用于在联络中心中动态自适应路由可延期工作的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用于优化联络中心中的可延期工作交互的工作流的方法，该方法包括：提供NLP模型和优先级模型；使用从接收到的可延期工作交互导出的文本作为对这些NLP模型的输入，以生成NLP分数；使用LP分数作为对该优先级模型的输入，以生成优先级分数；识别座席中的用于处理这些可延期工作交互的候选座席；接收入站工作预测；接收座席工作调度数据；使用优化过程来生成针对这些可延期工作交互的经优化的工作流，其中该经优化的工作流包括分配，其中选择来自这些候选座席中的座席来处理该可延期工作交互并且调度用于处理的目标时间帧；以及根据该经优化的工作流的这些分配来路由这些可延期工作交互。路由这些可延期工作交互。路由这些可延期工作交互。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于在联络中心中动态自适应路由可延期工作的方法和系统
[0001]相关专利申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2020年9月30日在美国专利商标局(U.S.Patent and Trademark Office)提交的名称为“用于在联络中心中动态自适应路由可延期工作的方法和系统(METHOD AND SYSTEM FOR DYNAMIC ADAPTIVE ROUTING OF DEFERRABLE WORK IN A CONTACT CENTER)”的美国临时专利申请第63/085,373号的权益，该美国临时专利申请被转化为于2021年9月30日提交的名称也为“用于在联络中心中动态自适应路由可延期工作的方法和系统”的未决美国专利申请____。

技术介绍

[0003]本专利技术整体涉及客户关系管理领域的电信系统，包括经由呼叫或联络中心以及基于互联网的服务选项的客户协助。更具体地，但并非以限制的方式，本专利技术涉及用于在联络中心中动态自适应路由诸如电子邮件等可延期工作的系统和方法。本专利技术还涉及优化与可延期工作和诸如可延期工作交互的优先级分数和座席可用性等的因素相关的工作流。

