预测外呼方法及预测外呼系统技术方案

本发明专利技术公开了一种预测外呼方法，包括：初始化系统并获取外呼任务信息；根据外呼任务信息选择外呼模式，根据对应的预测外呼算法得到当前需要发出的外呼数量；外呼模式包括机器人座席模式

【技术实现步骤摘要】
预测外呼方法及预测外呼系统


[0001]本专利技术涉及外呼
，特别涉及一种预测外呼方法及预测外呼系统
。

技术介绍

[0002]现有技术中，预测外呼系统通过外呼有针对性
、
有计划地与客户进行联系，从而建立企业与客户之间的沟通渠道；预测外呼系统利用预测外呼算法向外拨号；接通客户后预测外呼系统将把接通的用户分配至空闲的人工座席；当此次外呼操作无人接听或占线，则系统记录拨打结果，并根据外呼策略再次发出新的呼叫；当外呼的号码停机或为空，则系统记录该信息并按外呼下一客户
。
然而，专利技术人经研究发现，现有技术通常只针对单一的客服座席场景进行预测外呼，而无法支持多种座席场景包括机器人座席
、
人工座席及人机协作场景的预测外呼
。

技术实现思路

[0003]基于此，为解决现有技术中的技术问题，特提出了一种预测外呼方法，包括：
[0004]初始化预测外呼系统并获取外呼任务信息；其中，预测外呼系统包括预测外呼装置
、
人工座席组
、
机器人座席组，人工座席组
、
机器人座席组分别与预测外呼装置相连接；
[0005]所述外呼任务信息包括外呼模式
、
外呼号码信息
、
外呼结果信息；
[0006]所述预测外呼装置根据获取的外呼任务信息选择外呼模式，根据外呼模式所对应的预测外呼算法计算得到当前需要发出的外呼数量；
[0007]所述外呼模式包括机器人座席模式
、
人工座席模式
、
人机协作模式；
[0008]在机器人座席模式下，仅由机器人座席进行外呼；外呼接通后，机器人座席组中的机器人座席与客户进行通话直至结束，由客户或机器人座席挂机；
[0009]在人工座席模式下，仅由人工座席进行外呼；外呼接通后，人工座席组中的人工座席接听通话直至结束，由客户或人工座席挂机；
[0010]在人机协作模式下，机器人座席判断是否转接通话至人工座席；外呼接通后，首先由机器人座席与客户进行通话，并在通话过程中判断是否需要转接至人工座席；当判断需要转接至人工座席时则转接至人工座席组中空闲的人工座席，人工座席接听通话直至结束，由客户或人工座席挂机；当机器人座席判断不需要转接至人工座席时则机器人座席按照流程完成通话，由客户或机器人座席挂机；
[0011]预测外呼装置获取外呼任务信息中的外呼号码信息，根据当前需要发出的外呼数量触发对应的外呼任务；
[0012]外呼任务完成后，预测外呼装置记录外呼结果，并更新外呼任务信息中的外呼结果信息；其中，外呼结果信息包括外呼号码状态
、
通话状态；外呼号码状态包括停机
、
空号；通话状态包括无人接听
、
占线
、
挂机
、
外呼接通
。
[0013]在一种实施例中，在机器人座席模式下，预测外呼系统分配的机器人座席数与线路并发数相匹配，预测外呼系统每隔设定时长统计空闲的机器人座席数，并根据机器人座
席模式的预测外呼算法计算得到当前需要发出的外呼数量；
[0014]其中，机器人座席模式的预测外呼算法如下式所示：
[0015]outboundNum
＝
readyRobotNum
‑
taskFsmNum
[0016]其中，
outboundNum
为当前需要发出的外呼数量；
[0017]readyRobotNum
为当前空闲的机器人座席数；
[0018]taskFsmNum
为当前已发出但还未接通的外呼数量
。
[0019]在一种实施例中，在人工座席模式下，预测外呼系统分配的人工座席数与线路并发数相匹配，预测外呼系统每隔设定时长统计空闲的人工座席数，并根据人工座席的预测外呼算法计算得到当前需要发出的外呼数量；
[0020]其中，人工座席模式的预测外呼算法如下式所示：
[0021]outboundNum
＝
(readyAgentNum+expAgentNum)*z*speedAdjustConfficient
[0022]‑
taskFsmNum*speedAdjustConfficient
；
[0023]其中，
outboundNum
为当前需要发出的外呼数量，
readyAgentNum
为当前空闲的人工座席数，
expAgentNum
为当前处于接通状态的人工座席在短时间内可转为空闲状态的数量；
[0024]taskFsmNum
为当前已发出但还未接通的外呼数量；
[0025]z
为外呼数量的冗余倍数，
z
＝总外呼次数
/
成功接通次数；
[0026]speedAdjustConfficient
为速度调整系数，当速度调整系数大于1时为超速外呼，当速度调整系数小于等于1时为减速外呼
