一种电话客服数据处理方法及装置与流程

本申请涉及数据处理
技术领域：
，更具体地说，涉及一种电话客服数据处理方法及装置。
背景技术：
：电话、im客服系统已成为企业售后服务、政府公共服务的主要渠道，用户拨打客服电话一般是为解决产品问题、投诉、或者报障等紧急情况，也有些人会利用电话渠道聊天、做一些与客服无关的事情。现有的客服系统主要由人工服务和机器服务组成，人工服务资源有限，机器服务主要完成一些简单的咨询和查询问题，跟业务比较相关的核心业务问题主要还是人工服务提供解答。现有技术中，人工服务对一段时间内多个用户发起的客服请求，一般是按照发起时间先后顺序来依次进行电话服务。而由于在先发起客服请求的某些用户所咨询的问题可能与核心业务无关，甚至是拨打骚扰电话，按照现有技术的处理方式将会导致客服资源的浪费，使得有限的客服资源得不到有效利用。技术实现要素：有鉴于此，本申请提供了一种电话客服数据处理方法及装置，用于解决现有电话客服响应策略无法有效利用客服资源的问题。为了实现上述目的，现提出的方案如下：一种电话客服数据处理方法，包括：获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度；按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。一种电话客服数据处理装置，包括：数据获取单元，用于获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；信用得分确定单元，用于针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度；排序单元，用于按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。本申请实施例提供的电话客服数据处理方法，获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度；按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。由此可见，本申请针对目标时间段内发起电话客服请求的用户，根据其基础信用分及历史咨询数据确定其信用得分，进而按照信用得分对各用户进行排序，排序顺序即为请求的响应顺序，由于信用得分表示用户咨询核心业务的可信度，因此按照该排序顺序依次接听各用户，能够优先为咨询核心业务相关问题的用户提供服务，有效地利用了有限的客服资源。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的电话客服数据处理方法的实现系统架构图；图2为本申请实施例公开的一种电话客服数据处理方法流程图；图3为本申请实施例公开的一种确定用户的信用得分的方法流程图；图4为本申请实施例公开的另一种电话客服数据处理方法流程图；图5为本申请实施例公开的又一种电话客服数据处理方法流程图；图6为本申请实施例公开的又一种电话客服数据处理方法流程图；图7为本申请实施例公开的一种电话客服数据处理装置结构示意图；图8为本申请实施例公开的一种客服平台硬件结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1为本申请实施例提供的电话客服数据处理方法的实现系统架构图，参照图1所示，该系统可以包括：终端10、客服平台20、历史咨询数据库30和征信数据库40。终端10可以是手机、座机、网络电话等具备通话功能的设备及虚拟客户端。一般性的，用户使用终端向客服平台拨打电话咨询问题。如果终端10是手机、座机等通信设备，则可以基于通信运营商的通信网络，向客服平台拨打电话。如果终端10是网络电话，则可以基于互联网通信能力，向客服平台拨打互联网电话。客服平台20为企业的售后服务平台，或政府部门公共服务平台，能够为解决产品问题、投诉、故障报修等提供渠道。客服平台侧的客服人员能够通过平台接入用户发起的电话客服请求。历史咨询数据库30存储有客服平台20历史接听的各用户所咨询的问题，如发起电话客服请求的用户标识，所咨询问题内容、种类、通话时长等数据。历史咨询数据库30可以被客服平台20所调用。征信数据库40为记录各用户的征信分的数据库。用户的征信分指根据借款方的借款与还债历史、债务状况等信息给予不同的分数，用来决定是否核准新贷款或信用额度的统计与评估。用户的征信分可以通过第三方直接获取，如通过银行、商店等获取。当然，本申请还可以通过建立用户征信分预测模型，进而将用户在金融、网络社交等维度的行为数据导入用户征信分预测模型，计算得到用户的征信分。