(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210659595.6 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人 深圳供电局有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路4020号电力调度通信大楼 (72)发明人 梁嘉怡　肖婕　姜琳杰　蔡玲　 卢雅敏　郑晓兰　徐剑英　刘亚　 莫屾　赵峻　柳青　陈琳　林磊　 冯杰辉　 (74)专利代理 机构 深圳汇智容达专利商标事务 所(普通合伙) 44238 专利代理师 潘中毅 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 16/31(2019.01) G06F 16/35(2019.01) (54)发明名称 一种基于投诉风险的智能预警方法及系统 (57)摘要 本发明公开一种基于投诉风险的智能预警 方法及系统， 其中， 智 能预警方法包括从基于话 务系统预建立的客户诉求数据模型获取客户诉 求内容； 根据预建立的客户情绪 关键字基础索引 库、 情绪关键字分类、 情绪对应等级， 利用全文检 索分词技术对客户诉求内容进行分词， 与客户情 绪关键字基础索引库进行匹配， 获得客户诉求的 主观情绪预警值； 根据由历史数据预建立的潜在 焦虑数据库， 利用全文检索分词技术对客户诉求 内容进行分词， 与潜在焦虑数据库进行匹配， 获 得客户诉求的客观情绪预警值； 基于主观情绪预 警值和客观情绪预警值， 结合预设影 响因数及其 权重， 获得综合情绪预警值； 根据综合情绪预警 值判定客户诉求的投诉风险等级。 本发明可以减 少客户投诉风险。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115081843 A 2022.09.20 CN 115081843 A 1.一种基于投诉风险的智能预警方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1， 从基于话 务系统预建立的客户诉求数据模型获取客户诉求内容； 步骤S2， 根据预建立的客户情绪关键字基础索引库、 情绪关键字分类、 情绪对应等级， 利用全文检索分词技术对客户诉求内容进行分词， 与客户情绪关键字基础索引库进行匹 配， 获得客户诉求的主观情绪预警值； 步骤S3， 根据由历史数据预建立的潜在焦虑数据库， 利用全文检索分词技术对客户诉 求内容进行分词， 与潜在 焦虑数据库进行匹配， 获得客户诉求的客观情绪预警值； 步骤S4， 基于所述主观情绪预警值和客观情绪预警值， 结合预设影响因数及其权重， 获 得综合情绪预警值； 步骤S5， 根据所述综合情绪预警值判定客户诉求的投诉风险等级。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S1还包括： 根据话务系统客户诉 求数据， 选择诉求关键信息， 建立客户诉求数据库模型， 所述诉求关键信息包括诉求时间、 来电号码、 诉求用户基本信息、 诉求内容、 诉求业务分类、 重要程度、 紧急程度、 天气、 节假 日。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 利用全文检索分词技术对 客户诉求内容进行分词， 与客户情绪关键字基础索引库进行匹配的规则提前进行固化， 固 化通过对历史诉求数据的清理及诉求工作经验总结和公司服务客户需求的规章制度的要 求进行。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S3中， 所述潜在焦虑数据库模型 具体是根据近一年历史数据样本分析， 结合客户用电性质、 所属行业、 停电时长、 时间点敏 感度、 历史客户投诉情况、 天气、 节假日、 历史停电客观因数而建立。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 如果诉求工单是停电相关业务， 则通过分 词与潜在焦虑数据库进 行比对匹配， 包括样本数据是否有停电时长、 停电次数、 频繁停电的 关键信息， 再根据客观情绪预警指数中各系 数区间的分值， 得到每条样本数据的客观情绪 预警值。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S4具体包括： 基于主观情绪预警 值和客观情绪预警值， 动态结合客户来电的情况、 客户潜在焦虑因数、 客户来电咨询因数、 客户重复反映因数、 客户群体反映因数、 客户投诉影响因数、 重要客户影响因数和来电派单 层级因数， 通过固化的因数权 重， 建立综合情绪预警值。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 还包括： 建立主观情绪预警、 客观情绪预警 和综合情绪预警的系 数维护和版本库， 系 数维护包括： 用电性质系数、 重要程度系 数、 行业 性质系数、 停电时段敏感系数、 停电时长敏感系数、 历史投诉情况系数、 频繁停电情况系数、 最近停电情况系数和报装容 量系数。 8.一种基于投诉风险的智能预警系统， 其特 征在于， 包括： 客户诉求采集模块， 用于从基于话务系统预建立的客户诉求数据模型获取客户诉求内 容； 主观情绪预警管理模块， 用于根据预建立的客户情绪关键字基础索引库、 情绪关键字 分类、 情绪对应等级， 利用全文检索分词技术对客户诉求内容进 行分词， 与客户情绪关键字 基础索引库进行匹配， 获得客户诉求的主观情绪预警值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115081843 A 2客观情绪预警管理模块， 用于根据由历史数据预建立的潜在焦虑数据库， 利用全文检 索分词技术对客户诉求内容进行分词， 与潜在焦虑数据库进行匹配， 获得客户诉求的客观 情绪预警值； 综合情绪预警管理模块， 用于基于所述主观情绪预警值和客观情绪预警值， 结合预设 影响因数及其权 重， 获得综合情绪预警值； 预警模块， 用于根据所述综合情绪预警值判定客户诉求的投诉风险等级。 9.根据权利要求8所述的系统， 其特征在于， 所述综合情绪预警管理模块具体用于： 基 于主观情绪预警值和客观情绪预警值， 动态结合客户来电的情况、 客户潜在焦虑因数、 客户 来电咨询因数、 客户重复反映因数、 客户群体反映因数、 客户投诉影响因数、 重要客户影响 因数和来电派单层级因数， 通过固化的因数权 重， 建立综合情绪预警值。 10.根据权利要求8所述的系统， 其特征在于， 还包括系数维护模块， 用于对用电性质系 数、 重要程度系数、 行业性质系数、 停电时段敏感系数、 停电时长敏感系数、 历史投诉情况系 数、 频繁停电情况系数、 最近停电情况系数和报装容 量系数进行维护。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115081843 A 3