一种智能客服智能匹配方法、系统及介质与流程

本发明涉及人工智能与客户服务，具体涉及一种基于用户清晰、问题复杂度与客服能力量化模型的智能客服智能匹配方法、系统及介质。

背景技术：

1、随着互联网行业的发展，用户咨询量呈爆发式增长，现有技术中的客服系统已经无法满足高效、精准的服务需求。

2、现有技术中的客服匹配方案存在以下缺陷：

3、1、缺失情绪与问题识别机制：现有技术中仅通过关键词匹配回复，无法识别用户情绪强度（如愤怒、焦虑）及问题复杂度（如单一查询、多维度纠纷），导致回复缺乏针对性；

4、2、自动化响应能力不足：现有技术中未结合领域知识库与业务系统api 实现自动回复，简单问题占用大量人工资源；

5、3、人员匹配机制粗放：现有技术中采用随机分配或轮询机制，未建立“用户需求与客服能力”的量化匹配模型，导致能力与需求错配，客诉解决率低（通常低于 60%）、人工成本浪费（超 30%）。

技术实现思路

1、本发明提供一种智能客服智能匹配方法、系统及介质，旨在通过用户问题的智能预处理、客服能力的量化建模，实现 “用户需求与客服能力” 的精准匹配，提升服务效率与用户满意度。

2、为实现上述目的，本发明提供一种智能客服智能匹配方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s10，获取用户输入的问题；

4、步骤s20，对所述问题进行情绪识别和复杂度识别，获得情绪评分和问题复杂度评分；

5、步骤s30，将客服的问题应对能力量化为二维得分向量，所述二维得分向量包括情绪应对能力得分和问题复杂度处理能力得分；

6、步骤s40，根据所述情绪评分和问题复杂度评分，每个客服的情绪应对能力得分和问题复杂度处理能力得分，以及预设的匹配规则，分配对应的客服。

7、本发明进一步地技术方案是，所述步骤s20中，对所述问题进行情绪识别获得情绪评分的步骤包括：

8、步骤s201，采用预训练的阿里云千问微调模型，对用户文本进行情绪分类并量化评分。

9、本发明进一步地技术方案是，所述步骤s20中，对所述问题进行复杂度识别获得问题复杂度评分的步骤包括：

10、步骤s202，基于问题类型标签库与实体数量，计算问题复杂度评分，所述问题类型标签库包括订单类、售后类和投诉类，所述实体数量包括订单数。

11、本发明进一步地技术方案是，所述步骤s20还包括：

12、步骤s203，通过向量数据库检索知识匹配答案，同时调用业务系统api获取订单和投诉进度，生成自动化回复；

13、步骤s204，将用户基于所述自动化回复的满意度与预设阈值相比对；

14、步骤s205，若用户基于所述自动化回复的满意度低于所述预设阈值，则执行所述步骤s30。

15、本发明进一步地技术方案是，所述步骤s30中将客服的问题应对能力量化为情绪应对能力得分的步骤包括：

16、步骤s301，基于客服历史处理负面情绪用户的服务满意度和情绪类问题解决时效，通过加权算法计算得到客服的情绪应对能力得分。

17、本发明进一步地技术方案是，所述步骤s30中将客服的问题应对能力量化为问题复杂度处理能力得分的步骤包括：

18、步骤s302，基于客服历史处理复杂问题的解决率和复杂问题平均处理时长，通过加权算法计算得到客服的问题复杂度处理能力得分。

19、本发明进一步地技术方案是，所述情绪评分按等级包括低情绪评分、中情绪评分和高情绪评分，所述问题复杂度评分按等级包括低复杂度评分、中复杂度评分和高复杂度评分，所述情绪应对能力得分按等级包括低应对能力得分、中应对能力得分和高应对能力得分，所述问题复杂度处理能力得分按等级包括低处理能力得分、中处理能力得分和高处理能力得分；

20、所述步骤s40包括：

21、步骤s401，根据当前情绪评分等级和问题复杂度评分等级，优先匹配对应情绪应对能力得分等级和问题复杂度处理能力得分等级的客服，若所述对应情绪应对能力得分等级和问题复杂度处理能力得分等级的客服繁忙，则降级匹配情绪应对能力得分等级和/或问题复杂度处理能力得分等级的客服。

22、本发明进一步地技术方案是，所述步骤s40之后还包括：

23、步骤s50，采集用户对客服的满意度评分，更新客服情绪应对能力得分和问题复杂度处理能力得分。

24、为实现上述目的，本发明还提出一种智能客服智能匹配系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的智能客服智能匹配程序，所述智能客服智能匹配程序被所述处理器运行时执行如上所述的方法的步骤。

25、为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有智能客服智能匹配程序，所述智能客服智能匹配程序被处理器运行时执行如上所述的方法的步骤。

26、本发明智能客服智能匹配方法的有益效果是：

27、1、精准识别用户需求：本发明通过情绪与复杂度量化，实现了问题的精细化分类；

28、2、提升自动化效率：采用本发明，自动化解决率提升至 70%，减少了人工资源占用；

29、3、优化人员匹配：采用本发明，客诉解决率提升至 92%，人工成本降低 40%；

30、4、动态优化服务能力：本发明基于用户反馈更新客服能力分数，实现了服务质量的持续迭代。

1.一种智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述步骤s20中，对所述问题进行情绪识别获得情绪评分的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述步骤s20中，对所述问题进行复杂度识别获得问题复杂度评分的步骤包括：

4.根据权利要求2或3任意一项所述的智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述步骤s20还包括：

5.根据权利要求1所述的智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述步骤s30中将客服的问题应对能力量化为情绪应对能力得分的步骤包括：

6.根据权利要求1所述的智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述步骤s30中将客服的问题应对能力量化为问题复杂度处理能力得分的步骤包括：

7.根据权利要求1所述的智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述情绪评分按等级包括低情绪评分、中情绪评分和高情绪评分，所述问题复杂度评分按等级包括低复杂度评分、中复杂度评分和高复杂度评分，所述情绪应对能力得分按等级包括低应对能力得分、中应对能力得分和高应对能力得分，所述问题复杂度处理能力得分按等级包括低处理能力得分、中处理能力得分和高处理能力得分；

8.根据权利要求1所述的智能客服智能匹配方法，其特征在于，所述步骤s40之后还包括：

9.一种智能客服智能匹配系统，其特征在于，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的智能客服智能匹配程序，所述智能客服智能匹配程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至8任意一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有智能客服智能匹配程序，所述智能客服智能匹配程序被处理器运行时执行如权利要求1至8任意一项所述的方法的步骤。