CN117154940A - 一种电力服务质量网格化监控***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力服务质量网格化监控***及方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、事件抽取与分析模块、预警模块、智能工单模块、服务质量监控模块。数据采集模块用于采集多渠道数据，数据预处理模块用于对多渠道采集的多模态数据进行转换、汇聚、存储，事件抽取与分析模块用于抽取数据中的事件信息，形成元组事件信息，预警模块根据元组事件信息计算预警事件，智能工单模块根据元组事件信息创建工单，并能够根据预警模块计算出的预警事件对工单进行优先级排序，服务质量监控模块对工单处理的各个环节进行监控。本发明将多渠道客户沟通数据进行汇集，统一处理，消除了各个渠道的信息隔离，采用多种智能化手段协同处理，提升服务质量。
Description
技术领域
本发明涉及电力大数据分析领域，尤其涉及一种电力服务质量网格化监控***及方法。
背景技术
目前，电网公司接受用户信息的渠道包括12345、95598等投诉电话，供电所座机电话，网格服务人员等人员的手机，网格经理、网格服务人员等所建立的微信群，上述渠道在接收用户信息方面各有优势，比如微信群具有灵活、面向用户多、发停复通知便捷等，热线电话、固定电话对老年人、用电企业用户较为友好。但是多种渠道存在信息隔离的现象，导致各渠道信息汇总困难造成重复派单，热点诉求发现不及时导致投诉，服务质量管控不到位等问题。
因此，对各渠道收集的诉求沟通、处理的过程、服务的成效纳入线上进行服务过程质量的管控，实现各渠道信息共享，通过将网格服务人员和客户的沟通数据汇入诉求风险应用，利用已有的文本分析模型和诉求管控流程，新增线下客户诉求热点统计分析模型、线上线下渠道数据汇聚、网格服务成效评价模型，实现网格化服务过程中的客户诉求工单新建、派发、跟踪、督办、问题溯源及服务成效的管理，并将线下服务渠道的客户诉求纳入服务质量管控平台，统一管理、统一支撑、统一督办、统一考评，实现优质服务管控工作线上化、流程化、智能化，能够助力基层服务人员减轻工作压力，提升基层服务的过程管理质量和客户服务满意度。
发明内容
为解决多渠道收集的客户信息存在信息隔离，导致各渠道信息汇总困难造成重复派单，热点诉求发现不及时导致投诉，服务质量管控不到位等问题，本发明的目的在于提供基于电力服务质量网格化监控***及方法。为实现以上目的，提供以下技术方案：
第一个方面，本发明提供了一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、事件抽取与分析模块、预警模块、智能工单模块、服务质量监控模块；
数据采集模块用于采集用户多渠道的交互数据，包括用于采集热线电话的座机语音采集单元、用于采集电力网格服务人员的工作手机语音采集单元、用于采集聊天记录的微信群数据采集单元；
数据预处理模块用于对多渠道采集的多模态数据进行转换、汇聚、存储，包括语音识别单元、数据归集单元、数据存储单元；
事件抽取与分析模块用于抽取数据中的事件信息，事件信息包括用户信息、时间、事发地点、事件关键词，根据提取的事件信息计算出事件所属网格，匹配出电力网格服务人员，形成元组事件信息；
预警模块根据元组事件信息计算预警事件，预警事件包括投诉风险事件、热点诉求事件，并将投诉高风险事件、热点诉求事件发送给相关人员；
智能工单模块根据元组事件信息创建工单，经确认后发送给电力网格服务人员，并能够根据预警模块计算出的预警事件对工单进行优先级排序；
服务质量监控模块对工单处理的各个环节进行监控，包括工单超时提醒单元、反馈信息收集单元；其中，反馈信息收集单元用于在工单办结后收集用户的评价信息。
作为本发明的进一步改进方案，所述座机语音采集单元包括电话录音盒，电话录音盒与座机通过话机线接口连接，电话录音盒通过USB接口将通话信息上传到上位机，并由上位机将通话信息上传到数据采集模块。
作为本发明的进一步改进方案，所述工作手机语音采集单元将工作手机自动开启电话录音功能，并将通话录音数据通过无线网络上传到数据采集模块。
作为本发明的进一步改进方案，微信群数据采集单元通过建立微信小程序端微应用，实现聊天记录信息汇总、归档，按照预设上传周期将聊天记录信息通过无线网络上传到数据采集模块。
作为本发明的进一步改进方案，所述语音识别单元将采集的语音数据识别为文本数据，并将语音数据与对应的文字信息保存到数据存储单元；所述数据归集单元将数据按照维度属性进行归集，维度属性包括客户维度、时间维度、地点维度、网格服务人员维度。
