服务调度方法、装置、电子设备及计算机程序产品与流程

本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种服务调度方法、装置、电子设备及计算机程序产品。

背景技术：

1、随着金融服务业数字化转型的加速推进，远程服务中心（涵盖电话银行、在线智能客服、视频柜员、人工智能语音交互等多模态服务渠道）已从传统的辅助性咨询平台，演变为金融机构维系客户关系、办理核心金融业务如贷款申请、理财配置、账户升级、风险咨询等、实现价值转化与客户忠诚度提升的关键枢纽与核心增长引擎。

2、然而，相关技术中的主流远程服务管理系统在日益复杂、高并发、多目标、个性化的金融服务场景中，服务效能低下、客户体验波动、员工疲劳加剧、资源错配严重， 系统无法识别坐席在通话中的非主动服务时间，导致虚高忙碌现象普遍；业务价值存在差异，资源分配不合理；调度决策缺乏数据支撑，无法实现以预测驱动资源预置的智能化运营。系统无法基于坐席当前状态预测其工作效率，业务分配不平衡。相关技术中的调度策略如轮询制、最长空闲优先、最少排队数优先等本质上是基于瞬时队列长度的静态规则或简单优化模型，调度决策依赖事后响应，导致资源部署慢于需求变化；因系统惯性与人力调配延迟，存在服务降级，导致客户满意度下降。

3、针对相关技术中服务调度不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种服务调度方法、装置、电子设备及计算机程序产品，以解决相关技术中服务调度不准确的问题。

2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种服务调度方法。该方法包括：获取金融机构中每个服务终端的状态数据，通过状态数据确定服务终端的状态特征；获取金融机构在目标调度周期内的预测业务负载；将每个服务终端的状态特征和预测业务负载输入目标模型，处理得到调度指令和每个服务终端的服务策略，其中，目标模型包括状态空间、动作空间和策略网络，状态空间的状态由状态特征和预测业务负载确定，策略网络处理状态，得到调度指令和服务策略，动作空间用于存储调度指令和服务策略；基于调度指令将目标调度周期内的目标业务分配给目标服务终端，基于服务策略控制目标服务终端接受或拒绝目标业务。

3、可选地，在状态特征包括目标工作时长的情况下，通过状态数据确定服务终端的目标工作时长包括：从状态数据中提取出当前调度周期内的k类业务操作，确定每类业务操作的预设业务操作权重和操作时长，其中，k为正整数；基于每类业务操作的预设业务操作权重和操作时长进行加权求和，得到总操作时长；从状态数据中提取出当前调度周期内的总通话时长和语音文件，通过语音分离模型处理语音文件，得到坐席语音在语音文件中的语音占比；计算语音占比与总通话时长的积，得到通话时长，计算通话时长与总操作时长的和，得到目标工作时长。

4、可选地，在状态特征包括空闲度指标值的情况下，通过状态数据确定服务终端的空闲度指标值包括：从状态数据中提取出单位时间内的历史业务承接量，基于单位时间内的历史业务承接量构建服务终端的工作强度函数；对目标调度周期内的工作强度函数进行积分，得到积分值；计算积分值与目标调度周期的比值，得到空闲度指标值。

5、可选地，在状态特征包括疲劳度指标值的情况下，通过状态数据确定服务终端的疲劳度指标值包括：从状态数据中提取出音频文件和视频文件，从音频文件中提取出音频特征，从视频文件中提取出面部特征，获取服务终端的坐席的身体特征，其中，音频特征包括以下至少之一：梅尔频率倒谱系数、语速、音高和音强；将音频特征、面部特征和身体特征输入疲劳检测模块，处理得到疲劳度指标值。

