来电处理方法、装置及终端制造方法及图纸

本申请公开了一种来电处理方法、装置及终端，所述方法包括：接收到用户的来电呼叫后，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息，所述特征信息为该用户的历史信息中，与IVR语音菜单的菜单项关联的信息；根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息所关联的菜单项的概率预测值；根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节。实施本申请，能有效减少用户对IVR语音菜单的响应操作，快速将用户的来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节，以降低客户费力度和呼叫中心的运行成本。

【技术实现步骤摘要】
来电处理方法、装置及终端
本申请涉及计算机
，尤其涉及来电处理方法、装置及终端。
技术介绍
IVR(InteractiveVoiceResponse，互动式语音应答)系统是语音增值业务系统的重要组成部分，很多企业的呼叫中心通过IVR系统来提供用户服务，IVR系统内的IVR语音菜单作为呼叫中心的门户，通常情况下，IVR语音菜单包括至少一个级别的菜单，每个级别的菜单包括至少一项菜单项，通过播放各级别菜单的菜单项，可以提示来电客户对菜单项进行响应操作，然后根据用户的每一次响应操作，确定用户选择哪个菜单项，然后跳转到相应环节，实现对来电客户的导航。对于拥有呼叫中心的企业，随着企业业务的增长和细化，业务部门对IVR系统的功能需求急剧增加，相应的，为了满足业务部门的需求，将来电客户导航到相应业务端，IVR语音菜单的结构也越来越庞大和复杂。客户来电后，在IVR语音菜单的提示下进行响应操作，而IVR语音菜单的复杂化，增加了客户响应IVR语音菜单进行响应操作的操作量和操作时长，致使客户停留在IVR系统的时间过长，会增加来电客户的客户费力度(CES，CustomerEffortScore)和呼叫中心的运行成本。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供来电处理方法、装置及终端，以解决现有IVR系统会增加来电客户的客户费力度和呼叫中心运行成本的问题。具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：根据本申请实施例的第一方面，提供一种来电处理方法，包括以下步骤：接收到用户的来电呼叫后，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息，所述特征信息为该用户的历史信息中，与IVR语音菜单的菜单项关联的信息；根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息所关联的菜单项的概率预测值；根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节。在一个实施例中，所述相应级别的菜单为所述IVR语音菜单的第一级菜单，所述特征信息包括以下信息中的至少一种：用户对IVR语音菜单的菜单项的响应操作信息；用户来电呼叫所咨询的事件所属的事件类目；发起所述来电呼叫的终端内对应应用的历史信息。在一个实施例中，接收到用户的来电呼叫后，所述方法还包括以下步骤：判断是否首次接收到该用户的来电呼叫；如果不是首次接收到该用户的来电呼叫，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息；如果是首次接收到该用户的来电呼叫，向该用户推送所述IVR语音菜单；根据该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作，将所述来电呼叫跳转到：该用户所响应操作的菜单项所指示的业务环节；记录该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作。在一个实施例中，所述根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节，包括：比较计算所得的概率预测值与预设概率阈值的大小关系；如果所得的概率预测值大于预设概率阈值，跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到：所获取的特征信息所关联的菜单项所指示的业务环节；如果所得的概率预测值不大于预设概率阈值，向该用户推送所述IVR语音菜单；根据该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作，将所述来电呼叫跳转到：该用户所响应操作的菜单项所指示的业务环节；记录该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作。在一个实施例中，所述预设的概率预测模型的生成步骤包括：从全部用户的历史信息中，选取部分用户的历史信息做为训练样本；从所述训练样本所含的每个训练用户的历史信息中，获取与每项菜单项关联的特征信息的信息数量，以及每个训练用户对每项菜单项进行响应操作的操作概率，构成每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率；分别以信息数量和操作概率为预设函数的自变量和因变量，并基于每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率，训练出与所述预设函数对应的模型函数。在一个实施例中，所述预设的概率预测模型的生成步骤还包括：从全部用户的历史信息中选取除所述训练样本外的，部分用户的历史信息做为验证样本；从所述验证样本所含的每个验证用户的历史信息中，获取与每项菜单项关联的特征信息的信息数量，以及每个验证用户对每项菜单项进行响应操作的操作概率，构成每个验证用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率；将每个验证用户对应每项菜单项的信息数量输入训练出的模型函数，计算出每个验证用户对应每项菜单的操作概率；通过比较计算出的操作概率和获取的操作概率，获得每个验证用户对应各项菜单项的操作概率的准确率；如果准确率高于预设准确阈值的用户的数目，高于预设覆盖阈值，则确定所述模型函数为所述预设的概率预测模型的概率预测函数。在一个实施例中，所述根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息对应的菜单项的概率预测值，包括：基于所获取的特征信息，计算与每项菜单项关联的特征信息的信息数量；将与每项菜单项关联的特征信息的信息数量输入所述概率预测函数，计算出该项菜单项的概率预测值。在一个实施例中，所述预设的概率预测模型的生成步骤还包括：在预设时段后，从全部用户的历史信息中选取不同于所述训练样本的，部分用户的历史信息做为更新的训练样本；从更新的训练样本所含的每个训练用户的历史信息中，获取与每项菜单项关联的特征信息的信息数量，以及每个训练用户对每项菜单项进行响应操作的操作概率，构成每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率；分别以信息数量和操作概率为所述预设函数的自变量和因变量，并基于每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率，重新训练出与所述预设函数对应的模型函数。根据本申请实施例的第二方面，提供一种来电处理装置，包括：特征获取模块，用于在接收到用户的来电呼叫后，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息，所述特征信息为该用户的历史信息中，与IVR语音菜单的菜单项关联的信息；概率预测模块，用于根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息所关联的菜单项的概率预测值；来电跳转模块，用于根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节。在一个实施例中，所所述相应级别的菜单为所述IVR语音菜单的第一级菜单，所述特征信息包括以下信息中的至少一种：用户对IVR语音菜单的菜单项的响应操作信息；用户来电呼叫所咨询的事件所属的事件类目；发起所述来电呼叫的终端内对应应用的历史信息。在一个实施例中，所述特征获取模块包括：呼叫判断模块，用于在接收到用户的来电呼叫后，判断是否首次接收到该用户的来电呼叫；信息确定模块，用于在不是首次接收到该用户的来电呼叫时，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息；所述装置还包括：第一菜单模块，用于在首次接收到该用户的来电呼叫时，向该用户推送所述IVR语音菜单；第一跳转模块，用于根据该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作，将所述来电呼叫跳转到：该用户所响应操作的菜单项所指示的业务环节；第一记录模块，用于记录该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作。在一个实施例中，所述来电跳转模块包括：预测值比较模块，用于比较计算所得的概率预测值与预设概率阈值的大小关系；菜单跳过模块，用于在所得的概率预测值大于预设概率阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种来电处理方法，其特征在于，包括以下步骤：接收到用户的来电呼叫后，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息，所述特征信息为该用户的历史信息中，与IVR语音菜单的菜单项关联的信息；根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息所关联的菜单项的概率预测值；根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节。