作为本发明的进一步改进方案，所述抽取数据中的事件信息，具体为：
将文本数据采用分词工具进行分词，将分词输入word2vec模型训练为词向量，并将训练好的词向量输入到双向长短期时忆网络对实体进行标注得到实体标注序列，将实体标注序列输入到隐马尔科夫模型并结合标签体系获取标签序列，然后根据TF-IDF模型从标签序列中提取事件关键词信息，事件分类模型根据词向量获得事件类型。
作为本发明的进一步改进方案，所述元组事件信息包括用户信息、事件类型、时间信息、事件关键词信息、所属网格信息、电力网格服务人员信息；所述事件分类模型为卷积神经网络模型与自注意力模型的融合模型。
作为本发明的进一步改进方案，所述卷积神经网络模型提取词向量的局部特征和全局特征，自注意力模型从词向量中提取重要程度高的语义特征，将局部特征和全局特征，以及上述语义特征输入到softmax层，完成事件分类。
作为本发明的进一步改进方案，利用训练好的风险预测模型对元组事件信息进行风险预测，风险预测模型为随机森林预测模型。
第二个方面，本发明提供了一种电力服务质量网格化监控方法，用于上述电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
步骤101、采集热线电话的座机语音数据、电力网格服务人员的工作手机语音数据、以及电力网格服务人员的微信群聊天记录数据；
步骤102、对采集的语音数据进行识别获取文本数据，从聊天记录中提取文本数据，按照客户维度、时间维度、地点维度、网格服务人员维度对文本数据进行归集；其中，语音数据和语音识别得到的对应文本数据进行关联存储；
步骤103、从文本数据中抽取事件信息，根据提取的事件信息计算出事件所属网格，匹配出电力网格服务人员，形成元组事件信息，形成元组事件信息；
步骤104、根据元组事件信息计算预警事件，预警事件包括投诉风险事件、热点诉求事件，并将投诉高风险事件、热点诉求事件发送给相关人员；
步骤105、根据元组事件信息创建工单，经确认后发送给电力网格服务人员，并能够根据预警模块计算出的预警事件对工单进行优先级排序；
步骤106、对工单处理的各个环节进行监控，包括工单超时提醒单元、反馈信息收集单元；其中，反馈信息收集单元用于在工单办结后收集用户的评价信息。
本发明的有益效果为：
1.通过采集座机电话、电力网格服务人员的工作手机的与客户沟通的语音数据，微信群聊天记录数据，将多渠道客户沟通数据进行汇集，统一处理，消除了各个渠道的信息隔离。
2. 融合了语音识别模型、事件抽取模型、事件分类模型等人工智能模型，提高了***的智能化水平，各模型紧密配合、协同处理多渠道数据，自动识别出投诉高风险、热点事件进行预警，避免舆情事件的发生。
3、结合文本数据和语音数据进行风险事件的识别，提高了识别准确率。
4、实现网格化服务过程中的客户诉求工单创建、派发、跟踪及服务成效的管理，统一管理、统一支撑、统一督办、统一考评，实现优质服务管控工作线上化、流程化、智能化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。
图1是本发明的一种电力服务质量网格化监控***的模块结构图；
图2是本发明的一种电力服务质量网格化监控方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
实施例1
本发明提供了一种电力服务质量网格化监控***，***的模块结构如图1所示，包括数据采集模块、数据预处理模块、事件抽取与分析模块、预警模块、智能工单模块、服务质量监控模块。
数据采集模块用于采集用户多渠道的交互数据，包括用于采集热线电话的座机语音采集单元、用于采集电力网格服务人员的工作手机语音采集单元、用于采集聊天记录的微信群数据采集单元。
采集模块对电力网格服务人员所服务的微信群、工作手机，以及供电所座机三个线下渠道的构建，实现多渠道数据汇聚、共享，统一处理，减少了客户诉求未及时处理从而导致产生投诉，从而达到提质增效和减负的目标。
座机语音采集单元包括电话录音盒，电话录音盒与座机通过话机线接口连接，电话录音盒通过USB接口将通话信息上传到上位机，并由上位机将通话信息上传到数据采集模块。市面上存在1路和多路电话录音盒，可以根据实际需要采用，本发明不做具体限制。
工作手机语音采集单元将工作手机自动开启电话录音功能，并将网格服务人员和客户的通话录音数据通过无线网络上传到数据采集模块。网格服务人员通过工作手机与用电客户的用电诉求的沟通、问题的处置时，工作手机语音采集单元将电话沟通的通话语音数据进行采集、保存，通话完毕之后将语音数据上传。
微信群数据采集单元通过建立微信小程序端微应用，实现聊天记录信息汇总、归档，按照预设上传周期将聊天记录信息通过无线网络上传到数据采集模块。
