本发明专利技术公开了一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法和系统，涉及通信技术领域，该基于人工智能的呼叫中心数据分析方法包括以下步骤：得到加密特征数据；识别出与客户指标相关的关键特征；通过客户预测模型评估不同客户群体的满意度等级；判断影响客户体验的关键因素；调整人工智能的响应策略和服务流程。本发明专利技术通过对呼叫中心数据的预处理和加密，能够有效提高数据处理的效率，确保客户数据的安全性和隐私保护，通过应用分析算法深入理解不同客户群体的满意度等级，从而可以揭示影响客户体验的关键因素，同时，根据评估结果调整人工智能的响应策略和服务流程，进而可以使呼叫中心服务更加个性化和高效，提升客户满意度和忠诚度。
1、呼叫中心作为企业和用户终端保持紧密联系的无形服务窗口，在产品宣传、产品销售、技术支持、售后服务、咨询和投诉等方面起着越来越重要的作用，在企业的生产、经营活动中扮演着越来越重要的角色。呼叫中心是指充分利用现代通讯与计算机技术，可以自动灵活地处理大量各种不同的电话呼入和呼出业务和服务的运营操作场所。随着计算机技术与通信技术的高速发展，如cti（计算机电话集成）、ivr（互动式语音应答）、acd（自动呼叫分配系统）等技术的引入，使得呼叫中心发展迅速，从业规模日益增长，经营业务越来越复杂、沉淀下来的用户数据也越来越多。但是面对大量增长的业务需求大量增长，随之而来的是呼叫、筛选、服务等效率低下、人力成本日益增长、庞大人工坐席的管理困难、巨量通话录音质检困难、用户数据挖掘不充分等更多问题，需要对呼叫中心的呼叫数据进行分析，进而采用适当的改善措施。
2、现有技术中，在获取呼叫中心的呼叫数据时，不便于对呼叫中心数据的预处理和加密，降低了数据处理的效率，同时不便于确保客户数据的安全性和隐私保护，并且不便于更准确地识别出与客户满意度和体验直接相关的关键特征，同时，不便于评估和预测不同客户群体的满意度等级，从而不便于深入理解不同客户群体的满意度等级，不能准确判断影响客户体验的关键因素，进而为改善服务和产品带来了弊端。
>1、针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法和系统，解决了上述
技术介绍
中提出现有的在获取呼叫中心的呼叫数据时，不便于对呼叫中心数据的预处理和加密，降低了数据处理的效率，同时不便于确保客户数据的安全性和隐私保护，并且不便于更准确地识别出与客户满意度和体验直接相关的关键特征，同时，不便于评估和预测不同客户群体的满意度等级，从而不便于深入理解不同客户群体的满意度等级，不能准确判断影响客户体验的关键因素，进而为改善服务和产品带来了弊端的问题。2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，该基于人工智能的呼叫中心数据分析方法包括以下步骤：
4、s1、获取所有的呼叫中心数据，并对所有的呼叫中心数据进行预处理，得到加密特征数据；
5、s2、对得到的加密特征数据进行分类，识别出与客户指标相关的关键特征；
6、s3、基于关键特征，构建客户预测模型，并通过客户预测模型评估不同客户群体的满意度等级；
7、s4、应用分析算法对不同客户群体的满意度等级进行深入分析，判断影响客户体验的关键因素；
8、s5、根据评估结果，调整人工智能的响应策略和服务流程。
9、进一步的，获取所有的呼叫中心数据，并对所有的呼叫中心数据进行预处理，得到加密特征数据包括以下步骤：
10、s11、获取所有的呼叫中心数据相对应的重复数据，并对重复数据进行去噪、滤波及平滑处理；
11、s12、将所有的呼叫中心数据中未处理的数据行进行联结，生成新的数据表，通过外部键值将不同的数据表进行关联，生成完整的数据表，并得到准确数据集；
12、s13、对准确数据集进行特征提取，得到呼叫中心的特征数据；
13、s14、对呼叫中心的特征数据进行加密处理，得到加密特征数据。
14、进一步的，对呼叫中心的特征数据进行加密处理，得到加密特征数据包括以下步骤：
15、s141、使用素数生成算法生成两个最大素数，并通过非对称加密算法生成公钥和私钥，公钥用于加密，私钥用于解密；
16、s142、使用对称加密算法生成一个随机密钥，并用该随机密钥对呼叫中心的特征数据进行加密；
17、s143、利用非对称加密算法生成的公钥对称加密算法生成的随机密钥进行加密，并传输给数据管理中心；
18、s144、数据管理中心使用非对称加密算法生成的私钥解密出对称加密算法的密钥，并使用通过解密出的对称加密算法的密钥对接收到的加密特征数据进行解密，恢复原始呼叫中心的特征数据。
19、进一步的，利用非对称加密算法生成的公钥对称加密算法生成的随机密钥进行加密的公式为：
20、；
21、其中，
h表示为加密后的特征数据；
22、
f表示为需要加密的特征数据；
23、
t表示为公钥中的加密指数；
24、
x表示为模数；
25、
mod表示模运算。
26、进一步的，对得到的加密特征数据进行分类，识别出与客户指标相关的关键特征包括以下步骤：
27、s21、从得到的加密特征数据中提取并识别出影响客户指标分析效率的异常特征数据；
28、s22、确定针对客户指标分析效率的评估标准，设定接受的最佳分析效率的预设阈值，并制定相应的调整策略；
29、s23、如果发现异常特征数据导致分析效率超出预设阈值，则使用预先设定的调整策略对异常特征数据进行修正；
