[发明专利]一种客服工单投诉风险智能预警方法

说明书

本发明公开了一种客服工单投诉风险智能预警方法，包括以下步骤：S1:登陆企业4A平台；S2：获取客服工单数据、电力运行管理系统（OMS）数据和气象数据；S3：根据数据库的数据规范，逐一将数据文档写入数据库对应表；S4：进行数据规范化处理，调用AI预测算法，输入规范化数据，生成预测结果；S5：利用企业通讯工具，预测结果发送指定工作群或工作负责人。本发明基于预测精准度较高的AI算法，兼容多个业务系统，实现系统流程自动化，可取代传统大量人工统计分析和依靠工作经验“事后处理”的传统客服管理工作模式，解决了长期以来客户服务工单投诉风险无法人工预知的难题，有助于客服工作人员更加敏捷对应用电客户需求，达到了提高劳产率的目的。

技术领域

本发明涉及风险智能预警技术领域，尤其涉及一种客服工单投诉风险智能预警方法。

背景技术

电网的客户服务热线是链接和服务客户的重要桥梁，也是客户表达诉求和建议的主要来源。客户服务投诉工单量直接体现了企业供电服务质量，进而说明了企业是否为客户创造了价值。

目前，客户服务投诉的基准风险主要体现在：一是对于未来短期内服务工单数量，缺乏可靠预测手段，易导致服务执行力短缺，客户等待时间长，易形成投诉工单。二是对于正在处理的服务工单，缺乏可靠的工单投诉提级风险分析及预测方法，对于不易于人为察觉的服务风险工单，容易发展成提级投诉工单。

目前没有关于客户服务工单预测相关方法，只存在传统人工统计、事后派单处理工作模式，即根据业务指导书及岗位工作经验进行客服人员配置且人数固定，发生用户诉求后再派工处理的工作模式。这种传统工作模式已不满足于当今社会人民对服务质量日益增长的需求，且突显诸多不合理现象，如工作量增多、资源调配不优、工作效率低，客户等待时间长、客户诉求得不到快速解决，容易产生客户投诉事件，从而影响了企业社会形象。

发明内容

本发明所述的一种客服工单投诉风险智能预警方法，解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种客服工单投诉风险智能预警方法，包括以下步骤：

S1:登陆企业4A平台；

S2：获取客服工单数据、电力运行管理系统(OMS)数据和气象数据；

S3：根据数据库的数据规范，逐一将数据文档写入数据库对应表；

S4：根据AI预测算法输入数据需求及数据编码规范，读取数据库中数据，进行数据规范化处理，调用AI预测算法，输入规范化数据，生成预测结果；

S5：利用企业通讯工具，预测结果发送指定工作群或工作负责人。

优选的，所述步骤S2具体如下：

S201：登入营销管理系统-客服工单查询模块，查询下载当前客服工单明细Excel文档；

S202：登入电力运行管理系统(OMS)-调度日志查询模块，查询下载当前数据明细Excel文档；

S203：以HTTP POST方式向数据中心提交气象预测、历史数据请求，返回JSON数据写入Excel文档。

优选的，所述登陆企业4A平台的登陆方式为使用USBKey电子证书登录。

优选的，所述步骤S202中的所述数据明细包括OMS系统跳闸、厂站缺陷、线路缺陷、电压异常/接地故障。

优选的，所述步骤S4的所述预测结果为预期内某地区客服工单数量和已发生的客服工单高概率提级投诉工单明细。

优选的，所述步骤S4具体如下：

S401：分别对提级投诉风险预测AI算法和客服工单梳理预测AI算法输入数据编码，所述数据编码为对数据类型进行数字化编码，即将数据类型的含义数字化；