技术实现思路

[0004]因此，本专利技术包括一种用于优化联络中心中的工作流的计算机实现的方法，在该联络中心中，可延期工作交互被优先化并被分配给座席以供处理。该方法可以包括以下步骤：提供多个自然语言处理(NLP)模型，每个NLP模型被配置为接受来自给定的可延期工作交互的文本作为输入，并且生成指示这些给定的可延期工作交互如何根据特性进行评级的NLP分数；优先级模型，该优先级模型被配置为接受由该多个NLP模型生成的该分数作为输入，并且生成与优先级特性相关的优先级分数，该优先级分数指示应该如何相对于这些可延期工作交互中的其他可延期工作交互优先化该给定的可延期工作交互以供处理；接收这些可延期工作交互；使用从这些可延期工作交互导出的文本作为对该多个NLP模型的输入，以为这些可延期工作交互中的每个可延期工作交互生成这些NLP分数；使用所生成的NLP分数作为对该优先级模型的输入，以为这些可延期工作交互中的每个可延期工作交互生成该优先级分数；使用所生成的NLP分数来识别这些座席中的用于处理这些可延期工作交互中的每个可延期工作交互的一个或多个候选座席；接收针对该联络中心的入站工作预测，该入站工作预测预测在一个或多个未来工作周期内预期的入站工作水平；接收与该一个或多个未来工作周期相关的描述针对这些座席的预期工作调度的座席工作调度数据；使用优化过程来生成针对这些可延期工作交互的经优化的工作流，其中针对这些可延期工作交互中的每个可延期工作交互，该经优化的工作流包括分配，其中从用于处理该可延期工作交互的这些候选座席中选择所选座席，并且调度用于处理该可延期工作交互的目标时间帧；以及该经优化的工作流的这些分配来路由这些可延期工作交互中的每个可延期工作交互。该优化过程可以被配置为根据以下因素来优化：为这些可延期工作交互中的每个可延期工作交互生成的该优先级分数；针对这些可延期工作交互中的每个可延期工作交互所识别的该一个或多个候选座席在该一个或多个未来工作周期内的预期可用性，该预期可用性如根据
以下确定：在该一个或多个未来工作周期内的该座席工作调度数据；和在给定该入站工作预测的情况下，在该一个或多个未来工作周期内的所预测的入站工作水平。
[0005]当结合附图和所附权利要求书阅读示例性实施方案的以下详细描述时，本申请的这些和其他特征将变得更加显而易见。
附图说明
[0006]当结合附图考虑，通过参考以下详细描述而更好地理解本专利技术时，本专利技术的更完整的认识将变得更加显而易见，其中类似的参考符号指示类似的部件，在附图中：
[0007]图1示出了根据本专利技术的示例性实施方案和/或利用其可启用或实践本专利技术的示例性实施方案的计算设备的示意性框图；
[0008]图2示出了根据本专利技术的示例性实施方案和/或可利用其启用或实践本专利技术的示例性实施方案的通信基础结构或联络中心的示意性框图；
[0009]图3是根据本专利技术的示例性实施方案的示例性可延期工作模块的示意图；并且
[0010]图4是根据本专利技术的示例性实施方案的用于提供用于可延期工作的经优化的工作流的方法。
具体实施方式
[0011]为了促进理解本专利技术原理的目的，现在将参考附图中示出的示例性实施方案，并且将使用特定语言来描述这些实施方案。然而，对于本领域的普通技术人员将显而易见的是，在示例中提供的详细材料可能不是实践本专利技术所必需的。在其他情况下，为了避免混淆本专利技术，未详细描述众所周知的材料或方法。另外，如本领域的技术人员通常会想到的，如本文中所呈现的，可以设想所提供的示例中的进一步修改或本专利技术原理的应用。
[0012]如本文所用，指定非限制性示例和说明的语言包括“例如(e.g./for example/for instance)”、“即”等。此外，本说明书通篇提及的“实施方案”、“一个实施方案”、“本专利技术的实施方案”、“示例性实施方案”、“某些实施方案”等意指结合给定示例所述的特定特征、结构或特性可包括在本专利技术的至少一个实施方案中。因此，短语“实施方案”、“一个实施方案”、“本专利技术的实施方案”、“示例性实施方案”、“某些实施方案”等的出现不一定是指同一实施方案或示例。此外，在一个或多个实施方案或示例中，特定特征、结构或特性可以任何合适的组合和/或子组合进行组合。
[0013]本领域技术人员将从本公开认识到，各种实施方案可以是使用许多不同类型的数据处理设备来实现的计算机，其中实施方案被实现为装置、方法或计算机程序产品。因此，示例性实施方案可采用完全硬件实施方案、完全软件实施方案或结合了软件和硬件方面的实施方案的形式。示例性实施方案还可以采用由任何有形表达介质中的计算机可用程序代码体现的计算机程序产品的形式。在每种情况下，示例性实施方案一般可被称为“模块”、“系统”或“方法”。
[0014]附图中提供的流程图和框图示出了根据本专利技术的示例性实施方案的系统、方法和计算机程序产品的可能具体实施的架构、功能和操作。就这一点而言，应当理解，流程图和/或框图中的每个框或这些框的组合可表示具有用于实现指定逻辑功能的一个或多个可执行指令的程序代码的模块、段或部分。类似地，应当理解，流程图和/或框图中的每个框或这
些框的组合可以由基于专用硬件的系统或专用硬件与执行指定动作或功能的计算机指令的组合来实现。此类计算机程序指令也可存储在计算机可读介质中，该计算机可读介质可指示计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式运行，使得计算机可读介质中的程序指令产生包括指令的制品，该指令实现流程图和/或框图中的每个框或这些框的组合中指定的功能或动作。
[0015]计算设备