30、s24、定义目标函数和约束条件，建立针对客户指标的优化模型；
31、s25、应用分类算法于优化模型，寻找满足约束条件的最佳解决方案，作为判断异常特征数据是否导致客户指标分析效率超过预设阈值的依据；
32、s26、将优化模型的结果应用于实际的客户指标分析过程中，并生成与客户指标相关的关键特征。
33、进一步的，应用分类算法于优化模型，寻找满足约束条件的最佳解决方案，作为判断异常特征数据是否导致客户指标分析效率超过预设阈值的依据包括以下步骤：
34、s251、对异常特征数据进行处理，以满足预设条件，得到处理后的异常特征数据；
35、s252、初始化分类算法的参数，并设定初始的异常特征数据修正策略；
36、s253、通过定义的目标函数，计算每种异常特征数据修正策略对应的客户指标分析效率，并更新状态；
37、s254、对每种异常特征数据修正策略按照预设条件进行优化、评估及调整，并更新状态；
38、s255、如果达到预设的迭代次数或客户指标分析效率达到预设阈值，则执行步骤s256，否则返回步骤s253，继续优化异常特征数据修正策略；
39、s256、确定全局最优的异常特征数据修正策略，作为最终的异常特征数据修正策略；
40、s257、应用最终的异常特征数据修正策略，重新进行客户指标分析，并比较处理前后的结果，以分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，该基于人工智能的呼叫中心数据分析方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述获取所有的呼叫中心数据，并对所有的呼叫中心数据进行预处理，得到加密特征数据包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述对呼叫中心的特征数据进行加密处理，得到加密特征数据包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述利用非对称加密算法生成的公钥对称加密算法生成的随机密钥进行加密的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述对得到的加密特征数据进行分类，识别出与客户指标相关的关键特征包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述应用分类算法于优化模型，寻找满足约束条件的最佳解决方案，作为判断异常特征数据是否导致客户指标分析效率超过预设阈值的依据包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述基于关键特征，构建客户预测模型，并通过客户预测模型评估不同客户群体的满意度等级包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述应用分析算法对不同客户群体的满意度等级进行深入分析，判断影响客户满意度的关键因素包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述分析影响客户满意度的关键因素，并设定相应的满意度评价级别包括以下步骤：
10.一种基于人工智能的呼叫中心数据分析系统，用于实现权利要求1-9中任一项所述的基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，该基于人工智能的呼叫中心数据分析系统包括：数据获取与处理模块、数据识别模块、模型构建模块、客户满意度分析模块及服务优化模块；
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【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，该基于人工智能的呼叫中心数据分析方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述获取所有的呼叫中心数据，并对所有的呼叫中心数据进行预处理，得到加密特征数据包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述对呼叫中心的特征数据进行加密处理，得到加密特征数据包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述利用非对称加密算法生成的公钥对称加密算法生成的随机密钥进行加密的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述对得到的加密特征数据进行分类，识别出与客户指标相关的关键特征包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的呼叫中心数据分析方法，其特征在于，所述应用分类算法于优化模型，寻找满足...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴丽霞，张营华，
申请(专利权)人：南京弘竹泰信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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