[发明专利]人工客服智能调度方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人工客服智能调度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取人工客服在不同调度周期内的服务数据，所述不同调度周期包括历史调度周期和当前调度周期，所述服务数据用于表征所述人工客服的工作量；

对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理，并将经平滑处理的服务数据输入至第一预测模型，所述第一预测模型是基于最小二乘法训练得到的；

获取所述第一预测模型所输出的下一调度周期内的预测服务数据，并对所述预测服务数据进行反推处理得到所述下一调度周期内的目标服务数据；

根据所述目标服务数据生成所述下一调度周期内的调度数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理，包括：

采用移动平均法对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用移动平均法对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理，包括：

提取所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据的变化周期；

以所述变化周期作为所述移动平均法的参数，对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述预测服务数据进行反推处理得到所述下一调度周期内的目标服务数据，包括：

在所述历史调度周期中确定与所述下一调度周期位于同一变化周期的目标历史调度周期；

根据所述目标历史调度周期内的服务数据、所述当前调度周期内的服务数据、所述预测服务数据和所述变化周期，计算所述目标服务数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标服务数据生成所述下一调度周期内的调度数据，包括：

将所述目标服务数据输入至第二预测模型，所述第二预测模型是基于机器学习算法训练得到的；

获取所述第二预测模型所输出的所述调度数据，所述调度数据至少包括所述下一调度周期内所述人工客服的人数。

6.一种人工客服智能调度装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取人工客服在不同调度周期内的服务数据，所述不同调度周期包括历史调度周期和当前调度周期，所述服务数据用于表征所述人工客服的工作量；

调度模块，用于对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理，并将经平滑处理的服务数据输入至第一预测模型，所述第一预测模型是基于最小二乘法训练得到的；获取所述第一预测模型所输出的下一调度周期内的预测服务数据，并对所述预测服务数据进行反推处理得到所述下一调度周期内的目标服务数据；根据所述目标服务数据生成所述下一调度周期内的调度数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，用于对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理的所述调度模块，具体用于：

采用移动平均法对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，用于采用移动平均法对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理的所述调度模块，具体用于：

提取所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据的变化周期；以所述变化周期作为所述移动平均法的参数，对所述历史调度周期内的服务数据和所述当前调度周期内的服务数据进行平滑处理。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有程序，所述处理器调用所述存储器存储的程序，所述程序用于实现权利要求1-5任意一项所述的人工客服智能调度方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1-5任意一项所述的人工客服智能调度方法。