用户的征信分可以存储在征信数据库40中。在本申请实施例中，客服平台20确定一段时间内发起电话客服请求的用户；进而在历史咨询数据库30中获取该用户历史咨询数据，并在征信数据库40中获取该用户的征信分，将征信分作为用户的基础信用分，集合历史咨询数据，确定用户的信用得分。该信用得分表示用户咨询核心业务的可信度。客服平台20可以按照信用得分由高至低的顺序对各用户进行排序，并按照排序顺序依次响应各用户发起的电话客服请求。实现优先为高信用得分的用户提供服务的目的，有效利用有限的客服资源。接下来，本申请从客服平台的角度对本申请的电话客服数据处理方法进行介绍，参见图2所示，该方法包括：步骤s200、获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；具体地，本申请可以预先将一天按照设定时长划分为若干个连续的时间段，如每隔半小时划分得到一时间段，作为目标时间段。进而，客服平台以目标时间段内发起的电话客服请求为处理对象，每处理完毕一个目标时间段内发起的所有电话客服请求之后，接着处理下一目标时间段内发起的各电话客服请求。需要说明的是，上述处理完毕一个目标时间段内发起的所有电话客服请求，可以是对目标时间段内发起的所有电话客服请求都进行响应，如接听。除此之外，还可以选择拒接等处理方式。本步骤中，客服平台针对目标时间段内发起电话客服请求的用户，获取其基础信用分以及历史咨询数据。其中，用户的基础信用分可以是用户的征信分，该征信分由征信数据库中获取。由于用户发起电话客服请求的方式一般是拨打电话，因此可以将电话号码作为用户的身份标识。基于此，征信数据库中也可以是记录各电话号码与征信分间的对应关系。同理，历史咨询数据库中也可以是记录各电话号码与历史咨询数据的对应关系。本步骤中，可以根据目标时间段内发起电话客服请求的目标电话号码，获取与该目标电话号码对应用户的征信分，将该征信分确定为对应用户的基础信用分。获取存储的与该目标电话号码对应的历史咨询数据。可以理解的是，如果某一用户为首次向客服平台发起电话客服请求，则在历史咨询数据库中并未存储与该用户对应的历史咨询数据，因此可以省去获取历史咨询数据的过程。步骤s210、针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分；其中，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度。用户的信用得分越高，表示用户咨询核心业务的可信程度越高。本步骤中，综合根据用户的历史咨询数据以及基础信用分，确定用户的信用得分。步骤s220、按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。具体地，信用得分较高的用户拨打客服电话一般是为了解决一些核心业务相关的问题，客服平台应该给予较好的人工服务，优先接听该类用户；而信用得分较低的用户可能只是利用客服电话来做一些无关的事，客服平台应该给予一般的人工服务或者快速结束通话，从而来实现对不同用户给出不同的服务策略，最大化利用客服资源。本申请实施例提供的电话客服数据处理方法，获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度；按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。由此可见，本申请针对目标时间段内发起电话客服请求的用户，根据其基础信用分及历史咨询数据确定其信用得分，进而按照信用得分对各用户进行排序，排序顺序即为请求的响应顺序，由于信用得分表示用户咨询核心业务的可信度，因此按照该排序顺序依次接听各用户，能够优先为咨询核心业务相关问题的用户提供服务，有效地利用了有限的客服资源。可选的，本申请实施例中可以预先统计用户历史咨询的各问题的业务类型，根据业务类型制定业务标签，不同业务标签对应不同咨询问题的业务类型。一种可选的方式，预先制定的业务标签包括但不限于以下几种：骚扰电话、简单信息查询、业务咨询、业务办理、报障、投诉等。由此可以看出，不同类型的业务标签表明用户所咨询问题的重要性。基于此，历史咨询数据库中存储的历史咨询数据可以包括各电话号码对应的历史咨询问题的业务标签。上述步骤中获取存储的与所述目标电话号码对应的历史咨询数据的过程，可以包括：获取存储的与所述目标电话号码对应的历史各次咨询问题的业务标签。通过制定业务标签，更加清晰的对咨询问题进行分类，不同种类的业务标签表明用户所咨询问题的重要性不同，基于用户历史所咨询问题的业务标签，以及用户的基础信用分，可以确定用户的信用得分，以表示用户咨询核心业务的可信度。