供联络中心使用的路由规则的动态推荐的制作方法
【专利说明】供联络中心使用的路由规则的动态推荐
【背景技术】
[0001] 需要尽可能地有效并成功地帮助公司部署他们的联络中心操作。然而，实现新的 联络中心时需要花费时间的一个项目是有效的呼叫和/或交互路由策略。在完成路由策略 的任何程序之前，联络中心必须识别对该特定类型的联络中心最佳的策略是什么，将要提 供的服务类型是什么，联络中心的需求是什么，以及对于该联络中心最佳运转的业务逻辑。 对于那些不熟悉联络中心及其设置的实体来说，除了业务逻辑的编程，业务逻辑本身的识 别可能是一项艰巨的任务。在确定将要使用的业务逻辑之前需要做许多研宄工作，进一步 增加了成功部署联络中心的延迟，并导致产生不是最理想的解决方案。
[0002] 对于已经存在的路由策略，联络中心可能还希望对这种策略进行重新评估，以确 保这种策略仍然有效。在检测到客户不满或者其它路由缺陷的情况下，这种联络中心可能 希望调整他们的路由策略或者采取其它的补救措施。
[0003] 因此，需要一种用于向新的以及已存在的联络中心推荐呼叫和/或交互路由策略 的系统和方法，对于这些联络中心来说是理想的。还需要提供一种有效部署联络中心的系 统和方法，该系统和方法不需要熟练的技术人员或者难以生成、部署和修改的硬编码路由 策略。
【发明内容】
[0004] 本发明的实施例涉及一种供联络中心使用的机器学习系统和方法。监测与多个联 络中心相关联的活动，并且根据该监测的活动更新知识库。可以根据所监测的对特定联络 中心的交互和根据知识库中的信息预测该特定联络中心的结果。然后，根据该预测结果生 成输出。
[0005] 所监测的活动可以是由多个联络中心处理的客户交互、呼叫被按规定路线发送至 代理之前被保持的时长或者呼叫期间的大量转接。
[0006] 所预测的结果可以是从客户得到的反馈，该反馈与缺乏客户满意度的监测交互或 者放弃呼叫相关。
[0007] 根据一个实施例，所述输出是推荐的路由策略。
[0008] 根据一个实施例，特定联络中心的结果可以根据先前的交互数据通过模拟进行验 证。
[0009] 根据一个实施例，所述知识库包括机器学习模型，并且所述更新步骤包括根据监 测的活动调整参数到机器学习模型。特定联络中心的结果可以根据机器学习模型进行预 测。
[0010] 本发明的实施例还涉及一种用于为联络中心推荐路由策略的方法。该方法包括以 下步骤：评估特定联络中心的路由策略；根据评估的路由策略，更新知识库中的一个或多 个参考模型的参数；判定当前路由策略是否是良好的；根据判定和一个或多个参考模型自 动从知识库中选择候选路由策略；和为该联络中心推荐候选路由策略。
[0011] 根据一个实施例，该方法进一步包括根据先前的客户交互数据通过模拟验证所推 荐的路由策略。
[0012] 推荐的路由策略可以自动部署或者响应于用户命令部署。
[0013] 根据一个实施例，所述评估步骤包括从先前的客户交互识别业务结果，当前路由 策略为不良的判定是基于所识别的业务结果为不良的判定。
[0014] 本领域技术人员应当理解，根据本发明的多个实施例的上述机器学习系统和方法 允许从对多个联络中心的操作获取知识，并且允许使用所获取的知识优化联络中心性能和 解决其它联络中心遇到的问题。
[0015] 本发明的上述及其它特征、方面和优点将结合以下详细描述、附属权利要求以及 附图得到更充分地理解。当然，本发明的实际范围将由所附的权利要求进行限定。
【附图说明】
[0016] 图1是根据本发明一个实施例的路由规则的动态生成的示意性框图；
[0017] 图2是根据本发明一个示例性实施例的服务器系统的更详细的示意性框图；
[0018] 图3是根据本发明一个示例性实施例的由预测/评级服务器执行的用于联络中心 评级和更新知识库的过程的流程图；
[0019] 图4是根据本发明一个示例性实施例的由推荐服务器执行的用于向联络中心推 荐动作的过程的流程图；
[0020] 图5是根据本发明一个实施例的用于更新知识库和向联络中心推荐路由策略的 过程的流程图；和
[0021] 图6-8是根据本发明一个示例性实施例的由运行在第三方网站平台上的专门应 用程序呈现的多个示例性图形用户界面的屏幕截图。
【具体实施方式】
