[发明专利]智慧燃气呼叫中心的坐席管理方法、物联网系统及介质

权利要求书

1.一种智慧燃气呼叫中心坐席管理方法，其特征在于，所述方法由智慧燃气呼叫中心坐席管理物联网系统中的智慧燃气管理平台的处理器执行，所述方法包括：

获取燃气使用数据，所述燃气使用数据至少包括历史燃气使用速率；

基于所述燃气使用数据，生成智慧燃气呼叫中心在目标时间段内的预估呼叫特征；

基于所述预估呼叫特征，生成所述智慧燃气呼叫中心在所述目标时间段内的优选坐席特征，所述优选坐席特征包括所述目标时间段内的一个或多个时间段中每个时间段的客服数量；

将所述优选坐席特征传输给所述智慧燃气呼叫中心的终端，其中，所述基于所述燃气使用数据，生成智慧燃气呼叫中心在目标时间段内的预估呼叫特征包括：

基于所述燃气使用数据，预测所述目标时间段内的燃气预估使用特征，其中，所述燃气预估使用特征包括所述目标时间段内的多个时间点的燃气使用速率；

基于所述燃气预估使用特征，生成所述智慧燃气呼叫中心在所述目标时间段内的所述预估呼叫特征；

所述目标时间段内的所述预估呼叫特征还相关于燃气业务特征；

所述燃气使用数据包括至少一个用户类型的燃气使用数据，所述燃气预估使用特征包括至少一个用户类型的燃气预估使用特征，所述预估呼叫特征包括至少一种呼叫类型的预估呼叫特征；

所述基于所述燃气预估使用特征，生成所述智慧燃气呼叫中心在所述目标时间段内的所述预估呼叫特征包括：

将所述至少一个用户类型的燃气预估使用特征输入呼叫特征预测模型，通过所述呼叫特征预测模型对所述至少一个用户类型的燃气预估使用特征进行分析，输出所述目标时间段内的所述至少一种呼叫类型的预估呼叫特征，其中，所述呼叫特征预测模型为机器学习模型；

所述将所述至少一个用户类型的燃气预估使用特征输入呼叫特征预测模型，通过所述呼叫特征预测模型对所述至少一个用户类型的燃气预估使用特征的分析，输出所述目标时间段内的所述至少一种呼叫类型的预估呼叫特征包括：

将所述至少一个用户类型的燃气预估使用特征以及至少一个用户类型的燃气业务特征输入所述呼叫特征预测模型，利用所述呼叫特征预测模型对所述至少一个用户类型的燃气预估使用特征以及所述至少一个用户类型的燃气业务特征进行分析，输出所述目标时间段内的所述至少一种呼叫类型的预估呼叫特征以及所述至少一种呼叫类型的呼叫容忍度；

所述基于所述预估呼叫特征，生成所述智慧燃气呼叫中心在所述目标时间段内的优选坐席特征包括：

基于所述预估呼叫特征，生成至少一组候选坐席特征；

对所述至少一组候选坐席特征进行至少一轮迭代优化，从所述至少一组候选坐席特征中确定优选坐席特征，所述迭代优化包括：

对所述至少一组候选坐席特征计算评估值，基于所述评估值进行淘汰筛选，其中，所述评估值相关于所述至少一个用户类型的燃气业务特征，所述至少一个用户类型的燃气业务特征包括燃气使用频繁度以及燃气热值敏感度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预估呼叫特征包括预估呼叫高峰特征，所述基于所述燃气预估使用特征，生成所述智慧燃气呼叫中心在所述目标时间段内的所述预估呼叫特征包括：

基于所述燃气预估使用特征，生成燃气高峰特征；

基于所述燃气高峰特征，生成所述预估呼叫特征。