摘要
本发明提供了一种基于预测分析的智能呼叫中心资源优化方法及系统,涉及呼叫中心管理技术领域,包括:获取待调解客户数据、调解员数据和外部经济指标;根据待调解客户数据进行处理得到客户情绪特征矩阵;根据调解员数据进行特征选择和量化评估处理得到调解员能力特征矩阵;根据外部经济指标、客户情绪特征矩阵和调解员能力特征矩阵进行情景模拟得到调解效果评分列表;根据历史调解信息进行时间序列分析和行为模式识别得到预测结果;根据调解效果评分列表和预测结果进行优化得到最终的调解员排班方案。本发明通过整合情绪分析、行为模式识别和排班优化技术,利用数据分析和预测模型提升调解请求的处理效率,减少客户等待时间并优化资源配置。
技术关键词
客户
资源优化方法
情绪特征
矩阵
模式识别
深度强化学习算法
模拟退火算法
数据
情感分类模型
呼叫中心管理技术
滑动窗口方法
特征选择
列表
轨迹
动态
分析单元
信息增益算法
决策
情景
系统为您推荐了相关专利信息
XGBoost模型
相位校正方法
双阈值方法
SSA算法
搜索算法
基板管理控制器
TEE技术
软件包
服务端
客户端
生长预测模型
树木生长状态
树木参数
阶段
行道树