在此基础上，业务平台在响应用户的电话客服请求之后，可以记录用户所咨询问题对应的业务标签，并将标识用户身份的电话号码及该业务标签建立对应关系，存储至历史咨询数据库中。进一步可选的，历史咨询数据还可以包括历史各次咨询问题的通话时长。也即，业务平台在响应用户的电话客服请求之后，可以记录用户咨询问题的通话时长，并将标识用户身份的电话号码及该通话时长建立对应关系，存储至历史咨询数据库中。可以理解的是，同时时间越长，后面等待服务的用户总体等待时间就越长，因此，为了最大化利用客服资源，减少全部用户的总体等待时间，在确定用户的信用得分时可以进一步考虑用户历史通话时长。在历史咨询数据还可以包括历史各次咨询问题的通话时长的基础上，上述步骤中获取存储的与所述目标电话号码对应的历史咨询数据的过程，可以包括：获取存储的与所述目标电话号码对应的历史各次咨询问题的业务标签，以及，历史各次咨询问题的通话时长。基于上述实施例中介绍的历史咨询数据，本申请实施例对客服平台根据用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定用户的信用得分的过程进行介绍，参见图3所示，该方法可以包括：步骤s300、针对每一所述用户，根据所述用户历史各次咨询问题的业务标签，确定与各业务标签对应的信用分调整量；具体地，根据业务标签的不同类型，本申请预先设置了与业务标签对应的信用分调整量。需要说明的是，信用分调整量可以是增加信用分，也可以是减少信用分。并且，根据业务标签的不同，信用分调整量也不同。一种可选的实施例中，业务标签包括：l1：骚扰电话、l2：简单信息查询、h1：业务咨询、h2：业务办理、h3：报障、h4：投诉。其中，各业务标签对应的信用分调整量可以参照下表1所示：表1其中，δs的大小可以由用户设定。当然，上述仅仅示例了业务标签及其与信用分调整量的一种可选形式，业务标签还可以存在其它种类，且业务标签对应的信用分调整量可以是其它值。在设定业务标签与信用分调整量的对应关系时，所依据的宗旨是，与咨询问题与核心业务越相关的业务标签，其对应的信用分调整量增加值越大，反之，则越小。一种实际应用场景中：用户a通过电话进行业务投诉，表示用户比较重视该业务，因此对用户a的信用得分增加4δs。用户b通过电话向客服打骚扰电话，表示该用户信用比较低，因此对该用户b的信用得分减少2δs。步骤s310、根据所述用户历史各次咨询问题的通话时长，确定各通话时长对应的信用分调整量；具体地，用户咨询问题的通话时长越长，则其信用分越低，对应的信用分调整量向减少方向调整值越大。一种可选的实施方式，通话时长与信用分调整量之间的关系如下：其中，δsi表示第i次问题咨询的信用分调整量，ai表示第i次问题咨询所咨询问题的业务标签对应的调整权值，ti表示第i次问题咨询的通话时长。其中，当业务标签表示所咨询问题与核心业务相关时，其调整权值ai越大，当业务标签表示所咨询问题与核心业务不相关时，其调整权值ai越小。一种可选的业务标签与调整权值的对应关系如下表2所示：业务标签l1l2h1h2h3h4调整权值001234表2根据上述示例的通话时长与信用分调整量之间的关系可以看出，当不同用户所咨询问题的业务标签相同时，咨询问题的通话时长较长的用户的信用分调整量的减小值越大，反之信用分调整量的增加值越大；当不同用户所咨询问题的业务标签不同而通话时长相同时，业务标签表示所咨询问题越靠近核心业务时，其信用分调整量的增加值越大，反之，信用分调整量的减小值越大。一种实际应用场景中：用户a通过电话向客服咨询业务办理事宜，整个通话时长为60s。用户b也通过电话向客服咨询业务办理事宜，整个通话时长为120s。设定业务办理标签对应的调整权值为2，则对该用户a的信用得分增加2*1/60；对用户b的信用得分增加2*/120。进一步，用户c通过电话向客服进行业务投诉，整个通话时长为60s。设定业务投诉对应的调整权值为4，则对该用户c的信用得分增加4*1/60。步骤s320、将所述与各业务标签对应的信用分调整量乘以第一权值，得到加权后与各业务标签对应的信用分调整量；步骤s330、将所述各通话时长对应的信用分调整量乘以第二权值，得到加权后与各通话时长对应的信用分调整量；具体地，上述第一权值和第二权值为咨询问题标签及咨询问题通话时间对最终信用得分影响的权重，第一权值和第二权值可以由用户设定。需要说明的是，上述步骤s320和步骤s330的执行顺序并不限定，可以相互颠倒或者同时执行。步骤s340、将所述加权后与各业务标签对应的信用分调整量、所述加权后与各通话时长对应的信用分调整量以及所述用户的基础信用分相加，相加结果作为所述用户的信用得分。