数据预处理模块用于对多渠道采集的多模态数据进行转换、汇聚、存储，包括语音识别单元、数据归集单元、数据存储单元。优选地，数据预处理模块还提供聊天记录过滤功能，剔除与业务无关的信息。
语音识别单元将采集的语音数据识别为文本数据，并将语音数据与对应的文字信息保存到数据存储单元。现有技术中，将语音识别为文字后，对文字进行处理，如此，便丢失了语音中的大量可用特征，比如语速、音调、抖动等声音属性，而这些信息对识别客户的情绪方面，具有重要作用，因此，本发明将语音数据与对应的文字信息关联存储到数据存储单元，以便于后续使用。
数据归集单元将数据按照维度属性进行归集，维度属性包括客户维度、时间维度、地点维度、网格服务人员维度。将各个渠道的数据进行关联，实现数据归集。例如，同一个企业用户通过多个渠道反馈信息，需要将这些信息关联到一起。再例如，对同一个故障地点，在短时间内可能存在多个用户通过多个渠道进行反馈，也需要将这些信息归集到一起。
事件抽取与分析模块用于抽取数据中的事件信息，事件信息包括用户信息、时间、事发地点、事件关键词，根据提取的事件信息计算出事件所属网格，匹配出电力网格服务人员，形成元组事件信息。元组事件信息包括用户信息、事件类型、时间信息、事件关键词信息、所属网格信息、电力网格服务人员信息。事件分类模型为卷积神经网络模型与自注意力模型的融合模型。
抽取数据中的事件信息，具体为：将文本数据采用分词工具进行分词，分词工具可以采用jieba分词，将分词输入word2vec模型训练为词向量，并将训练好的词向量输入到双向长短期时忆网络对实体进行标注得到实体标注序列，将实体标注序列输入到隐马尔科夫模型并结合标签体系获取标签序列，然后根据TF-IDF（词频-逆文档频率）模型从标签序列中提取事件关键词信息。
word2vec模型，双向长短期时忆网络，隐马尔科夫模型是根据历史工单数据训练得到的，上述模型的训练方法为本领域公知常识，在此不再赘述。
事件分类模型根据词向量获得事件类型，优选地，所述卷积神经网络模型提取词向量的局部特征和全局特征，自注意力模型从词向量中提取重要程度高的语义特征，将局部特征和全局特征，以及上述语义特征输入到softmax层，完成事件分类。事件类型的类型包括但不限于业务办理、投诉、报修、反馈评价信息。
预警模块根据元组事件信息计算预警事件，预警事件包括投诉风险事件、热点诉求事件，并将投诉高风险事件、热点诉求事件发送给相关人员。
优选地，利用训练好的风险预测模型对元组事件信息进行风险预测，风险预测模型为随机森林预测模型。通过统计一定时间段内多个元组事件信息的时间关键词的词频，当词频大于预设阈值时，该元组事件为热点诉求事件。
优选地，针对热线电话语音和工作手机语音，先利用随机森林对语音的识别文本进行风险预测，获得风险等级。然后从数据存储单元获取关联的语音数据，使用情绪识别模型识别语音中蕴含的接线员和客户的服务态度和情绪，获取情绪类别。情绪类别包括正常、激动、愤怒、厌恶、喜悦。最后，结合风险等级和情绪类别确定预警事件。将风险等级预测为中级的事件，但是情绪识别类别为激动、愤怒、厌恶类别的事件也标记为预警事件，提高了预警事件的召回率，降低了投诉风险。因为语音数据是时序数据，本发明采用长短期时忆网络网络作为情绪识别模型。
智能工单模块根据元组事件信息创建工单，经确认后发送给电力网格服务人员，并能够根据预警模块计算出的预警事件对工单进行优先级排序。根据元组事件信息自动创建工单，并且，根据预警模块标记的预警事件，生成高级别优先级工单，经过主管人员确认后，将工单自动派发给相应电力网格服务人员。
服务质量监控模块对工单处理的各个环节进行监控，包括工单超时提醒单元、反馈信息收集单元。其中，业务处置方法推荐单元根据历史工单筛选出相似工单的处置方法，反馈信息收集单元用于在工单办结后收集用户的评价信息。电力网格服务人员接收到派发的工单以后，根据工单指示进行现场勘验，处置，反馈处理结果，收集客户评价。服务质量监控模块收集工单处置各个环节的响应时间，为每个环节均设置有时间阈值以及工单处理总时长阈值，对超出时间阈值的工单进行提醒。优选地，服务质量监控模块还包括业务处置方法推荐单元，业务处置方法推荐单元根据历史工单筛选出相似工单的处置方法，供电力网格服务人员参考。
本发明将多渠道客户沟通数据进行汇集，统一处理，消除了各个渠道的信息隔离，利用智能化模型处理数据，实现了事件抽取、预警事件识别、智能工单、服务质量监控，实现优质服务管控工作线上化、流程化、智能化，助力基层服务人员减轻工作压力，提升基层服务的过程管理质量和客户服务满意度。
实施例2
本发明提供了一种电力服务质量网格化监控方法，如图2所示，用于上述电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
步骤101、采集热线电话的座机语音数据、电力网格服务人员的工作手机语音数据、以及电力网格服务人员的微信群聊天记录数据；
步骤102、对采集的语音数据进行识别获取文本数据，从聊天记录中提取文本数据，按照客户维度、时间维度、地点维度、网格服务人员维度对文本数据进行归集；其中，语音数据和语音识别得到的对应文本数据进行关联存储；
步骤103、从文本数据中抽取事件信息，根据提取的事件信息计算出事件所属网格，匹配出电力网格服务人员，形成元组事件信息，形成元组事件信息；
步骤104、根据元组事件信息计算预警事件，预警事件包括投诉风险事件、热点诉求事件，并将投诉高风险事件、热点诉求事件发送给相关人员；
步骤105、根据元组事件信息创建工单，经确认后发送给电力网格服务人员，并能够根据预警模块计算出的预警事件对工单进行优先级排序；
步骤106、对工单处理的各个环节进行监控，包括工单超时提醒单元、业务处置方法推荐单元、反馈信息收集单元；其中，业务处置方法推荐单元根据历史工单筛选出相似工单的处置方法，反馈信息收集单元用于在工单办结后收集用户的评价信息。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请实施例中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步骤，以实现本申请实施例的目的。
上述根据本申请实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质（诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘）中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的装置可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件（诸如ASIC或FPGA）的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件（例如，RAM、ROM、闪存等），当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的装置。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的装置的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的装置的专用计算机。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及装置步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同装置来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请实施例的范围。
以上实施方式仅用于说明本申请实施例，而并非对本申请实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本申请实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本申请实施例的范畴，本申请实施例的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (10)
1.一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、事件抽取与分析模块、预警模块、智能工单模块、服务质量监控模块；
数据采集模块用于采集用户多渠道的交互数据，包括用于采集热线电话的座机语音采集单元、用于采集电力网格服务人员的工作手机语音采集单元、用于采集聊天记录的微信群数据采集单元；
数据预处理模块用于对多渠道采集的多模态数据进行转换、汇聚、存储，包括语音识别单元、数据归集单元、数据存储单元；
事件抽取与分析模块用于抽取数据中的事件信息，事件信息包括用户信息、时间、事发地点、事件关键词，根据提取的事件信息计算出事件所属网格，匹配出电力网格服务人员，形成元组事件信息；
预警模块根据元组事件信息计算预警事件，预警事件包括投诉风险事件、热点诉求事件，并将投诉高风险事件、热点诉求事件发送给相关人员；
