CN115766947A - 电网客服中心智能管控方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明提供电网客服中心智能管控方法及***，涉及电网智能管控技术领域，包括：接收用户发出的人工服务指令；基于来电号码对用户进行区域性分类和优先级分类，并为用户匹配掌握对应语种的人工客服；根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；对用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；为人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；基于来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。本发明人机结合为用户服务，大大增加电网客服中心的工作效率和质量，提升用户体验，降低被投诉率。

Description

电网客服中心智能管控方法及***

技术领域

本发明涉及电网智能管控技术领域，尤其涉及一种电网客服中心智能管控方法及***。

背景技术

国家电网主要负责各管辖区域的电力交易及调度、供电及电网运维、维护检修及管理等，国家电网在现代能源供应体系中发挥着重要的枢纽作用，联系着千家万户的居民用电生活。国家电网特别设置了电网客服中心，供用户随时来电咨询、解决生活用电疑难，但是在面临天气急速变化造成的大面积停电、或用电负荷高峰引发的电力故障等一系列情况时，垂询电网客服中心的用户数量往往会骤增，此时亟需一种电网客服中心智能管控方法，以提高处理效率和用户体验。

发明内容

本发明提供一种电网客服中心智能管控方法及***，用以提高电网客服中心的工作效率。

本发明提供一种电网客服中心智能管控方法，包括：

接收用户发出的人工服务指令；

基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

根据本发明提供的一种电网客服中心智能管控方法，

所述基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类，包括：

基于来电号码的归属地信息，对所述用户进行区域性分类；

基于区域性分类结果，获取对应区域的电力情况，并将电力情况标签关联至所述用户；

根据电力情况标签，对所述用户进行聚类，将用户分为一级用户、二级用户、或三级用户，其中所述一级用户的处理优先级优先于所述二级用户，所述二级用户的处理优先级优先于所述三级用户；

以及，所述基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服，包括：

根据所述优先级分类结果，标定所述用户的处理序号；

根据所述用户的处理序号，将汉语人工客服选项和掌握归属地语言人工客服选项提供至用户，供用户选择；

基于用户选择结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服。

根据本发明提供的一种电网客服中心智能管控方法，所述根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过年龄识别模型得到所述用户所属年龄段，包括：

将所述用户声调特征和所述用户语速特征输入至所述年龄识别模型的输入层；

根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过所述年龄识别模型的计算层利用第一计算式得到用户年龄；

根据所述用户年龄，得到所述用户所属年龄段，并通过所述年龄识别模型的输出层输出；

其中，所述第一计算式为：

，

所述A(user)表示用户年龄，所述α表示第一权重，所述T表示用户声调特征向量，所述β表示第二权重，第二权重小于第一权重，所述S表示用户语速特征向量。

根据本发明提供的一种电网客服中心智能管控方法，所述根据所述用户所属年龄段、所述内容文本、及所述用户语气特征，通过意图分析模型得到所述用户来电意图，包括：

对所述内容文本进行最短路径分词；

根据所述用户所属年龄段，选定呼叫语言网络图，并基于所述呼叫语言网络图对分词后的内容文本进行关键词提取，得到关键词特征；

将所述关键词特征和所述用户语气特征输入所述意图分析模型的输入层；

基于所述关键词特征，通过所述意图分析模型的第一分析层利用多头注意力机制进行分析，得到文本意图；

基于所述用户语气特征，通过所述意图分析模型的第二分析层进行三维情绪值计算，得到用户语气类型；

根据所述文本意图和所述用户语气类型，通过所述意图分析模型的第三分析层进行综合分析，得到用户来电意图，并通过所述意图分析模型的输出层输出。

根据本发明提供的一种电网客服中心智能管控方法，所述基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户，包括：

将所述文本意图与预存文本意图进行相关性分析，得到意图相关值；

当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间（4，9]时，所述用户为有问题待解决型用户；

当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间[1，4]时，所述用户为情绪待安抚型用户；

当所述意图相关值位于区间[-1，0]时，所述用户为其他用户。

根据本发明提供的一种电网客服中心智能管控方法，所述基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间，包括：

