[发明专利]一种处理投诉工单的方法和系统

说明书

本发明公开了一种处理投诉工单的方法和系统，涉及投诉工单处理领域。通过获取预设数量的历史工单，根据全部历史工单的处理过程，得到不同类型工单的处理方法；根据训练后的NLP处理投诉工单，得到投诉工单的工单类型；通过Drools规则引擎，将不同类型工单的处理方法与投诉工单的工单类型进行匹配，得到投诉工单的处理方法。实现高效分析投诉工单、归类工单、识别出解决方法并给出结论的工单处理方式，明显提高投诉工单处理效率，减少流转周期，释放一线运维人员长时间逐一处理、分析投诉工单所带来的繁重工作量。

技术领域

本发明涉及投诉工单处理领域，尤其涉及一种处理投诉工单的方法和系统。

背景技术

在各服务平台中，客户投诉日益增多，一线人员需跨多系统查询，客服部门缺乏IT手段和相关技能，无法在线直接处理投诉，大量工单需要派发各维护支撑单位，甚至多次转派，处理环节多，时间长，严重影响处理效率与客户感知。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种投诉工单的处理方法和系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种处理投诉工单的方法，包括：

S1，获取预设数量的历史工单，根据全部所述历史工单的处理过程，得到不同类型工单的处理方法；

S2，根据训练后的NLP处理投诉工单，得到所述投诉工单的工单类型；

S3，通过Drools规则引擎，将所述不同类型工单的处理方法与所述投诉工单的工单类型进行匹配，得到所述投诉工单的处理方法。

本发明的有益效果是：本方案通过分析历史工单的处理过程，获得不同类型工单的处理方法，再根据训练后的NLP处理投诉工单，得到所述投诉工单的工单类型；通过Drools规则引擎将投诉工单的类型与不同类型工单的处理方法进行匹配，获得投诉工单的处理方法，改进传统的一条一条工单进行查询、分析、处理的工单处理方式，实现高效分析投诉工单、归类工单、识别出解决方法并给出结论的工单处理方式，明显提高投诉工单处理效率，减少流转周期，释放一线运维人员长时间逐一处理、分析投诉工单所带来的繁重工作量。

进一步地，所述S3具体包括：Drools规则引擎将配置好的所述不同类型工单的处理方法转化成drl文件，后台调用KIE-API中的预设方法读取drl文件，与所述历史工单的工单类型进行匹配，并生成所述历史工单的处理方法。

采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过Drools规则引擎将工单的处理方法转化成drl文件，再调用处理drl的方法读取drl与历史工单的工单类型进行匹配获得工单的处理方法，实现了高效的识别工单解决方法，减少一线人员跨多系统过模块查询，提高投诉处理效率提高客户满意度。

进一步地，所述S1之前还包括：S11，当所述历史工单为语音文件，通过ASR工具将所述语音文件转化成文本信息，再进行S1步骤；当所述历史工单为文本信息，直接进行S1步骤。

采用上述进一步方案的有益效果是：本方案通过ASR工具对语音文件进行处理，实现了语音投诉工单的自动处理，不需要再通过人工识别后才能给工单系统处理，减少了人工对相似问题的重复操作，减轻了运维人员的繁重工作。

进一步地，在所述S2之前还包括：S21，对接工单系统，获取所述历史工单，再通过人工对所述历史工单进行分类，并提取所述历史工单的关键字，根据全部所述历史工单的关键字对应的分类结果对NLP进行训练。

采用上述进一步方案的有益效果是：通过根据历史工单进行分类，并对相应的工单进行关键字提取，通过全部所述历史工单的关键字对应的分类结果进行AI训练时，AI只需要识别到工单中的关键字，就可以分析出对应的类型，不需要分析工单文本的全部内容，提高NLP处理投诉工单的效率，提高客户满意度。