智能工单模块根据元组事件信息创建工单，经确认后发送给电力网格服务人员，并能够根据预警模块计算出的预警事件对工单进行优先级排序；
服务质量监控模块对工单处理的各个环节进行监控，包括工单超时提醒单元、反馈信息收集单元；其中，反馈信息收集单元用于在工单办结后收集用户的评价信息。
2.根据权利要求1所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
所述座机语音采集单元包括电话录音盒，电话录音盒与座机通过话机线接口连接，电话录音盒通过USB接口将通话信息上传到上位机，并由上位机将通话信息上传到数据采集模块。
3.根据权利要求1所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
所述工作手机语音采集单元将工作手机自动开启电话录音功能，并将通话录音数据通过无线网络上传到数据采集模块。
4.根据权利要求1所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
微信群数据采集单元通过建立微信小程序端微应用，实现聊天记录信息汇总、归档，按照预设上传周期将聊天记录信息通过无线网络上传到数据采集模块。
5.根据权利要求1所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
所述语音识别单元将采集的语音数据识别为文本数据，并将语音数据与对应的文字信息保存到数据存储单元；所述数据归集单元将数据按照维度属性进行归集，维度属性包括客户维度、时间维度、地点维度、网格服务人员维度。
6.根据权利要求1所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，所述抽取数据中的事件信息，具体为：
将文本数据采用分词工具进行分词，将分词输入word2vec模型训练为词向量，并将训练好的词向量输入到双向长短期时忆网络对实体进行标注得到实体标注序列，将实体标注序列输入到隐马尔科夫模型并结合标签体系获取标签序列，然后根据TF-IDF模型从标签序列中提取事件关键词信息，事件分类模型根据词向量获得事件类型。
7.根据权利要求6所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
所述元组事件信息包括用户信息、事件类型、时间信息、事件关键词信息、所属网格信息、电力网格服务人员信息；所述事件分类模型为卷积神经网络模型与自注意力模型的融合模型。
8.根据权利要求7所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
所述卷积神经网络模型提取词向量的局部特征和全局特征，自注意力模型从词向量中提取重要程度高的语义特征，将局部特征和全局特征，以及上述语义特征输入到softmax层，完成事件分类。
9.根据权利要求1所述的一种电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
利用训练好的风险预测模型对元组事件信息进行风险预测，风险预测模型为随机森林预测模型。
10.一种电力服务质量网格化监控方法，用于权利要求1-9所述的电力服务质量网格化监控***，其特征在于，
步骤101、采集热线电话的座机语音数据、电力网格服务人员的工作手机语音数据、以及电力网格服务人员的微信群聊天记录数据；
步骤102、对采集的语音数据进行识别获取文本数据，从聊天记录中提取文本数据，按照客户维度、时间维度、地点维度、网格服务人员维度对文本数据进行归集；其中，语音数据和语音识别得到的对应文本数据进行关联存储；
步骤103、从文本数据中抽取事件信息，根据提取的事件信息计算出事件所属网格，匹配出电力网格服务人员，形成元组事件信息，形成元组事件信息；
步骤104、根据元组事件信息计算预警事件，预警事件包括投诉风险事件、热点诉求事件，并将投诉高风险事件、热点诉求事件发送给相关人员；
步骤105、根据元组事件信息创建工单，经确认后发送给电力网格服务人员，并能够根据预警模块计算出的预警事件对工单进行优先级排序；
步骤106、对工单处理的各个环节进行监控，包括工单超时提醒单元、反馈信息收集单元；其中，反馈信息收集单元用于在工单办结后收集用户的评价信息。
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- 2023-09-05 CN CN202311137302.9A patent/CN117154940A/zh active Pending
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