一种营业厅服务效能评估方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种营业厅服务效能评估方法及系统，方法包括如下步骤：通过一图像获取装置获取客户的人脸高清图像，多个传感器获取该客户在该服务的停留时间、该客户进厅时间等；将该图像传输到客户分析服务器中的人工智能神经网络，输出该图像对应性别、年龄段、面部表情；由客户分析服务器中的计算模块统计得出每种服务对应的心理反应评估参数。通过评估参数完成对该服务的心理反应统计，存储在客户服务器中的客户模式信息中。采用该方法及其装置能够对员工提供的服务效能进行评估，并且能够便于营业厅所售服务或服务服务的满意度有准确和高效的了解，并对服务人员进行业务推荐提供数据支持。供数据支持。供数据支持。

【技术实现步骤摘要】
一种营业厅服务效能评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能的大数据处理
，尤其涉及一种基于通过神经网络从营业厅服务人员的面部图像中提取的特征的评估方法及系统，具体涉及一种营业厅服务效能评估方法及系统。

技术介绍

[0002]在服务窗口部门，如电力营业厅等，营业厅服务人员(下简称员工)需要与客户相互面对的情况下，提供统一的服务。然而，业内技术熟练且经验丰富、知识丰富的员工可以根据客户的特点提供适当的服务，但如果员工缺乏相关行业的经验和知识，则很难为每位客户提供差异化的服务，员工则会以类似的方式回应几乎所有客户，结果，客户满意度降低。因此，在大多数行业中，聘用熟练员工来提高客户满意度是一项挑战，要获得熟练员工并不容易。
[0003]另外，对于提供服务的营业厅服务，需要知道所提供的服务的受欢迎程度，现有技术中还没有高效的自动统计人工服务的服务反应的方法和装置，往往采用人工的方式，通过与员工交流的方式获得。这一方法既浪费时间，又没有正确性做保障，数据难有大的用途。
[0004]现有技术中公开了对客户进行拍摄面部图像，从而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的对营业厅服务效能评估的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1.获取客户的人脸高清图像、该客户在该服务的停留时间、该客户入厅时间段；步骤S2.利用人工智能神经网络对客户的人脸高清图像进行学习，经过学习后人工智能神经网络输出该图像中该客户对应的性别、年龄段、面部表情；步骤S3.统计得出每种服务对应的心理反应评估参数，该评估参数至少包括面部表情、年龄段、性别、停留时间、客户入厅时间段；通过所述评估参数完成对该服务的心理反应统计，并存储在客户模式信息中。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中对每种服务的面部表情、年龄段、性别、停留时间、客户进厅时间求取平均值，以该平均值作为对服务的心理反应评估参数。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中的人工智能神经网络，在该神经网络学习时，采用人脸高清图像中的包括人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴中的一个或多个器官的多个关键点。4.如权利要求1或2中所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中还包括获得该服务是否被消费的信息；当该服务被消费，则执行步骤S2
‑
S3；当该服务未被消费，则不执行步骤S2
‑
S3，结束对该服务的心理反应评估。5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中还包括建立客户的惊喜程度与性别、年龄段及至进厅时间段的映射关系；所述映射关系如下表所示：其中，服务名是营业厅提供的服务名称；面部表情值以多个级别代表客户惊喜程度；最低级为最不惊喜，最高级为最惊喜，惊喜程度随面部表情变化逐渐增大；服务价格用P(i)(i＝1,2,3
……
)表示；停留时间用T(i)(i＝1,2,3
……
)表示；性别：M代表男，F代表女；入厅时间段：t(i)(i＝1,2,3
……
)表示；年龄段：N(i)(i＝1,2,3
……
)。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对于服务A的性别为M，年龄段为N1的客户评估值：其中，面部表情值用f表示，取f＝n，其中n＝1，2，3，4，5中的任一值；f值越大，表示其面部表情变化越大；其中，其中的t表示t1，t2，t3；∑
t
是指对各个入厅时间段进行求和，其中k1，k2，k3为固定系数，所述客户评估值是对于不同的性别，不同年龄段的所述客...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂玮，贾嘉，孙继科，董兵，马涛，高嘉伟，刘滨，张婕，高伟，刘钊，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司国网天津市电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：