当所述用户为有问题待解决型用户时，向所述人工客服发送问题解决方案，以辅助所述人工客服服务用户；

当所述用户为情绪待安抚型用户时，向所述人工客服发送用于安抚情绪的话术建议；

当所述用户为其他用户时，向所述人工客服发送记录新增疑问的服务建议；

定时向所述人工客服发出还需通话时长的询问，基于询问结果，预测来电结束时间。

本发明还提供一种电网客服中心智能管控***，其特征在于，包括：

指令接收模块，用于：接收用户发出的人工服务指令；

人工客服匹配模块，用于：基于来电号码，对用户进行区域性分类，并基于区域性分类结果为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

分析模块，用于：待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

用户分类模块，用于：基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

服务建议模块，用于：基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

策略调整模块，用于：基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述电网客服中心智能管控方法。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述电网客服中心智能管控方法。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述电网客服中心智能管控方法。

本发明提供的电网客服中心智能管控方法及***，当接收到用户发出的人工服务指令后，先对用户进行区域性分类，再根据区域对应的电力情况对用户进行优先级分类，能够先筛选出需要优先处理的用户（例如电力情况不理想区域的用户），有利于提高处理效率，再基于区域性分类结果和优先级分类结果为用户匹配掌握对应语种的人工客服，保证用户和人工客服顺畅沟通，同时提高用户体验，然后基于用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容判断用户来电意图和用户所属年龄段，根据用户来电意图明确用户的意图类别，得到需要优先处理问题的有问题待解决型用户、需要优先安抚情绪的情绪待安抚型用户、或存在其他问题的其他用户，再根据用户的意图类别和所属年龄段快速为人工客服提供精准的服务建议，由人机结合为用户服务，能够大大增加来电服务的有效性和效率，提升用户体验，降低被投诉率，避免话务量剧增，本发明还会预测来电结束时间，并基于来电结束时间实时调整和优化电网客服中心的话务量管控策略，能够有效避免通信网络堵塞，保障通信网络长久及稳定地运行。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的电网客服中心智能管控方法的流程示意图之一；

图2是本发明提供的电网客服中心智能管控***的结构示意图；

图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图1-图3描述本发明的电网客服中心智能管控方法及***。

图1为电网客服中心智能管控方法的流程示意图之一。本申请实施例提供一种电网客服中心智能管控方法，可以包括：

S110、接收用户发出的人工服务指令；

S120、基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

S130、基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

S140、待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

S150、基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

S160、基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

S170、基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

需要说明的是，本申请实施例提供的电网客服中心智能管控方法的执行主体可以是任何网络侧设备，例如电网客服中心、来电服务***等等。

在步骤S110中，网络侧设备会接收用户发出的人工服务指令。

需要说明的是，在用户向电网客服中心来电时，网络侧设备会先通过智能客服（机械人）询问用户是否需要人工客服，当用户需要人工客服时会向网络侧设备发送人工服务指令，由网络侧设备接收及处理。例如，智能客服会向用户确认是否需要人工客服，如需要则按数字“1”，那么用户即可以通过按数字“1”发出人工服务指令。

如此非常有利于确认用户的意向，因为有些用户存在社恐，可能不喜欢与真实的人沟通，那他们就可以通过智能客服解决问题，但有些用户倾向于与人工客服直接沟通，认为能够更加迅速地解决问题，避免智能客服对语义难以理解及其机械性回复。

进一步的，网络侧设备可以预先设置黑名单号码，即将历史骚扰电话号码都记录在黑名单中，那么反之，不在黑名单中的来电号码即为白名单号码，如果后续发现某来电号码也是骚扰电话，那么可以将该来电号码更新到黑名单中。

在本发明中，网络侧设备先判断用户的来电号码是否为白名单里的号码，能够避免黑名单用户来电骚扰，同时保证电网客服中心工作的有效性，节约更多的时间为真正需要服务的用户进行服务，提高服务效率。

在步骤120中，网络侧设备会基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类。

需要说明的是，网络侧设备可以在接通用户来电前先根据用户的来电号码对用户进行大概的区域性分类，再根据区域性分类结果获取对应区域的电力情况，电力情况可以例如是供电正常、供电高峰、因设备故障造成供电异常、因天气原因造成供电异常等，然后将该电力情况与用户关联起来，有利于人工客服提前了解用户大概情况，更好地服务用户，网络侧设备还可以根据电力情况的好坏程度对用户进行优先级分类，以在面临大量用户来电时能够有序高效地处理用户来电，提高服务效率和质量。