[0022] -般说来，本发明的实施例涉及多租户联络中心操作，该操作被配置为存储租户 的配置和交互信息、路由逻辑以及其它数据，例如服务水平协议、人员配置和调度信息、代 理技能分配信息、客户段数据、服务类型标识符以及类似信息，并且使用租户配置和交互信 息预测主呼叫结果、建议路由规则、评估联络中心、检测并报警异常情况、推荐路由动作以 及类似动作。根据一个实施例，预测/评估服务器被配置为根据为该联络中心收集的配置 和交互数据调用机器学习算法以自动预测结果。还可以调用机器学习以创建并维护/优化 知识库和该知识库中用以作出预测的参考/机器学习模型。预测/评估服务器还可以根据 所收集的数据评估所述联络中心。所述交互和配置信息可以包括，而不限于，多个接收的呼 口H、多个应答的呼叫、多个放弃的呼叫、服务之前呼叫保持总时长、特定呼叫期间的多个转 接、呼叫和其它交互的业务结果、从呼叫或其它交互获得的客户满意度、代理满意信息和类 似信息。
[0023] 推荐服务器被配置为分析配置和交互数据、分配给联络中心的评估/评分、为联 络中心进行预测的结果和其它与联络中心相关联的数据，并基于上述分析为新的和现存联 络中心建议路由规则。上述建议的路由规则的目标是帮助联络中心从呼叫终端用户接收更 高的满意度。
[0024]图1是根据本发明一个实施例的用于路由规则的动态推荐的系统的示意性框图。 该系统包括通信网络10,根据一个实施例，该通信网络10专用于在多个联络中心的代理12 与终端用户14之间建立呼叫。该呼叫可以包括例如VoIP通信或者本领域传统的任何其它 实时媒体通信。该呼叫能够被配置为通过因特网控制通信会话的任意信号协议（例如，会 话发起协议（SIP)、H. 323和类似协议）来控制。
[0025] 根据一个实施例，专用通信网络10包括边界装置22,例如用于控制发信号和包含 在建立、执行和拆除语音会话或其它媒体通信中的媒体流的会话边界控制器。本领域常用 的任何会话边界控制器都可以用于实现边界装置22。据此，会话边界控制器包括执行软件 指令并与其它系统部件进行交互以控制语音或其它媒体通信的处理器。会话边界控制器还 包括用于存储将由所述处理器执行的软件指令的可寻址存储器。该存储器使用标准存储装 置实现，例如随机存取存储器（RAM)。
[0026] 专用通信网络10连接到一个或多个专用网络16a、16b(统称为16)。专用网络 16可以由一个或多个电信公司管理，电信公司根据供应商政策和用户要求的服务限制为 穿过该专用网络的VoIP呼叫提供服务质量保证。根据一个实施例，专用网络16能够实现 MPLS(多协议标签交换）以发送VoIP通信。尽管将MPLS作为一个示例，但是本领域技术人 员应当认识到，可以使用任何其它的附加于或者代替MPLS的机制以确保服务质量保证、比 特率以及穿过该专用网络时呼叫的带宽。由于该专用网络16提供的服务质量保证，稳定的 呼叫质量和安全是这些呼叫在经过该专用网络时通常所期望的。
[0027] 终端用户14使用终端用户装置（例如，VoIP电话、计算机、智能手机等）通过SIP 中继设备18访问专用网络16b以进行VoIP通信。尽管根据一个实施例使用SIP中继设备 18访问专用网络16b，但是本领域技术人员应当理解，允许终端用户装置访问专用网络16b 以进行VoIP通信或其它类型通信（例如，电子邮件、聊天、基于网页的通信等）的任何其它 装置都可以附加于或者代替SIP中继使用。根据一个实施例，访问专用网络16b还可以通 过WebRTC、Skype或者通过其它网络系统（例如，IP多媒体子系统（MS)、公共陆地移动网 络（PLMN)和其它系统）。
[0028] 根据一个实施例，远程计算环境24是云计算环境，该云计算环境允许网络上的资 源和服务规定共享。在其它实施例中，远程计算环境提供管理服务提供商（MSP)使用的资 源，以向多种联络中心提供服务。尽管计算环境24被称为远程计算环境，但本领域技术人 员应当理解，该计算环境可以与专用通信网络10同地协作或者相结合。在这种情况下，计 算环境24没有远离专用通信网络。在其它实施例中，计算环境24与本领域常用的任何其 它网络环境同地协作或者相结合。
[0029] 根据一个实施例，代替将所有联络中心应用设置于位于专用通信网络中的服务器 上，全部或者部分的应用设置于远程计算环境24内的服务器系统30上。然后，可以将联络 中心应用以软件作为服务（SaaS)的方式提供给多个租户。当然，在不背离本发明的范围和 精神的条件下，上述应用也可以设置在其它位置，包括专用通信网络10或者本领域常用的 任何其它网络。联络中心应用包括，但不限于，提供VoIP信令、语音处理（例如，交互式语 音应答应用）、多方呼叫（例如，电话会议）和类似服务的应用。
[0030] 根据一个示例性