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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227738A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310483798.9
申请日：2023-05-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/01 , G06F18/2321 , G06F18/15 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种电网客服话务量区间预测方法及系统，通过获取历史话务数据和话务量影响因素数据，并进行缺失值补充后，再对补充后的话务量影响因素数据进行相似日聚类。在利用预测模型对处理好的数据和聚类结果进行特征提取得到特征数据后，采用分位数回归模型对特征数据进行计算得到条件分位数，再采用非参数核密度估计方法对条件分位数进行计算得到区间预测结果，将区间预测结果发送给电网客户服务排班系统，以使电网客户服务排班系统根据区间预测结果进行话务排班调度。本方法通过结合话务影响因素对电网客服话务量概率进行预测，可以实现现代供电服务体系预测不确定性的有效量化，提高电网客服话务量区间预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117575202A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311449540.3
申请日：2023-11-02
Applicant: 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/015
Abstract: 本发明的考虑话务空闲‑繁忙度的电网客服三段式人员调度方法，包括以下步骤：采集日前话务量预测结果和过去多个工作日内客服人员疲劳度信息；识别坐席疲劳度中的异常数据；对异常数据进行填补；构建人员数量规划函数；对规划函数权重进行分配；建立考虑历史规划效果的第一段人员规划模型；在话务空闲时段，安排部分坐席接通话务，其他空闲人员处理增值业务主动推送；在客服话务极度繁忙时段，调用旁岗人员的第二段后备人员参与接线处理话务；当前两段客服人员数量仍无法应对话务繁忙程度时，启动调用闲岗人员的第三段后备人员远程接线处理话务。本发明方法能够充分利用人力资源，减少人员冗余，保障客服调度系统稳定和经济运行。
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公开(公告)号：CN116233312B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310498368.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分解的电网客服话务量预测方法，包括采集电网客服话务量数据、用户信息、气象信息和停电信息，形成话务量数据信息库；采用孤立森林算法进行异常数据识别；建立拉格朗日插值函数对异常数据/缺失数据进行修补；利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息；采用回归分解的方法将话务量分解为周期分量、趋势分量和随机分量；采用改进灰色关联法分析各分量的影响因子；将各分量的影响因子作为输入，采用CNN卷积神经网络预测各分量；最后叠加各分量得到总的话务量预测结果；考虑电网客服增值服务，将预测结果进行修正，得到最终的话务量预测结果。本实施例实现了精细化预测电网客服的话务量，提高话务量预测准确率。
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公开(公告)号：CN116227738B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310483798.9
申请日：2023-05-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/01 , G06F18/2321 , G06F18/15 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种电网客服话务量区间预测方法及系统，通过获取历史话务数据和话务量影响因素数据，并进行缺失值补充后，再对补充后的话务量影响因素数据进行相似日聚类。在利用预测模型对处理好的数据和聚类结果进行特征提取得到特征数据后，采用分位数回归模型对特征数据进行计算得到条件分位数，再采用非参数核密度估计方法对条件分位数进行计算得到区间预测结果，将区间预测结果发送给电网客户服务排班系统，以使电网客户服务排班系统根据区间预测结果进行话务排班调度。本方法通过结合话务影响因素对电网客服话务量概率进行预测，可以实现现代供电服务体系预测不确定性的有效量化，提高电网客服话务量区间预测的准确率。
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公开(公告)号：CN116233312A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310498368.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分解的电网客服话务量预测方法，包括采集电网客服话务量数据、用户信息、气象信息和停电信息，形成话务量数据信息库；采用孤立森林算法进行异常数据识别；建立拉格朗日插值函数对异常数据/缺失数据进行修补；利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息；采用回归分解的方法将话务量分解为周期分量、趋势分量和随机分量；采用改进灰色关联法分析各分量的影响因子；将各分量的影响因子作为输入，采用CNN卷积神经网络预测各分量；最后叠加各分量得到总的话务量预测结果；考虑电网客服增值服务，将预测结果进行修正，得到最终的话务量预测结果。本实施例实现了精细化预测电网客服的话务量，提高话务量预测准确率。
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