在一种实施例中，步骤S120可以包括：

S1201、基于来电号码的归属地信息，对所述用户进行区域性分类；

S1202、基于区域性分类结果，获取对应区域的电力情况，并将电力情况标签关联至所述用户；

S1203、根据电力情况标签，对所述用户进行聚类，将用户分为一级用户、二级用户、或三级用户，其中所述一级用户的处理优先级优先于所述二级用户，所述二级用户的处理优先级优先于所述三级用户。

需要说明的是，来电号码一般会有归属地、国家码、手机卡类型、电话区号等等信息，网络侧设备可以直接通过来电号码的归属地信息对用户进行区域性分类，或者也可以通过电话区号来对用户进行区域性分类，例如“020”为广东省广州市的区号，那么广州市对应的语言即为粤语。

如果用户的区域性分类为广州，那么网络侧设备可以搜索广州对应的用电情况，同时还搜索出广州区域内存在异常用电情况的更细化的区域，例如海珠区和荔湾区，网络侧设备可以将“广州-海珠区-因天气原因造成供电异常”和“广州-荔湾区-因天气原因造成供电异常”的电力情况标签与该用户关联起来。

网络侧设备可以通过K-Means（K均值）聚类算法、均值漂移聚类算法或层次聚类算法，根据电力情况标签对用户进行聚类，将区域邻近和电力情况相似的用户聚类起来形成种群，再根据电力情况的严重程度对种群进行处理优先级标记，例如用电情况异常且用户数量超过第一预设阈值L的种群标为一级用户，用电情况异常且用户数量未达L的种群标为二级用户，用电情况正常的种群标为三级用户，那么在电网客服中心来电拥堵的时候，网络侧设备优先处理一级用户，再处理二级用户，然后是三级用户。如此，能够高效且有序地服务用户，也能够快速响应真正需要服务的用户。

在步骤S130中，网络侧设备会基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服。

需要说明的是，因为现在大多数用户都是实名制购买电话号码，他们一般会在自己所属地进行购买，网络侧设备基于来电号码对用户进行区域性分类，并基于区域性分类结果和优先级分类结果有序为用户匹配掌握对应语种的人工客服，能够避免用户和人工客服之间由于语言障碍造成无法沟通、需要重新分配的问题，而且统一人工客服采用的语言与用户采用的语言能够使用户感到亲切，大大提高用户的舒适度，同时也有利于人工客服理解用户意思，提高工作效率。

在一种实施例中，步骤S130可以包括：

S1301、根据所述优先级分类结果，标定所述用户的处理序号；

S1302、根据所述用户的处理序号，将汉语人工客服选项和掌握归属地语言人工客服选项提供至用户，供用户选择；

S1303、基于用户选择结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服。

需要说明的是，网络侧设备在步骤S120中会进行用户聚类，实现处理优先级的分类，进一步的，在每一个种群中，会再次对种群内的用户进行排序，明确人工客服处理用户的先后顺序，排序的条件可以是用户来电时长，来电时长越长的可以排在靠前的位置，避免来电时长的用户带来投诉的风险。

需要说明的是，来电号码一般会有归属地、国家码、手机卡类型、电话区号等等信息，网络侧设备可以直接通过来电号码的归属地信息对用户进行区域性分类，或者也可以通过电话区号来对用户进行区域性分类，例如“020”为广东省广州市的区号，那么广州市对应的语言即为粤语，网络侧设备就可以将汉语人工客服选项和掌握粤语的人工客服选项提供至用户，供用户选择，同时提供汉语人工客服是因为汉语为全国统一的语言，避免有些用户对自己本土的方言不熟悉而设置，能够进一步保障用户与人工客服的顺利沟通，以及为用户提供自由选择的权利，待用户选择后，网络侧设备会迅速为用户匹配掌握对应语种的人工客服，如果用户在一分钟内没有进行选择，那么网络侧设备会默认其选择汉语人工客服选项，为用户匹配汉语人工客服，避免某一个用户占线时长过长，造成后续需要排队的来电用户数量过多。

