【技术实现步骤摘要】
一种呼入管理方法、装置、服务器及存储介质
本申请涉及通信
，尤其涉及一种呼入管理方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
智能客服系统是一款用于企业电话/在线用户服务的一套解决方案，随着使用智能客服系统的公司的业务体量越来越大，所有热线电话呼入也越来越多，所以智能客服系统做了呼入电话队列处理。然而，在使用上述方法的过程中，一旦队列较长，用户在这边会一直呼入等待，系统会输出等待提示音以提示坐席全忙，并提示用户是否继续等待，这种会让用户呼入体验非常不友好。如果要预估用户等待排队所需要花费的时间，则需要计算当前在用户前面等待的每个用户面核时长。并且，影响排队时长的不确定因素有很多，如果单纯的通过几个因素来估算，势必会导致预估的排队时长不够准确。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种呼入管理方法、装置、服务器及存储介质，可以提升用户的呼入体验，并提升排队时长预测准确度。第一方面，本申请实施例提供了一种呼入管理方法，包括：当检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件时，获取所述目标用户的...
【技术保护点】
1.一种呼入管理方法，其特征在于，包括：/n当检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件时，获取所述目标用户的排队时长预测信息，所述排队时长预测信息包括以下至少一项：在为所述目标用户分配的队列中排在所述目标用户之前的用户的信息和所述队列对应的处理人员的信息；/n调用预设的回归方法，并根据所述排队时长预测信息对所述目标用户进行排队时长预测，得到所述目标用户的排队时长；/n根据所述目标用户的排队时长生成对所述目标用户的通知消息，所述通知消息用于通知所述目标用户排队情况；/n将所述通知消息发送至所述目标用户对应的终端。/n
【技术特征摘要】
1.一种呼入管理方法，其特征在于，包括：
当检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件时，获取所述目标用户的排队时长预测信息，所述排队时长预测信息包括以下至少一项：在为所述目标用户分配的队列中排在所述目标用户之前的用户的信息和所述队列对应的处理人员的信息；
调用预设的回归方法，并根据所述排队时长预测信息对所述目标用户进行排队时长预测，得到所述目标用户的排队时长；
根据所述目标用户的排队时长生成对所述目标用户的通知消息，所述通知消息用于通知所述目标用户排队情况；
将所述通知消息发送至所述目标用户对应的终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件，包括：
在为所述目标用户分配的队列中对所述目标用户进行排队时，确定检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件；或，
在所述目标用户处于排队状态且对所述目标用户的预测时间到达时，确定检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件；或，
在所述目标用户处于排队状态且排在所述目标用户之前的第一用户呼入挂断或呼入被受理的第二用户业务处理完毕时，确定检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件；或，
在所述目标用户处于排队状态且所述队列对应的处理人员变更时，确定检测到呼入的目标用户满足排队时长预测条件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用预设的回归方法，并根据所述排队时长预测信息对所述目标用户进行排队时长预测，得到所述目标用户的排队时长，包括：
将所述排队时长预测信息作为预训练的回归模型的输入数据，并通过所述预训练的回归模型根据所述排队时长预测信息对所述目标用户进行排队时长预测，得到所述目标用户的排队时长；
其中，所述预训练的回归模型是由多个样本用户中每个样本用户的排队数据训练得到。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述预训练的回归模型根据所述排队时长预测信息对所述目标用户进行排队时长预测，包括：
获得所述排队时长预测信息对应的特征向量以及所述特征向量对应的特征的权重；
通过所述预训练的回归模型根据所述排队时长预测信息对应的特征向量、所述特征向量对应的特征的权重以及训练所述回归模型过程中得到的损失函数的最小值计算所述目标用户的排队时长。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取排队时长预测信息之前，所述方法还包括：
在检...
【专利技术属性】
技术研发人员：余自雷，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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