作为一种可选的实施方式，本申请示例了一种用户的信用得分的计算公式，如下式：其中，s'为用户的信用得分，s为用户的基础信用分，m为用户历史电话咨询次数，ni为第i次问题咨询所咨询问题的业务标签对应的信用分权值，niδs的取值方式可以参照上述表1示例的结果，ai表示第i次问题咨询所咨询问题的业务标签对应的调整权值，ai的取值方式可以参照上表2示例的结果，τi表示第i次问题咨询的通话时长，w0和w1分别为咨询问题标签及咨询问题通话时间对最终信用得分影响的权重，可以由用户设定。可以理解的是，如果发起电话客服请求的用户为新用户，即首次发起电话客服请求，则历史咨询数据库中不存在该用户的历史咨询数据，因此上式中的niδs一项为0。在本申请的又一实施例中，进一步对本申请的电话客服数据处理方法进行介绍。上述实施例中已经介绍了按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。本实施例中进一步对客服平台按照信用得分由高至低顺序响应各用户的电话客服请求的过程进行介绍。参见图4，图4为本申请实施例公开的另一种电话客服数据处理方法流程图，如图4所示，该方法包括：步骤s400、获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；步骤s410、针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分；其中，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度。用户的信用得分越高，表示用户咨询核心业务的可信程度越高。步骤s420、按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序；步骤s430、针对排序后的各所述用户，将信用得分超过设定信用得分阈值的用户划分为高信用分用户，未超过所述设定信用得分阈值的用户划分为低信用分用户；具体地，本申请可以预先设定信用得分阈值，用于衡量用户为高信用分用户还是低信用分用户。根据该设定信用得分阈值，将排序后的各用户进行划分。步骤s440、按照信用得分由高至低的排序顺序，依次对各所述高信用分用户发起的电话客服请求进行响应。具体地，在上述对用户进行高低信用分用户划分之后，优先对高信用分用户发起的电话客服请求进行响应，也即接听高信用分用户发起的电话。当然，若高信用分用户为一个以上，则可以按照各个高信用分用户的排序顺序，依次进行响应。本实施例介绍的方法中，将目标时间段内发起请求的各用户，按照信用得分高低划分为高信用分用户和低信用分用户，并优先对高信用分用户发起的电话客服请求进行响应，保证客服咨询的有效利用。基于上一实施例的方法，本实施例中介绍了又一种电话客服数据处理方法，结合图4和图5可以确定，图5中步骤s500-s540与图4中的步骤s400-s440一一对应，在图4对应的实施例的基础上，本申请进一步增加如下处理过程：步骤s550、若所述目标时间段内的所述高信用分用户发起的电话客服请求已经全部响应完毕，且位于所述目标时间段之后的下一相邻目标时间段内没有新的用户发起电话客服请求，则按照信用得分由高至低的排序顺序，依次对各所述低信用分用户发起的电话客服请求进行响应。其中，所述目标时间段为预先划分得到的若干个连续的时间段中的一个时间段。举例如，本申请按照每30分钟划分为一个目标时间段：00:00-00:30、00:30-01:00……。若目标时间段为00:00-00:30，则目标时间段之后的下一相邻目标时间段为00:30-01:00。在上述实施例的基础上，如果目标时间段内高信用分用户已经全部响应完毕，则可以进一步判断目标时间段之后的下一相邻目标时间段内是否有新的用户发起电话客服请求，如果没有，则可以对目标时间段内发起电话客服请求的低信用分用户进行服务。进一步的，本申请实施例介绍了在目标时间段内高信用分用户已经全部响应完毕，且目标时间段之后的下一相邻目标时间段内有新的用户发起电话客服请求时的处理策略。结合图5和图6可以确定，图6中步骤s600-s650与图5中的步骤s500-s550一一对应，在图5对应的实施例的基础上，本申请进一步增加如下处理过程：步骤s660、若所述目标时间段内的所述高信用分用户发起的电话客服请求已经全部响应完毕，且位于所述目标时间段之后的下一相邻目标时间段内有新的用户发起电话客服请求，则判断所述目标时间段内所述低信用分用户历史各次咨询问题的业务标签为第一类业务标签的次数是否超过设定次数阈值；若是，执行步骤s670，若否，执行步骤s680；其中，第一类业务标签可以是咨询问题与核心业务极度无关的问题对应的业务标签，如骚扰电话对应的业务标签等。