在步骤S140中，待所述人工客服接通来电后，网络侧设备会根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段。

需要说明的是，网络侧设备可以根据用户说话的语音得到用户语气（可以通过检测用户说话的语气词和音量强度得到）、用户声调（可以通过检测用户说话的声波高低得到）、用户语速（可以通过计算词与词之间的时间间距得到）、和用户来电内容（可以通过语音转文本得到），也可以通过人工客服来判断用户语气（例如陈述语气、祈使语气、感叹语气、疑问语气）、用户声调（例如高、中、低）、和用户语速（快、中、慢）。

网络侧设备通过用户语气、用户声调、用户语速、和用户来电内容可以得知用户的情绪、态度、和需要解决的问题，以准确判断用户来电意图和用户所属年龄段。用户所属年龄段可以包括青少年年龄段（13-17岁）、青年年龄段（18-45岁）、中年年龄段（46-68岁）、及老年年龄段（69岁及以上），具体年龄可以根据实际情况调整，网络侧设备得到用户所属年龄段能够有助于人工客服服务用户，例如对老年年龄段的用户需要多加耐心，慢慢说话，表达清晰，使用户能够真正得到帮助。

在一种实施例中，步骤S140可以包括：

S1401、待所述人工客服接通来电后，得到预设时间段（例如接通来电后的30秒、45秒、60秒、或120秒）内的用户语气特征、用户声调特征、用户语速特征、及用户来电内容；

S1402、根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过年龄识别模型得到所述用户所属年龄段，所述年龄识别模型根据语音样本数据和语音样本标签数据训练得到；

S1403、将所述用户来电内容转换为内容文本（可以采用合适的现有技术将用来来电内容的语音转换成内容文本）；

S1404、根据所述用户所属年龄段、所述内容文本、及所述用户语气特征，通过意图分析模型得到所述用户来电意图，所述意图分析模型根据用户意图样本数据和用户意图样本标签数据训练得到。

具体的，网络侧设备可以通过以下步骤实现步骤S1402：将用户声调特征和用户语速特征输入至年龄识别模型的输入层；根据用户声调特征和所述用户语速特征，通过年龄识别模型的计算层利用第一计算式得到用户年龄；根据用户年龄，得到用户所属年龄段，并通过年龄识别模型的输出层输出。

其中，所述第一计算式为：

，

所述A(user)表示用户年龄，所述α表示第一权重，优选为0.75，所述T表示用户声调特征向量，所述β表示第二权重，优选为0.25，所述S表示用户语速特征向量，第一权重和第二权重的值可以根据实际情况设置，但设置规则是第二权重小于第一权重，因为对于年龄判断而言，用户声调比用户语速的影响更大。

需要说明的是，网络侧设备通过第一计算式得到的A(user)为用户声调特征向量和用户语速特征向量相加得到的结果向量而转化的数值（例如通过计算结果向量坐标的值得到，或者，假设结果向量为（A，B，……Z），那么其值的计算式为

，得到的F值保留一位小数即为A(user)），其不是真实表示年龄的数值，所以在得到A(user)后还需要将其与用户所属年龄段的A(user)'进行对比，才能够得到用户所属年龄段。例如，青少年年龄段的A(user)'为[0.5，0.7]，青年年龄段的A(user)'为（0.7，1.2]，中年年龄段的A(user)'为大于1.2，老年年龄段的A(user)'为小于0.5，用户所属年龄段的A(user)'也可以根据实际情况具体设置，假设网络侧设备得到的A(user)为0.8，则表示该用户的用户所属年龄段为青年年龄段。

