申请/专利权人：平安银行股份有限公司

申请日：2020-12-23

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN112580538B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06F21/31;G06Q10/0631;G06Q40/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2021.04.16#实质审查的生效;2021.03.30#公开

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种客服人员调度方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据各营业网点内的监控视频，统计客户数量，从监控视频中提取各客户的脸部图像，并分别输入预置身份识别模型和预置表情识别模型中，识别各客户的身份信息和脸部表情信息；根据身份信息，分别统计各营业网点的客户价值总和，并结合脸部图像的统计数量，计算各营业网点需要调配的客服人数；最后根据脸部表情，调整各营业网点需要调配的客服人数，并向周边可调配的营业网点发出客服人员调配请求。本发明还涉及区块链技术，所述脸部图像存储于区块链中。本发明实现了客服人员的动态调动，提高了客服人工利用率，降低了企业人工成本。

主权项：1.一种客服人员调度方法，其特征在于，所述客服人员调度方法包括：获取多张脸部图像样本，并依次存入预置消息队列中并进行图像格式转换，顺序输出预置图像格式的多个训练样本；分别对各训练样本中的脸部表情区域进行标注，得到对应的标注文件，并将所述训练样本和所述标注文件输入预置预训练模型中；通过所述预训练模型识别所述训练样本中各客户脸部特征对应的特征信息，并将所述特征信息转化为标记图向量；获取不同人脸表情对应的脸部特征语义向量，并分别计算所述标记图向量与所述脸部特征语义向量之间的相关系数，基于所述相关系数，对所述各训练样本进行分类，得到所述各训练样本对应的脸部表情预测结果；基于所述脸部表情预测结果和所述标注文件，计算所述预训练模型的损失值，并基于所述损失值对所述预训练模型进行调整，直到所述预训练模型收敛，得到所述表情识别模型；所述基于所述脸部表情预测结果和所述标注文件，计算所述预训练模型的损失值，并基于所述损失值对所述预训练模型进行调整，直到所述预训练模型收敛，得到所述表情识别模型包括：基于所述脸部表情预测结果和所述标注文件，生成所述预训练模型的混淆矩阵，并基于所述混淆矩阵计算所述预训练模型的损失值；若所述损失值低于预置损失阈值，则通过反向传播调整所述预训练模型的各个权重参数，并对所述预训练模型进行微调，输出新的脸部表情预测结果；跳转执行所述基于所述脸部表情预测结果和所述标注文件，生成所述预训练模型的混淆矩阵，并基于所述混淆矩阵计算所述预训练模型的损失值的步骤，直到所述损失值低于预置损失阈值，确定所述预训练模型收敛，得到所述表情识别模型；每隔预设周期，根据各营业网点内的监控视频，统计所述各营业网点中等待区域内的客户数量，并从所述监控视频中提取各客户的脸部图像；将各脸部图像输入预置身份识别模型中进行身份识别，得到所述各客户的身份信息，以及将所述各脸部图像输入预置表情识别模型中进行表情识别，得到所述各客户的脸部表情信息；根据所述身份信息，分别统计当前各营业网点内的客户价值总和，并基于所述客户价值总和、所述客户数量，计算所述各营业网点需要调配的客服人数；基于所述脸部表情信息，计算所述各营业网点的客服调配需求等级，并基于所述客服调配需求等级，调整所述各营业网点需要调配的客服人数；根据调整后各营业网点需要调配的客服人数，向周边可调配的营业网点发出客服人员调配请求。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安银行股份有限公司 客服人员调度方法、装置、设备及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD