[发明专利]基于深度学习的案件处理提醒方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的案件处理提醒方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取待处理的投诉案件、发件人信息和收件人信息，从指定数据库中导出投诉案件的属性信息，将属性信息输入至预先训练好的深度学习模型得到目标案件处理类型，判断目标案件处理类型是否为紧急类型，若是，根据属性信息、发件人信息、收件人信息和预设的邮件模板生成案件提醒邮件，将案件提醒邮件发送给指定终端。因为深度学习模型是由历史属性信息和历史案件处理类型作为样本训练得到，所以能够准确地得到目标案件处理类型，当指定终端的客服人员在收到提醒邮件后，能够第一时间处理目标案件处理类型为紧急类型的投诉案件，提高处理紧急投诉案件的效率。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的案件处理提醒方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，在保险公司中，随着案件的不断增多，如投诉案件不断增多，要求处理案件的效率也越来越高，尤其要求处理紧急案件的效率也越来越高。

通常，保险公司设置专门的数据库保存投诉案件的属性信息，处理投诉案件的流程涉及多个环节和多个客服人员，由上一个客服人员处理完第一工作任务后，然后传递给下一个客服人员处理第二工作任务，依次进行下去，若其中一个环节出现了问题，都影响处理投诉案件的效率。一般情况下，客服人员是按照获得的投诉案件的先后顺序处理投诉案件，因为紧急投诉案件的紧急程度比非紧急投诉案件高，所以紧急投诉案件要求优先处理。但是，客服人员处理的投诉案件数量庞大，客服人员在紧张处理大量投诉案件的时候容易忘记先处理紧急投诉案件再处理非紧急投诉案件，传统作业中，只能客服人员凭记忆回想起有紧急投诉案件需要处理时，客服人员才处理紧急投诉案件，从而导致紧急投诉案件不能及时得到处理。

发明内容

本发明实施例提供一种基于深度学习模型的案件处理提醒方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决紧急投诉案件不能及时得到处理的问题。

一种基于深度学习模型的案件处理提醒方法，包括：

获取待处理的投诉案件、发件人信息和收件人信息；

从指定数据库中导出所述待处理的投诉案件的目标属性信息；

将所述目标属性信息输入至预先训练好的深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的目标案件处理类型，其中，所述深度学习模型是由历史属性信息和历史案件处理类型作为样本训练得到；

判断所述目标案件处理类型是否为紧急类型；

当所述目标案件处理类型为所述紧急类型时，根据所述目标属性信息、所述发件人信息、所述收件人信息和预设的邮件模板生成案件提醒邮件；

将所述案件提醒邮件发送给指定终端。

一种基于深度学习模型的案件处理提醒装置，包括：

第一获取模块，用于获取待处理的投诉案件、发件人信息和收件人信息；

导出模块，用于从指定数据库中导出所述待处理的投诉案件的目标属性信息；

输入模块，用于将所述目标属性信息输入至预先训练好的深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的目标案件处理类型，其中，所述深度学习模型是由历史属性信息和历史案件处理类型作为样本训练得到；

第一判断模块，用于判断所述目标案件处理类型是否为紧急类型；

生成模块，用于当所述目标案件处理类型为所述紧急类型时，根据所述目标属性信息、所述发件人信息、所述收件人信息和预设的邮件模板生成案件提醒邮件；

发送模块，用于将所述案件提醒邮件发送给指定终端。