【技术特征摘要】
1.一种来电处理方法，其特征在于，包括以下步骤：接收到用户的来电呼叫后，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息，所述特征信息为该用户的历史信息中，与IVR语音菜单的菜单项关联的信息；根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息所关联的菜单项的概率预测值；根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相应级别的菜单为所述IVR语音菜单的第一级菜单，所述特征信息包括以下信息中的至少一种：用户对IVR语音菜单的菜单项的响应操作信息；用户来电呼叫所咨询的事件所属的事件类目；发起所述来电呼叫的终端内对应应用的历史信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收到用户的来电呼叫后，所述方法还包括以下步骤：判断是否首次接收到该用户的来电呼叫；如果不是首次接收到该用户的来电呼叫，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息；如果是首次接收到该用户的来电呼叫，向该用户推送所述IVR语音菜单；根据该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作，将所述来电呼叫跳转到：该用户所响应操作的菜单项所指示的业务环节；记录该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到对应菜单项所指示的业务环节，包括：比较计算所得的概率预测值与预设概率阈值的大小关系；如果所得的概率预测值大于预设概率阈值，跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，将所述来电呼叫跳转到：所获取的特征信息所关联的菜单项所指示的业务环节；如果所得的概率预测值不大于预设概率阈值，向该用户推送所述IVR语音菜单；根据该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作，将所述来电呼叫跳转到：该用户所响应操作的菜单项所指示的业务环节；记录该用户对所述IVR语音菜单的菜单项的响应操作。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的概率预测模型的生成步骤包括：从全部用户的历史信息中，选取部分用户的历史信息做为训练样本；从所述训练样本所含的每个训练用户的历史信息中，获取与每项菜单项关联的特征信息的信息数量，以及每个训练用户对每项菜单项进行响应操作的操作概率，构成每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率；分别以信息数量和操作概率为预设函数的自变量和因变量，并基于每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率，训练出与所述预设函数对应的模型函数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设的概率预测模型的生成步骤还包括：从全部用户的历史信息中选取除所述训练样本外的，部分用户的历史信息做为验证样本；从所述验证样本所含的每个验证用户的历史信息中，获取与每项菜单项关联的特征信息的信息数量，以及每个验证用户对每项菜单项进行响应操作的操作概率，构成每个验证用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率；将每个验证用户对应每项菜单项的信息数量输入训练出的模型函数，计算出每个验证用户对应每项菜单的操作概率；通过比较计算出的操作概率和获取的操作概率，获得每个验证用户对应各项菜单项的操作概率的准确率；如果准确率高于预设准确阈值的用户的数目，高于预设覆盖阈值，则确定所述模型函数为所述预设的概率预测模型的概率预测函数。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息对应的菜单项的概率预测值，包括：基于所获取的特征信息，计算与每项菜单项关联的特征信息的信息数量；将与每项菜单项关联的特征信息的信息数量输入所述概率预测函数，计算出该项菜单项的概率预测值。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设的概率预测模型的生成步骤还包括：在预设时段后，从全部用户的历史信息中选取不同于所述训练样本的，部分用户的历史信息做为更新的训练样本；从更新的训练样本所含的每个训练用户的历史信息中，获取与每项菜单项关联的特征信息的信息数量，以及每个训练用户对每项菜单项进行响应操作的操作概率，构成每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率；分别以信息数量和操作概率为所述预设函数的自变量和因变量，并基于每个训练用户对应每项菜单项的信息数量和操作概率，重新训练出与所述预设函数对应的模型函数。9.一种来电处理装置，其特征在于，包括：特征获取模块，用于在接收到用户的来电呼叫后，根据所述来电呼叫获取该用户的至少一种特征信息，所述特征信息为该用户的历史信息中，与IVR语音菜单的菜单项关联的信息；概率预测模块，用于根据预设的概率预测模型，计算所获取的特征信息所关联的菜单项的概率预测值；来电跳转模块，用于根据计算所得的概率预测值，确定是否跳过所述IVR语音菜单中相应级别的菜单，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王占东，周韫文，任望，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY