基于预测分析的智能呼叫中心资源优化方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于预测分析的智能呼叫中心资源优化方法及系统
申请号:CN202510146304
申请日期:2025-02-10
公开号:CN119918887B
公开日期:2025-08-19
类型:发明专利
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
1
基于SSA算法优化XGBoost模型的地基干涉合成孔径雷达大气相位校正方法
XGBoost模型 相位校正方法 双阈值方法 SSA算法 搜索算法
2
一种基于TEE技术的可信安全BMC带外安装系统软件的方法及系统
基板管理控制器 TEE技术 软件包 服务端 客户端
3
多回路并联电缆线路的护层感应电压识别方法和装置
护层感应电压 矩阵 线路结构 回路 电缆结构
4
基于人工智能的园林绿化行道树生长预测模型的构建方法
生长预测模型 树木生长状态 树木参数 阶段 行道树
5
一种基于深度学习的电缆故障声纹监测方法及系统
监测方法 电缆 数据 模式识别 更新模型参数
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号