[0016]应当理解，本专利技术的系统和方法可以是使用执行适当软件程序的许多不同形式的数据处理设备(例如，数字微处理器和相关联的存储器)来实现的计算机。考虑到背景因素，图1示出了根据本专利技术的实施方案和/或利用其可启用或实践那些实施方案的示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于优化联络中心中的工作流的计算机实现的方法，在所述联络中心中，可延期工作交互被优先化并被分配给座席以供处理，其中所述方法包括以下步骤：提供：多个自然语言处理(NLP)模型，每个NLP模型被配置为接受来自给定的可延期工作交互的文本作为输入，并且生成指示所述给定的可延期工作交互如何根据特性进行评级的NLP分数；优先级模型，所述优先级模型被配置为接受由所述多个NLP模型生成的所述分数作为输入，并且生成与优先级特性相关的优先级分数，所述优先级分数指示应该如何相对于所述可延期工作交互中的其他可延期工作交互优先化所述给定的可延期工作交互以供处理；接收所述可延期工作交互；使用从所述可延期工作交互导出的文本作为对所述多个NLP模型的输入，以为所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互生成所述NLP分数；使用所生成的NLP分数作为对所述优先级模型的输入，以为所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互生成所述优先级分数；使用所生成的NLP分数来识别所述座席中的用于处理所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互的一个或多个候选座席；接收针对所述联络中心的入站工作预测，所述入站工作预测预测在一个或多个未来工作周期内预期的入站工作水平；接收与所述一个或多个未来工作周期相关的描述针对所述座席的预期工作调度的座席工作调度数据；使用优化过程来生成针对所述可延期工作交互的经优化的工作流，其中，针对所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互，所述经优化的工作流包括分配，其中从用于处理所述可延期工作交互的所述候选座席中选择所选座席，并且调度用于处理所述可延期工作交互的目标时间帧；以及根据所述经优化的工作流的所述分配来路由所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互；其中所述优化过程被配置为根据以下因素进行优化：为所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互生成的所述优先级分数；针对所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互所识别的所述一个或多个候选座席在所述一个或多个未来工作周期内的预期可用性，所述预期可用性如根据以下确定：在所述一个或多个未来工作周期内的所述座席工作调度数据；和在给定所述入站工作预测的情况下，在所述一个或多个未来工作周期内的所预测的入站工作水平。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述可延期工作交互各自包括由客户发送的请求来自所述联络中心的响应的电子邮件通信。3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括以下步骤：针对所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互确定指示用于对所述可延期工作交互进行响应的阈值的响应最后期限；其中所述优化过程考虑的所述因素还包括针对所述可延期工作交互中的每个可延期
工作交互确定的所述响应最后期限。4.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括以下步骤：针对所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互确定由于未在所述阈值之前对所述可延期工作交互进行响应而对所述联络中心产生的负面经济影响；其中所述优化过程考虑的所述因素还包括针对所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互确定的所述负面经济影响。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述响应最后期限和所述负面经济影响根据服务水平协议(SLA)中定义的条款来确定，所述SLA管理关于所述联络中心如何对所述可延期工作交互进行响应的要求。6.根据权利要求2所述的方法，其中所述优先级模型包括：紧急性部件，所述紧急性部件提供紧急性分数；和重要性部件，所述重要性部件提供重要性分数；其中所述优先级分数从所述紧急性分数和所述重要性分数两者的加权组合导出。7.根据权利要求2所述的方法，其中所述入站工作预测包括关于在所述一个或多个未来工作周期内预期的即时工作交互的入站工作水平的预测；其中即时工作交互被定义为涉及所述座席中的一个座席与客户之间的文本或语音的实时交换的同步交互。8.根据权利要求2所述的方法，其中使用所生成的NLP分数来识别用于处理所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互的所述一个或多个候选座席的所述步骤包括：识别所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互的优选座席特性；以及将所识别的优选座席特性与所述座席的实际座席特性进行比较，并且将所述一个或多个候选座席确定为所述座席中的具有最有利匹配的座席；其中所述优选座席特性被定义为在给定给定的可延期工作交互的特性的情况下发现更可能产生有利结果的座席特性。9.根据权利要求2所述的方法，其中所述优化过程考虑的所述因素还包括：所述可延期工作交互的当前积压水平。10.根据权利要求2所述的方法，其中所述多个NLP模型包括被训练用于确定与特定企业或产品中的至少一者的相关性的模型。11.根据权利要求2所述的方法，其中所述多个NLP模型包括被训练成在所述可延期工作交互中提取实体和识别主题中的至少一者的一个或多个模型；其中生成所述NLP分数的所述步骤还包括从所提取的实体或所识别的主题生成所述可延期工作交互中的每个可延期工作交互的稀疏向量表示，并且基于所述稀疏向量表示，根据主题类别或投诉类别的预定义列表对所述可延期工作交互进行分类。12.根据权利要求2所述的方法，其中所述多个NLP模型包括被训练成提供情绪分数的模型，所述情绪分数将所述可延期工作交互分类为具有积极的、消极的、中性的或混合的情绪以及与...

【专利技术属性】
技术研发人员：B，
申请(专利权)人：吉尼赛斯云服务有限公司，
类型：发明
国别省市：