更具体的，网络侧设备可以通过以下步骤实现步骤S1404：通过基于HanLP（一系列模型与算法组成的自然语言处理工具包）技术的最短路径分词器对内容文本进行最短路径分词；根据用户所属年龄段，选定呼叫语言网络图（网络侧设备可以预先对于不同年龄段，通过cytoscape软件（一个专注于开源网络可视化和分析的软件）设置对应具有呼叫语言数据的呼叫语言网络图，因为同一句话，对于不同年龄段的用户而言可能存在不同的意义，以保证后续意图分析的准确性），并基于呼叫语言网络图对分词后的内容文本，利用词频-逆文档频率技术提取准确的关键词，得到关键词特征；将关键词特征和用户语气特征输入意图分析模型的输入层；基于关键词特征，通过意图分析模型的第一分析层利用多头注意力机制进行分析，得到文本意图；基于用户语气特征，通过意图分析模型的第二分析层利用VAP（Valence-Arousal-Power，唤醒度—愉悦度一控制度）三维情绪理论、PAD（Pleasure-displeasure愉悦度、Arousal-nonarousal激活度、优势度Dominance-submissiveness）情感三维理论、或PAD情绪量表进行三维情绪值计算，得到用户语气类型，用户语气类别包括高兴、愤怒、惊讶、悲伤、恐惧、厌恶、中立等等；根据文本意图和用户语气类型，通过意图分析模型的第三分析层进行综合分析，得到用户来电意图，并通过所述意图分析模型的输出层输出。

需要说明的是，网络侧设备可以通过VAP三维情绪模型得到用户语气类型。VAP三维情绪模型通过唤醒度、愉悦度、控制度三个维度对用户情绪进行分析，唤醒度代表情绪唤起程度的高低，愉悦度代表积极情绪的高低，控制度代表个体对情景和他人的控制状态，这三个维度都可以通过数值来代表它的高低程度。比如数值区间[1，9] ，1代表非常低迷/消极/控制欲低，9 代表非常激动/积极/控制欲高，将三个维度的数值相加即可得到三维情绪值，继而输出对应的用户语气类型，例如数值区间[4，6]代表中立的用户语气类型。或者，网络侧设备也可以通过意图分析模型的第二分析层外接现有技术中合适的听觉模型（例如ZCPA模型）来得到用户语气类型。

当网络侧设备得到文本意图和用户语气类型时，将文本意图和三维情绪值关联起来，如果用户语气类型为愤怒、悲伤、厌恶，则为该用户的文本意图打上一级优先服务的标注，如果用户语气类型为惊讶、恐惧，则为该用户的文本意图打上二级优先服务的标注，如果用户语气类型为高兴、中立，则为该用户的文本意图打上三级优先服务的标注，以得到用户来电意图，后续可以根据用户来电意图来安排服务用户的次序。

在步骤S150中，网络侧设备会基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户。

具体的，预存文本意图可以是网络侧设备基于历史数据预先设置的，网络侧设备可以通过将文本意图与预存文本意图进行相关性分析，得到意图相关值，例如计算文本意图与预存文本意图的协方差或协方差矩阵，如果两个变量的变化趋势一致，协方差就是正值，说明两个变量正相关；如果两个变量的变化趋势相反，协方差就是负值，说明两个变量负相关；如果两个变量相互独立，那么协方差就是0，说明两个变量不相关。当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间（4，9]时，所述用户为有问题待解决型用户；当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间[1，4]时，所述用户为情绪待安抚型用户；当所述意图相关值位于区间[-1，0]时，所述用户为其他用户。

基于用户来电意图对用户进行意图分类，得到需要优先处理问题的有问题待解决型用户、需要优先安抚情绪的情绪待安抚型用户、或存在其他问题的其他用户，有助于根据用户的意图类别和所属年龄段为人工客服提供精准的服务建议，提高人工客服工作效率、质量和用户体验。

在步骤S160中，网络侧设备会基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间。

具体的，当用户为有问题待解决型用户时，网络侧设备可以向人工客服发送问题解决方案，以辅助人工客服服务用户，具体问题解决方案可以是网络侧设备根据用户来电意图从知识库中匹配得到的解决方案；当用户为情绪待安抚型用户时，网络侧设备可以向人工客服发送用于安抚情绪的话术建议，例如当用户的用户语气类型为悲伤时，网络侧设备可以向人工客服发送一些笑话或者用于振奋人心的小故事；当用户为其他用户时，网络侧设备可以向人工客服发送记录新增疑问的服务建议，以便于后续更新知识库。

