用户可能在下班后方便接听。所以现有的普遍做法就是利用用户的基础数据给用户打标签，然后对于不同的用户标签，设置不同的拨打时段。或者提取用户的历史拨打记录，然后对历史拨打记录进行统计分析，得到该用户在哪些时段的接听概率高。虽然分析更为智能化，但是依赖于用户的历史拨打记录，如果一个用户的历史拨打记录很少或者没有记录，存在已分析的数据的参考价值低的问题。而通过对用户建立人工智能模型，分析出接听率较高的时段，对人工智能模型的调参依赖于大量的训练数据，存在分析数据准确率低和效率低的问题。

发明内容

本发明提供了一种智能语音呼叫方法、装置、设备及存储介质，用于提高分析匹配用户数据的准确性和电话接听率。

为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种智能语音呼叫方法，包括：获取待处理用户数据，并对所述待处理用户数据进行分组处理，得到多个已分组用户数据；按照多个预设分析算法分别对每个已分组用户数据进行呼叫时段分析，得到每个已分组用户数据中各预设分析算法对应的初始拨打时段，并分别对各预设分析算法的初始拨打时段配置对应的权重值；获取各预设分析算法的初始拨打时段对应的初始接听概率，按照各预设分析算法的初始拨打时段对应的初始接听概率和各预设分析算法的初始拨打时段对应的权重值计算各预设分析算法的初始拨打时段对应的预测接听概率；根据各预设分析算法的初始拨打时段对应的预测接听概率确定每个已分组用户数据的多个综合接听概率，并基于每个已分组用户数据的多个综合接听概率筛选每个已分组用户数据的目标接听概率和每个已分组用户数据的目标拨打时段；基于每个已分组用户数据的目标拨打时段确定每个已分组用户数据的多个待拨打用户号码，通过预设呼叫处理队列按照每个已分组用户数据的目标接听概率分组对每个已分组用户数据的多个待拨打用户号码进行语音呼叫，得到多个呼叫结果；根据所述多个呼叫结果统计每个已分组用户数据的实际拨通率，并基于每个已分组用户的实际拨通率重新筛选每个已分组用户数据的待呼叫用户号码。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取待处理用户数据，并对所述待处理用户数据进行分组处理，得到多个已分组用户数据，包括：获取待处理用户数据，并从所述待处理用户数据中提取用户唯一标识；按照预设的哈希表将所述用户唯一标识转换成哈希码；获取分组总数量，将所述哈希码除以所述分组总数量，得到目标余数，并将所述目标余数设置为分组标识；基于所述分组标识对所述待处理用户数据进行分组处理，得到多个已分组用户数据。