[发明专利]客户来电的处理方法及装置

权利要求书

1.一种客户来电的处理方法，其特征在于，包括：

在客户来电时，获得来电时刻之前的多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型；

根据所述多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长；

在该来电客户的等待时长大于预设时长阈值时，向该来电客户发送停止等待的指示；

在多个等待接通的客户通话完成后，向该来电客户发起智能外呼。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长，包括：

分别将各个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型输入神经网络模型，输出各个等待接通的客户的通话时长；其中，所述神经网络模型根据多个等待接通的客户的历史通话数据训练得到；

将各个等待接通的客户的通话时长之和确定为来电客户的等待时长。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在将各个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型输入神经网络模型之前，还包括：

按照如下方式确定所述神经网络模型：

确定神经网络模型的网络结构；

基于遗传算法优化神经网络模型的初始权值和阈值；

获得样本数据，将所述样本数据划分为训练集和验证集，其中，所述样本数据为各个等待接通的客户的历史通话业务类型和历史通话时长；

根据所述训练集对神经网络模型进行训练；

根据所述验证集对训练好的神经网络模型进行验证。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述验证集对训练好的神经网络模型进行验证，包括：

在验证通过时，确定神经网络模型；

在验证未通过时，调整神经网络模型的网络参数，根据所述训练集对调整后的神经网络模型重新训练。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，向该来电客户发送停止等待的指示后，还包括：

存储该来电客户的来电数据；

向该来电客户发起智能外呼，还包括：

根据该来电客户的来电数据，查询该来电客户的历史通话数据；

将该来电客户的来电数据和历史通话数据发送至该智能外呼对应的客服端。

6.一种客户来电的处理装置，其特征在于，包括：

等待信息确定模块，用于在客户来电时，获得来电时刻之前的多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型；

等待时长预测模块，用于根据所述多个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型，预测来电客户的等待时长；

指示发送模块，用于在该来电客户的等待时长大于预设时长阈值时，向该来电客户发送停止等待的指示；

智能外呼模块，用于在等待接通的客户通话完成后，向该来电客户发起智能外呼。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述等待时长预测模块具体用于：

分别将各个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型输入神经网络模型，输出各个等待接通的客户的通话时长；其中，所述神经网络模型根据多个等待接通的客户的历史通话数据训练得到；

将各个等待接通的客户的通话时长之和确定为来电客户的等待时长。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括神经网络模型确定模块，用于：

在将各个等待接通的客户的客户信息和待办业务类型输入神经网络模型之前，按照如下方式确定所述神经网络模型：

确定神经网络模型的网络结构；

基于遗传算法优化神经网络模型的初始权值和阈值；

获得样本数据，将所述样本数据划分为训练集和验证集，其中，所述样本数据为各个等待接通的客户的历史通话业务类型和历史通话时长；

根据所述训练集对神经网络模型进行训练；

根据所述验证集对训练好的神经网络模型进行验证。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至5任一所述方法的计算机程序。