。
[0027]在一种实施例中，在人机协作模式下，机器人座席与接通的客户进行对话交互，通过语音识别及语音内容分析判断并筛选出具有与人工座席组进行沟通意向的客户后将通话转接给空闲的人工座席；
[0028]其中，人机协作模式的预测外呼算法如下式所示：
[0029]outboundNum
＝
((readyAgentNum+expAgentNum)*z*zTransfer)
[0030]*speedAdjustConfficient
‑
(taskFsmNum+taskAIConversionNum*z)
[0031]*speedAdjustConfficient
；
[0032]其中，
outboundNum
为当前需要发出的外呼数量，
readyAgentNum
为当前空闲的人工座席数，
expAgentNum
为当前处于接通状态的人工座席在短时间内可转为空闲状态的数量；
[0033]其中，
taskFsmNum
为当前已发出但还未接通的外呼数量；
taskAIConversionNum
为当前已占用的机器人座席数；
[0034]z
为外呼数量的冗余倍数，
z
＝总外呼次数
/
成功接通次数；
zTransfer
为转接人工座席数量的冗余倍数，
zTransfer
＝机器人座席接通次数
/
机器人座席转接人工座席技能组的次数；
[0035]speedAdjustConfficient
为速度调整系数，当速度调整系数大于1时为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种预测外呼方法，其特征在于，包括：初始化预测外呼系统并获取外呼任务信息；其中，预测外呼系统包括预测外呼装置
、
人工座席组
、
机器人座席组，人工座席组
、
机器人座席组分别与预测外呼装置相连接；所述外呼任务信息包括外呼模式
、
外呼号码信息
、
外呼结果信息；所述预测外呼装置根据获取的外呼任务信息选择外呼模式，根据外呼模式所对应的预测外呼算法计算得到当前需要发出的外呼数量；所述外呼模式包括机器人座席模式
、
人工座席模式
、
人机协作模式；在机器人座席模式下，仅由机器人座席进行外呼；外呼接通后，机器人座席组中的机器人座席与客户进行通话直至结束，由客户或机器人座席挂机；在人工座席模式下，仅由人工座席进行外呼；外呼接通后，人工座席组中的人工座席接听通话直至结束，由客户或人工座席挂机；在人机协作模式下，机器人座席判断是否转接通话至人工座席；外呼接通后，首先由机器人座席与客户进行通话，并在通话过程中判断是否需要转接至人工座席；当判断需要转接至人工座席时则转接至人工座席组中空闲的人工座席，人工座席接听通话直至结束，由客户或人工座席挂机；当机器人座席判断不需要转接至人工座席时则机器人座席按照流程完成通话，由客户或机器人座席挂机；预测外呼装置获取外呼任务信息中的外呼号码信息，根据当前需要发出的外呼数量触发对应的外呼任务；外呼任务完成后，预测外呼装置记录外呼结果，并更新外呼任务信息中的外呼结果信息；其中，外呼结果信息包括外呼号码状态
、
通话状态；外呼号码状态包括停机
、
空号；通话状态包括无人接听
、
占线
、
挂机
、
外呼接通
。2.
根据权利要求1所述的预测外呼方法，其特征在于，其中，在机器人座席模式下，预测外呼系统分配的机器人座席数与线路并发数相匹配，预测外呼系统每隔设定时长统计空闲的机器人座席数，并根据机器人座席模式的预测外呼算法计算得到当前需要发出的外呼数量；其中，机器人座席模式的预测外呼算法如下式所示：
outboundNum
＝
readyRobotNum
‑
taskFsmNum
其中，
outboundNum
为当前需要发出的外呼数量；
readyRobotNum
为当前空闲的机器人座席数；
taskFsmNum
为当前已发出但还未接通的外呼数量
。3.
根据权利要求1所述的预测外呼方法，其特征在于，其中，在人工座席模式下，预测外呼系统分配的人工座席数与线路并发数相匹配，预测外呼系统每隔设定时长统计空闲的人工座席数，并根据人工座席的预测外呼算法计算得到当前需要发出的外呼数量；其中，人工座席模式的预测外呼算法如下式所示：
outboundNum
＝
(readyAgentNum+expAgentNum)*z*speedAdjustConfficient
‑
taskFsmNum*speedAdjustConfficient
；其中，
outboundNum
为当前需要发出的外呼数量，
readyAgentNum
为当前空闲的人工座席数，
expAgentNum
为当前处于接通状态的人工座席在短时间内可转为空闲状态的数量；