本步骤中，在确定目标时间段内高信用分用户已经全部响应完毕，且下一目标时间段内有新的用户发起电话客服请求，则判断目标时间段内低信用分用户历史咨询第一类业务标签对应的问题的次数是否超过设定次数阈值，如判断历史拨打骚扰电话的次数是否超过设定次数阈值。步骤s670、拒绝响应所述低信用分用户发起的电话客服请求；具体地，在上一步骤中判断为是时，则表示该用户本次有很大概率咨询与核心业务无关的问题，甚至是拨打骚扰电话，因此可以拒绝响应该低信用分用户发起的电话客服请求。其中，拒绝响应的方式可以包括：让低信用分用户“继续等待接通”，或者是直接挂断。在执行本步骤的操作之后，可以进入所述下一相邻目标时间段内用户发起的电话客服请求的处理过程。下一相邻目标时间段内用户发起的电话客服请求的处理过程与目标时间段内用户发起的电话客服请求的处理过程相同，也即由本步骤跳转至步骤s600，只不过跳转后的处理对象为下一相邻目标时间段内发起电话客服请求的用户。步骤s680、按照信用得分由高至低的排序顺序，依次对各所述低信用分用户发起的电话客服请求进行响应，并在全部响应完毕后进入所述下一相邻目标时间段内用户发起的电话客服请求的处理过程。具体地，在步骤s660判断为否时，则表示低信用分用户还未达到设定恶劣程度，如拨打骚扰电话的次数未达到设定次数阈值等，因此可以对目标时间段内的各低信用分用户，按照信用得分由高至低的排序顺序，依次进行响应。在执行本步骤的操作之后，可以进入所述下一相邻目标时间段内用户发起的电话客服请求的处理过程。在本申请的又一个实施例中，进一步对本申请的电话客服数据处理方法进行介绍。客服平台在响应用户发起的电话客服请求之后一段时间，会对用户进行回访。本申请根据用户历史咨询数据可以设置不同的回访策略，具体如下：s1、根据存储的与各电话号码对应的历史各次咨询问题的业务标签，按照业务标签种类将各电话号码划分为若干组；具体地，仍以上述实施例中示例的业务标签种类为例，其可以包括：l1：骚扰电话、l2：简单信息查询、h1：业务咨询、h2：业务办理、h3：报障、h4：投诉。进一步，可以根据用户历史各次咨询问题的业务标签分布情况，确定将用户划分为哪一种业务标签对应的分组内。举例如，统计发现用户a历史拨打了10次骚扰电话，进行了2次简单信息查询。则可以将用户a划分为拨打骚扰电话对应的分组内。再比如，统计发现用户b历史通过电话进行业务办理6次，通过电话进行业务查询2次。则可以将用户b划分为业务办理对应的分组内。s2、针对每组内的电话号码，按照该组的业务标签种类所对应的回访策略，对该组内各电话号码进行回访。具体地，针对每一业务标签对应的分组，根据该组业务标签的种类设计对应的回访策略，使得回访策略更加适用于用户。举例如，针对拨打骚扰电话分组内的用户，可以发送短信或电话提醒，促使其减少拨打骚扰电话；针对简单信息查询分组内的用户，可以引导其正确使用在线机器客服，从根本上减少无关服务的通信量，缓解客服压力；针对业务办理分组内的用户，根据其历史业务办理内容进行建模，挖掘用户画像，并对其推荐新的业务等等。下面对本申请实施例提供的电话客服数据处理装置进行描述，下文描述的电话客服数据处理装置与上文描述的电话客服数据处理方法可相互对应参照。参见图7，图7为本申请实施例公开的一种电话客服数据处理装置结构示意图。如图7所示，该装置包括：数据获取单元11，用于获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；信用得分确定单元12，用于针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度；排序单元13，用于按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。本申请针对目标时间段内发起电话客服请求的用户，根据其基础信用分及历史咨询数据确定其信用得分，进而按照信用得分对各用户进行排序，排序顺序即为请求的响应顺序，由于信用得分表示用户咨询核心业务的可信度，因此按照该排序顺序依次接听各用户，能够优先为咨询核心业务相关问题的用户提供服务，有效地利用了有限的客服资源。可选的，所述数据获取单元可以包括：征信分获取单元，用于根据目标时间段内发起电话客服请求的目标电话号码，获取与所述目标电话号码对应用户的征信分，将该征信分确定为对应用户的基础信用分；历史咨询数据获取单元，用于获取存储的与所述目标电话号码对应的历史咨询数据。