进一步的，网络侧设备还可以定时向人工客服发出还需通话时长的询问，基于询问结果，预测来电结束时间。

需要说明的是，当通话占线超过三分钟时，网络侧设备可以每隔两分钟向人工客服发出还需通话时长的询问，例如发出“A.还需通话一分钟，B.还需通话两分钟，C.还需通话超过两分钟，D.通话即将结束”，待人工客服答复后，即可根据人工客服的选项来计算来电结束时间，有助于网络侧设备调整话务量管控策略，避免话务量管理不均衡，导致资源浪费。

在步骤S170中，网络侧设备会基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

需要说明的是，电网客服中心的话务量管控策略包括扩展性控制和保护性控制，扩展性控制是将网络中可用的负荷较轻的资源用于遭遇拥塞的话务量，保护性控制是在网络处于拥塞时，将呼叫接通率较低的话务取消，以防止拥塞扩散，避免部分话务对全网的影响。网络侧设备可以基于网络中所有用户来电的来电结束时间来调整调整电网客服中心的话务量管控策略，例如调整分流、增加应急梯队等，有利于充分利用网络资源，避免通信网络堵塞，保障通信网络长久及稳定地运行。

本发明提供的电网客服中心智能管控方法及***，当接收到用户发出的人工服务指令后，先对用户进行区域性分类，再根据区域对应的电力情况对用户进行优先级分类，能够先筛选出需要优先处理的用户（例如电力情况不理想区域的用户），有利于提高处理效率，再基于区域性分类结果和优先级分类结果为用户匹配掌握对应语种的人工客服，保证用户和人工客服顺畅沟通，同时提高用户体验，然后基于用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容判断用户来电意图和用户所属年龄段，根据用户来电意图明确用户的意图类别，得到需要优先处理问题的有问题待解决型用户、需要优先安抚情绪的情绪待安抚型用户、或存在其他问题的其他用户，再根据用户的意图类别和所属年龄段快速为人工客服提供精准的服务建议，即人机结合为用户服务，能够大大增加电网客服中心的服务有效性和效率，提升用户体验，降低被投诉率，避免话务量剧增，本发明还会预测来电结束时间，并基于来电结束时间实时调整和优化电网客服中心的话务量管控策略，能够有效避免通信网络堵塞，保障通信网络长久及稳定地运行。

下面对本发明提供的电网客服中心智能管控***进行描述，下文描述的电网客服中心智能管控***与上文描述的电网客服中心智能管控方法可相互对应参照。

参照图2，本发明提供的一种电网客服中心智能管控***，包括：

指令接收模块310，用于：接收用户发出的人工服务指令；

第一用户分类模块320，用于：基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

人工客服匹配模块330，用于：基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

分析模块340，用于：待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

第二用户分类模块350，用于：基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

服务建议模块360，用于：基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

策略调整模块370，用于：基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

具体的，所述第一用户分类模块320包括：

区域性分类子模块，用于：基于来电号码的归属地信息，对所述用户进行区域性分类；

电力情况获取子模块，用于：基于区域性分类结果，获取对应区域的电力情况，并将电力情况标签关联至所述用户；

聚类子模块，用于：根据电力情况标签，对所述用户进行聚类，将用户分为一级用户、二级用户、或三级用户，其中所述一级用户的处理优先级优先于所述二级用户，所述二级用户的处理优先级优先于所述三级用户。

具体的，所述人工客服匹配模块330包括：

排序子模块，用于：根据所述优先级分类结果，标定所述用户的处理序号；

人工客服选择子模块，用于：根据所述用户的处理序号，将汉语人工客服选项和掌握归属地语言人工客服选项提供至用户，供用户选择；

人工客服匹配子模块，用于：基于用户选择结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服。

具体的，所述分析模块340包括：

信息获取子模块，用于：待所述人工客服接通来电后，得到预设时间段内的用户语气特征、用户声调特征、用户语速特征、及用户来电内容；

年龄识别子模块，用于：根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过年龄识别模型得到所述用户所属年龄段，所述用户所属年龄段包括青少年年龄段、青年年龄段、中年年龄段、及老年年龄段，所述年龄识别模型根据语音样本数据和语音样本标签数据训练得到；

文本转化子模块，用于：将所述用户来电内容转换为内容文本；

意图分析子模块，用于：根据所述用户所属年龄段、所述内容文本、及所述用户语气特征，通过意图分析模型得到所述用户来电意图，所述意图分析模型根据用户意图样本数据和用户意图样本标签数据训练得到。

具体的，所述年龄识别子模块包括：

第一输入子模块，用于：将所述用户声调特征和所述用户语速特征输入至所述年龄识别模型的输入层；

计算子模块，用于：根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过所述年龄识别模型的计算层利用第一计算式得到用户年龄；

第一输出子模块，用于：根据所述用户年龄，得到所述用户所属年龄段，并通过所述年龄识别模型的输出层输出；

其中，所述第一计算式为：

，

所述A(user)表示用户年龄，所述α表示第一权重，所述T表示用户声调特征向量，所述β表示第二权重，第二权重小于第一权重，所述S表示用户语速特征向量。

具体的，所述意图分析子模块包括：

分词子模块，用于：对所述内容文本进行最短路径分词；

关键词提取子模块，用于：根据所述用户所属年龄段，选定呼叫语言网络图，并基于所述呼叫语言网络图对分词后的内容文本进行关键词提取，得到关键词特征；

第二输入子模块，用于：将所述关键词特征和所述用户语气特征输入所述意图分析模型的输入层；

第一分析子模块，用于：基于所述关键词特征，通过所述意图分析模型的第一分析层利用多头注意力机制进行分析，得到文本意图；

第二分析子模块，用于：基于所述用户语气特征，通过所述意图分析模型的第二分析层进行三维情绪值计算，得到用户语气类型，所述用户语气类别包括唤醒、愉悦、和控制；

第三分析子模块，用于：根据所述文本意图和所述用户语气类型，通过所述意图分析模型的第三分析层进行综合分析，得到用户来电意图，并通过所述意图分析模型的输出层输出。

具体的，所述用户分类模块350包括：

相关性分析子模块，用于：将所述文本意图与预存文本意图进行相关性分析，得到意图相关值；

第一分类子模块，用于：当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间（4，9]时，所述用户为有问题待解决型用户；

第二分类子模块，用于：当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间[1，4]时，所述用户为情绪待安抚型用户；

第三分类子模块，用于：当所述意图相关值位于区间[-1，0]时，所述用户为其他用户。

具体的，所述服务建议模块360包括：

第一建议子模块，用于：当所述用户为有问题待解决型用户时，向所述人工客服发送问题解决方案，以辅助所述人工客服服务用户；

第二建议子模块，用于：当所述用户为情绪待安抚型用户时，向所述人工客服发送用于安抚情绪的话术建议；

第三建议子模块，用于：当所述用户为其他用户时，向所述人工客服发送记录新增疑问的服务建议；

预测子模块，用于：定时向所述人工客服发出还需通话时长的询问，基于询问结果，预测来电结束时间。

图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(CommunicationsInterface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行电网客服中心智能管控方法，该方法包括：

接收用户发出的人工服务指令；

基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的电网客服中心智能管控方法，该方法包括：

接收用户发出的人工服务指令；

基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的电网客服中心智能管控方法，该方法包括：

接收用户发出的人工服务指令；

基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电网客服中心智能管控方法，其特征在于，包括：

接收用户发出的人工服务指令；

基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

2.根据权利要求1所述的电网客服中心智能管控方法，其特征在于，所述基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类，包括：

基于来电号码的归属地信息，对所述用户进行区域性分类；

基于区域性分类结果，获取对应区域的电力情况，并将电力情况标签关联至所述用户；

根据电力情况标签，对所述用户进行聚类，将用户分为一级用户、二级用户、或三级用户，其中所述一级用户的处理优先级优先于所述二级用户，所述二级用户的处理优先级优先于所述三级用户；

以及，所述基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服，包括：

根据所述优先级分类结果，标定所述用户的处理序号；

根据所述用户的处理序号，将汉语人工客服选项和掌握归属地语言人工客服选项提供至用户，供用户选择；

基于用户选择结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服。

3.根据权利要求2所述的电网客服中心智能管控方法，其特征在于，所述待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段，包括：

