[发明专利]基于人工神经网络的电联时段的规划方法、装置及设备

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于人工神经网络的电联时段的规划方法，包括：基于预设的模型生成算法生成概率预测模型，其中，所述概率预测模型用于预测每个待电联的用户在每个时段电联成功的概率；获取每个所述用户在每个时段对应的模型因子；将每个所述用户在每个时段对应的模型因子输入至所述概率预测模型进行分析，以得到每个所述用户在每个时段对应的电联成功概率值；基于预设的规划算法对每个所述用户在每个时段对应的电联成功概率值进行分析，以得到电联时段规划结果。可见，本发明能够实现利用计算机技术进行电联时段的规划，进而能够提高电联整体的接通概率，提高电话坐席营销人员的工作效率和工作体验。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工神经网络的电联时段的规划方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术

电话坐席营销是一种常见的营销手段，电话坐席营销人员需要逐一地向电话名单中的客户拨打电话，并在拨通客户的电话之后，向客户介绍相关的营销内容，从而达到营销的效果。然而，受限于电话这种联系方式的特殊性，营销人员拨打出去的电话并不一定能够保证被客户接通，如，客户在休息、开会等时间通常都不会接通陌生电话，若营销人员在这些时间段向客户拨打营销电话，则有很大的概率未能拨通客户的电话。可见，指导电话坐席营销人员在合适的时段拨打客户电话以提高客户电话的拨通概率，对提高电话坐席营销人员的工作效率和工作体验有着重要的意义。随着人工智能、大数据等计算机技术的发展，利用计算机技术对电联时段进行规划在理论上已成为可能，但是，在实际应用中，具体如何利用计算机技术进行电联时段的规划仍是一个有待解决的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，现有技术还缺少一种利用计算机技术进行电联时段的规划的方法。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于人工神经网络的电联时段的规划方法，所述方法包括：

基于预设的模型生成算法生成概率预测模型，其中，所述概率预测模型用于预测每个待电联的用户在每个时段电联成功的概率；

获取每个所述用户在每个时段对应的模型因子；

将每个所述用户在每个时段对应的模型因子输入至所述概率预测模型进行分析，以得到每个所述用户在每个时段对应的电联成功概率值；

基于预设的规划算法对每个所述用户在每个时段对应的电联成功概率值进行分析，以得到电联时段规划结果，其中，所述电联时段规划结果记录有每个所述用户对应的规划电联时段，且每个所述用户对应的规划电联时段的电联成功概率值的总和达到最大值，每个所述规划电联时段中的所述用户的总数量未大于该规划电联时段对应的最大用户数量。

本发明第二方面公开了一种基于人工神经网络的电联时段的规划装置，所述装置包括：

生成模块，用于基于预设的模型生成算法生成概率预测模型，其中，所述概率预测模型用于预测每个待电联的用户在每个时段电联成功的概率；

获取模块，用于获取每个所述用户在每个时段对应的模型因子；

分析模块，用于将每个所述用户在每个时段对应的模型因子输入至所述概率预测模型进行分析，以得到每个所述用户在每个时段对应的电联成功概率值；

规划模块，用于基于预设的规划算法对每个所述用户在每个时段对应的电联成功概率值进行分析，以得到电联时段规划结果，其中，所述电联时段规划结果记录有每个所述用户对应的规划电联时段，且每个所述用户对应的规划电联时段的电联成功概率值的总和达到最大值，每个所述规划电联时段中的所述用户的总数量未大于该规划电联时段对应的最大用户数量。

本发明第三方面公开了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器连接的处理器；