可选的，所述历史咨询数据可以包括历史各次咨询问题的业务标签，该业务标签表示对应历史咨询问题的业务类型。基于此，所述历史咨询数据获取单元可以包括：业务标签获取单元，用于获取存储的与所述目标电话号码对应的历史各次咨询问题的业务标签。在上述基础上，所述历史咨询数据还可以包括历史各次咨询问题的通话时长。基于此，本申请实施例示例了历史咨询数据获取单元的另一种可选结构，其进一步可以包括：通话时长获取单元，用于获取存储的与所述目标电话号码对应的历史各次咨询问题的通话时长。可选的，所述信用得分确定单元可以包括：第一信用得分确定子单元，用于针对每一所述用户，根据所述用户历史各次咨询问题的业务标签，确定与各业务标签对应的信用分调整量；第二信用得分确定子单元，用于根据所述用户历史各次咨询问题的通话时长，确定各通话时长对应的信用分调整量；第三信用得分确定子单元，用于将所述与各业务标签对应的信用分调整量乘以第一权值，得到加权后与各业务标签对应的信用分调整量；将所述各通话时长对应的信用分调整量乘以第二权值，得到加权后与各通话时长对应的信用分调整量；第四信用得分确定子单元，用于将所述加权后与各业务标签对应的信用分调整量、所述加权后与各通话时长对应的信用分调整量以及所述用户的基础信用分相加，相加结果作为所述用户的信用得分。可选的，本申请的装置还可以包括：用户划分单元，用于针对排序后的各所述用户，将信用得分超过设定信用得分阈值的用户划分为高信用分用户，未超过所述设定信用得分阈值的用户划分为低信用分用户；高信用分用户响应单元，用于按照信用得分由高至低的排序顺序，依次对各所述高信用分用户发起的电话客服请求进行响应。可选的，所述目标时间段可以为预先划分得到的若干个连续的时间段中的一个时间段。在上述基础上，本申请的装置还可以包括：第一低信用分用户响应单元，用于若所述目标时间段内的所述高信用分用户发起的电话客服请求已经全部响应完毕，且位于所述目标时间段之后的下一相邻目标时间段内没有新的用户发起电话客服请求，则按照信用得分由高至低的排序顺序，依次对各所述低信用分用户发起的电话客服请求进行响应。进一步可选的，本申请的装置还可以包括：第二低信用分用户响应单元，用于若所述目标时间段内的所述高信用分用户发起的电话客服请求已经全部响应完毕，且位于所述目标时间段之后的下一相邻目标时间段内有新的用户发起电话客服请求，则判断所述目标时间段内所述低信用分用户历史各次咨询问题的业务标签为第一类业务标签的次数是否超过设定次数阈值；若是，拒绝响应所述低信用分用户发起的电话客服请求，并进入所述下一相邻目标时间段内用户发起的电话客服请求的处理过程；若否，按照信用得分由高至低的排序顺序，依次对各所述低信用分用户发起的电话客服请求进行响应，并在全部响应完毕后进入所述下一相邻目标时间段内用户发起的电话客服请求的处理过程。可选的，本申请的装置还可以包括：号码分组单元，用于根据存储的与各电话号码对应的历史各次咨询问题的业务标签，按照业务标签种类将各电话号码划分为若干组；回访单元，用于针对每组内的电话号码，按照该组的业务标签种类所对应的回访策略，对该组内各电话号码进行回访。接下来的实施例中，对实现本申请的电话客服数据处理装置的客服平台的硬件结构进行介绍，参见图8，图8为本申请实施例提供的一种客服平台硬件结构示意图。如图8所示，客服平台可以包括：处理器1，通信接口2，存储器3，通信总线4，和显示屏5；其中处理器1、通信接口2、存储器3和显示屏5通过通信总线4完成相互间的通信；可选的，通信接口2可以为通信模块的接口，如gsm模块的接口；处理器1，用于执行程序；存储器3，用于存放程序；程序可以包括程序代码，所述程序代码包括处理器的操作指令。处理器1可能是一个中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(applicationspecificintegratedcircuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。存储器3可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。其中，程序具体用于：获取目标时间段内发起电话客服请求的用户的基础信用分及历史咨询数据；针对每一所述用户，根据该用户的基础信用分及其历史咨询数据，确定该用户的信用得分，所述信用得分表示用户咨询核心业务的可信度；按照信用得分由高至低的顺序对各所述用户进行排序，其中，各所述用户的排序顺序为对应用户发起的电话客服请求的响应顺序。最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。当前第1页12