待所述人工客服接通来电后，得到预设时间段内的用户语气特征、用户声调特征、用户语速特征、及用户来电内容；

根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过年龄识别模型得到所述用户所属年龄段，所述用户所属年龄段包括青少年年龄段、青年年龄段、中年年龄段、及老年年龄段，所述年龄识别模型根据语音样本数据和语音样本标签数据训练得到；

将所述用户来电内容转换为内容文本；

根据所述用户所属年龄段、所述内容文本、及所述用户语气特征，通过意图分析模型得到所述用户来电意图，所述意图分析模型根据用户意图样本数据和用户意图样本标签数据训练得到。

4.根据权利要求3所述的电网客服中心智能管控方法，其特征在于，所述根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过年龄识别模型得到所述用户所属年龄段，包括：

将所述用户声调特征和所述用户语速特征输入至所述年龄识别模型的输入层；

根据所述用户声调特征和所述用户语速特征，通过所述年龄识别模型的计算层利用第一计算式得到用户年龄；

根据所述用户年龄，得到所述用户所属年龄段，并通过所述年龄识别模型的输出层输出；

其中，所述第一计算式为：

，

所述A(user)表示用户年龄，所述α表示第一权重，所述T表示用户声调特征向量，所述β表示第二权重，第二权重小于第一权重，所述S表示用户语速特征向量。

5.根据权利要求3所述的电网客服中心智能管控方法，其特征在于，所述根据所述用户所属年龄段、所述内容文本、及所述用户语气特征，通过意图分析模型得到所述用户来电意图，包括：

对所述内容文本进行最短路径分词；

根据所述用户所属年龄段，选定呼叫语言网络图，并基于所述呼叫语言网络图对分词后的内容文本进行关键词提取，得到关键词特征；

将所述关键词特征和所述用户语气特征输入所述意图分析模型的输入层；

基于所述关键词特征，通过所述意图分析模型的第一分析层利用多头注意力机制进行分析，得到文本意图；

基于所述用户语气特征，通过所述意图分析模型的第二分析层进行三维情绪值计算，得到用户语气类型；

根据所述文本意图和所述用户语气类型，通过所述意图分析模型的第三分析层进行综合分析，得到用户来电意图，并通过所述意图分析模型的输出层输出。

6.根据权利要求5所述的电网客服中心智能管控方法，其特征在于，所述基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户，包括：

将所述文本意图与预存文本意图进行相关性分析，得到意图相关值；

当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间（4，9]时，所述用户为有问题待解决型用户；

当所述意图相关值位于区间（0，1]内且所述三维情绪值位于区间[1，4]时，所述用户为情绪待安抚型用户；

当所述意图相关值位于区间[-1，0]时，所述用户为其他用户。

7.根据权利要求6所述的电网客服中心智能管控方法，其特征在于，所述基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间，包括：

当所述用户为有问题待解决型用户时，向所述人工客服发送问题解决方案，以辅助所述人工客服服务用户；

当所述用户为情绪待安抚型用户时，向所述人工客服发送用于安抚情绪的话术建议；

当所述用户为其他用户时，向所述人工客服发送记录新增疑问的服务建议；

定时向所述人工客服发出还需通话时长的询问，基于询问结果，预测来电结束时间。

8.一种电网客服中心智能管控***，其特征在于，包括：

指令接收模块，用于：接收用户发出的人工服务指令；

第一用户分类模块，用于：基于来电号码，对用户进行区域性分类，基于区域性分类结果为所述用户关联电力情况，并根据所述电力情况对所述用户进行优先级分类；

人工客服匹配模块，用于：基于区域性分类结果和优先级分类结果，为所述用户匹配掌握对应语种的人工客服；

分析模块，用于：待所述人工客服接通来电后，根据用户语气、用户声调、用户语速、及用户来电内容，判断用户来电意图和用户所属年龄段；

第二用户分类模块，用于：基于所述用户来电意图，对所述用户进行意图分类，得到有问题待解决型用户、情绪待安抚型用户、及其他用户；

服务建议模块，用于：基于意图分类结果和所述用户所属年龄段，为所述人工客服提供服务建议，并预测来电结束时间；

策略调整模块，用于：基于所述来电结束时间，调整电网客服中心的话务量管控策略。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述电网客服中心智能管控方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述电网客服中心智能管控方法。

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