taskFsmNum
为当前已发出但还未接通的外呼数量；
z
为外呼数量的冗余倍数，
z
＝总外呼次数
/
成功接通次数；
speedAdjustConfficient
为速度调整系数，当速度调整系数大于1时为超速外呼，当速度调整系数小于等于1时为减速外呼
。4.
根据权利要求1所述的预测外呼方法，其特征在于，其中，在人机协作模式下，机器人座席与接通的客户进行对话交互，通过语音识别及语音内容分析判断并筛选出具有与人工座席组进行沟通意向的客户后将通话转接给空闲的人工座席；其中，人机协作模式的预测外呼算法如下式所示：
outboundNum
＝
((readyAgentNum+expAgentNum)*z*zTransfer)*speedAdjustConfficient
‑
(taskFsmNum+taskAIConversionNum*z)*speedAdjustConfficient
；其中，
outboundNum
为当前需要发出的外呼数量，
readyAgentNum
为当前空闲的人工座席数，
expAgentNum
为当前处于接通状态的人工座席在短时间内可转为空闲状态的数量；其中，
taskFsmNum
为当前已发出但还未接通的外呼数量；
taskAIConversionNum
为当前已占用的机器人座席数；
z
为外呼数量的冗余倍数，
z
＝总外呼次数
/
成功接通次数；
zTransfer
为转接人工座席数量的冗余倍数，
zTransfer
＝机器人座席接通次数
/
机器人座席转接人工座席技能组的次数；
speedAdjustConfficient
为速度调整系数，当速度调整系数大于1时为超速外呼，当速度调整系数小于等于1时为减速外呼
。5.
根据权利要求3或4所述的预测外呼方法，其特征在于，其中，预测外呼系统每隔设定时长统计空闲的人工座席数，并根据当前模式的预测外呼算法计算得到当前需要发出的外呼数量；判断当前处于接通状态的人工座席在短时间内可转为空闲状态，包括通过可能性变量
P_out
判断，或者根据与客户交互的通话内容判断；其中，通过可能性变量
P_out
判断当前处于接通状态的人工座席在短时间内可转为空闲状态，具体包括：计算可能性变量
P_out
，可能性变量
P_out
为系统设置的概率门限，可能性变量表示当人工座席的当前状态值
P_exp
大于
P_out
时该人工座席在短时间内会转为空闲状态，此时则将
expAgentNum
加1；其中，判断是否将处于接通状态的人工座席加入
expAgentNum
中的条件如下式所示：
P_exp[(busySec+r+y)*(P_exp_avg/(lbt*gam))+1]>P_out
；将满足上述条件的人工座席加入到
expAgentNum
中；其中，
busySec
为当前时刻座席的服务时长，
P_exp_avg
为原平均服务时长，
y
为检测自动应答所需时长；其中，
r
为平均振铃时长；平均振铃时长
r
的计算如下式所示：
r
＝
totalUserRingTime/totalUserRingCount+1
；其中，
totalUserRingCount
为反馈周期内的总振铃次数，
totalUserRingTime
为反馈周期内的总振铃时长；
其中，
lbt
为平均服务时长，平均服务时长
lbt
的计算如下式所示：
lbt
＝
(totalSuccessCallTime+totalWorkAfterCallTime)/userSuccessCount
；其中，
totalWorkAfterCallTime
为反馈周期内的总后处理时间；
totalSuccessCallTime
为反馈周期内的总成功通话时间；
userSuccessCount
为反馈周期内的成功接通次数；其中，
gam
为冗余系数，冗余系数为大于
1.0
的浮点数；其中，在
P_exp[]
中保存经验值概率数组；其中，根据通话内容判断人工座席是否在短时间内可转为空闲状态，具体包括：在人工座席与客户通话过程中对通话内容进行语音识别及语音内容分析，根据语音内容分析的结果准位当前人工座席的通话所处的业务流程位置；其中，业务流程位置包括开场白
、
身份确认
、
订单确认
、
满意度询问
、
结束语；根据业务流程位置判断该人工座席是否可在较短时间内转为空闲状态；当业务流程位置处于订单确认
、
满意度询问
、
结束语状态时即判断该人工座席在短时间内可转为空闲状态
。6.

【专利技术属性】
技术研发人员：陈博，庞在虎，高懿，
申请(专利权)人：大连即时智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：