6、可选地，在状态特征包括疲劳度指标值和预测业务承接量的情况下，通过状态数据确定服务终端的预测业务承接量包括：从状态数据中提取出服务终端的连续工作时长，获取预设的衰减系数和压力系数；计算连续工作时长、衰减系数和疲劳度指标值的积，得到目标指数值；获取基础业务承接量，计算基础业务承接量与压力系数的积，得到目标底数值；计算以目标底数值为底数，以目标指数值为指数的指数值，得到预测业务承接量。

7、可选地，获取金融机构在目标调度周期内的预测业务负载包括：获取金融机构与其他金融网点的关联关系图，并获取金融机构的节点特征矩阵和历史业务负载序列，其中，关联关系图包含多个节点和多条边，每个节点用于表征一个金融网点，边用于连接存在业务关联或历史客户转移的节点，节点特征矩阵包括以下至少之一：金融机构的实时业务量、存取款机的交易量和天气状态；将关联关系图、节点特征矩阵和历史业务负载序列输入预测模型，处理得到金融机构的预测业务负载，其中，预测模型包括图卷积网络和时间卷积网络，图卷积网络用于处理关联关系图和节点特征矩阵，时间卷积网络用于处理历史业务负载序列。

8、可选地，目标模型的奖励函数包括：预测客户满意度奖励因子、空闲服务终端成本惩罚因子、等待时长惩罚因子、业务价值奖励因子和舒适度奖励因子，其中，舒适度奖励因子由疲劳度指标值确定。

9、为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种服务调度装置。该装置包括：第一获取单元，用于获取金融机构中每个服务终端的状态数据，通过状态数据确定服务终端的状态特征；第二获取单元，用于获取金融机构在目标调度周期内的预测业务负载；输入单元，用于将每个服务终端的状态特征和预测业务负载输入目标模型，处理得到调度指令和每个服务终端的服务策略，其中，目标模型包括状态空间、动作空间和策略网络，状态空间的状态由状态特征和预测业务负载确定，策略网络处理状态，得到调度指令和服务策略，动作空间用于存储调度指令和服务策略；分配单元，用于基于调度指令将目标调度周期内的目标业务分配给目标服务终端，基于服务策略控制目标服务终端接受或拒绝目标业务。

10、在本申请实施例中，采用获取金融机构中每个服务终端的状态数据，通过状态数据确定服务终端的状态特征；获取金融机构在目标调度周期内的预测业务负载；将每个服务终端的状态特征和预测业务负载输入目标模型，处理得到调度指令和每个服务终端的服务策略，其中，目标模型包括状态空间、动作空间和策略网络，状态空间的状态由状态特征和预测业务负载确定，策略网络处理状态，得到调度指令和服务策略，动作空间用于存储调度指令和服务策略；基于调度指令将目标调度周期内的目标业务分配给目标服务终端，基于服务策略控制目标服务终端接受或拒绝目标业务的方式，通过使用目标模型处理金融机构的预测业务负载和服务终端的状态特征，输出调度指令和服务策略，根据调度指令分配业务，根据服务策略确定服务终端是接受或拒绝业务，达到了向服务终端精准分配业务的目的，从而实现了提高服务调度的准确性的技术效果，进而解决了服务调度不准确的技术问题。

1.一种服务调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述状态特征包括目标工作时长的情况下，通过所述状态数据确定所述服务终端的所述目标工作时长包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述状态特征包括空闲度指标值的情况下，通过所述状态数据确定所述服务终端的所述空闲度指标值包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述状态特征包括疲劳度指标值的情况下，通过所述状态数据确定所述服务终端的所述疲劳度指标值包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述状态特征包括疲劳度指标值和预测业务承接量的情况下，通过所述状态数据确定所述服务终端的所述预测业务承接量包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述金融机构在目标调度周期内的预测业务负载包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型的奖励函数包括：预测客户满意度奖励因子、空闲服务终端成本惩罚因子、等待时长惩罚因子、业务价值奖励因子和舒适度奖励因子，其中，所述舒适度奖励因子由疲劳度指标值确定。

8.一种服务调度装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的服务调度方法的步骤。