客户来电的处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种客户来电的处理方法及装置，该方法包括：在客户来电时，获得来电时刻之前的多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型；根据多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长；在该来电客户的等待时长大于预设时长阈值时，向该来电客户发送停止等待的指示，可以提醒客户挂断电话，避免客户在线等待较长时间，在多个等待接通的客户通话完成后，向该来电客户发起智能外呼，无需客户重复拨打电话，提高了客户来电的处理效率，提升了客户体验。

【技术实现步骤摘要】
客户来电的处理方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种客户来电的处理方法。
技术介绍
在银行系统中，电话银行是一种重要的对客服务方式，目前大部分电话银行的操作链路长、用户接通耗时久，平均一个客户接通人工客服的时间大约要5-8分钟，这样在客户来电的高峰期，可能导致客户长期处于等待状态和客户重复来电，效率低，客户体验差。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种客户来电的处理方法，用以提高客户来电的处理效率，避免客户等待较长的时间，该方法包括：在客户来电时，获得来电时刻之前的多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型；根据多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长；在该来电客户的等待时长大于预设时长阈值时，向该来电客户发送停止等待的指示；在多个等待接通的客户通话完成后，向该来电客户发起智能外呼。本专利技术实施例提供一种客户来电的处理装置，用以提高客户来电的处理效率，避免客户等待较长的时间，该装置包括：<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客户来电的处理方法，其特征在于，包括：/n在客户来电时，获得来电时刻之前的多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型；/n根据所述多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长；/n在该来电客户的等待时长大于预设时长阈值时，向该来电客户发送停止等待的指示；/n在多个等待接通的客户通话完成后，向该来电客户发起智能外呼。/n

【技术特征摘要】
1.一种客户来电的处理方法，其特征在于，包括：
在客户来电时，获得来电时刻之前的多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型；
根据所述多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长；
在该来电客户的等待时长大于预设时长阈值时，向该来电客户发送停止等待的指示；
在多个等待接通的客户通话完成后，向该来电客户发起智能外呼。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长，包括：
分别将各个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型输入神经网络模型，输出各个等待接通的客户的通话时长；其中，所述神经网络模型根据多个等待接通的客户的历史通话数据训练得到；
将各个等待接通的客户的通话时长之和确定为来电客户的等待时长。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在将各个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型输入神经网络模型之前，还包括：
按照如下方式确定所述神经网络模型：
确定神经网络模型的网络结构；
基于遗传算法优化神经网络模型的初始权值和阈值；
获得样本数据，将所述样本数据划分为训练集和验证集，其中，所述样本数据为各个等待接通的客户的历史通话业务类型和历史通话时长；
根据所述训练集对神经网络模型进行训练；
根据所述验证集对训练好的神经网络模型进行验证。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述验证集对训练好的神经网络模型进行验证，包括：
在验证通过时，确定神经网络模型；
在验证未通过时，调整神经网络模型的网络参数，根据所述训练集对调整后的神经网络模型重新训练。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，向该来电客户发送停止等待的指示后，还包括：
存储该来电客户的来电数据；
向该来电客户发起智能外呼，还包括：
根据该来电客户的来电数据，查询该来电客户...

【专利技术属性】
技术研发人员：申亚坤，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11