业务投诉风险预估方法、装置、计算设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种业务投诉风险预估方法、装置、计算设备及存储介质。该方法包括：获取与待评估业务同类的一个或多个业务的投诉记录；分析投诉记录，以确定其所涉及的风险点；统计风险点在各业务中的投诉量；基于业务所包含的关键要素与风险点的对应关系，确定关键要素在业务中的要素投诉统计值，其中，要素投诉统计值包括关键要素的平均风险权重值和用户投诉比例；以及结合所述要素投诉统计值，根据待评估业务所包含的关键要素及历史相似活动和目标用户，评估待评估业务的投诉风险。本方案能够针对不同营销活动场景面向不同客户进行投诉风险预估。

Business Complaint Risk Estimation Method, Device, Computing Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
业务投诉风险预估方法、装置、计算设备及存储介质
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种业务投诉风险预估方法、装置、计算设备及存储介质。
技术介绍
随着行业竞争激烈度加剧，为吸引客户、快速推广业务，公司频繁以各种营销活动承载业务来获得销量。营销活动的频繁开展，加之其面向客户量大，一旦出现任何服务问题则极易发生批量投诉的风险，会导致客户体验差、服务质量低，影响公司业务发展和公众形象。面对上述情况，若要降低营销活动投诉风险，就必须做到“及早预估”、“提前准备”、“防患未然”，在活动上线前全面评估其风险并做好应对准备，以便在遇到投诉风险时能够快速、有效的解决。完成上述目标可以获得以下效益：(1)及早知晓活动风险，上线前进行细致的设计和优化，以打造高品质的营销活动；(2)化被动为主动，将传统被动应对投诉的状态调整为积极预估、主动防御，能够提高应对效率；(3)不断积累客户投诉信息，有助于区分出高风险客户，以做到针对服务，提高服务质量。现有的技术方案没有能够解决针对不同营销活动场景及面向不同客户的风险评估问题。如相关技术中的一种适用于客户风险评估的信息处理方法和系统，该方法包括：首先判断客户身份验证是否通过；然后根据客户历史交易信息判断客户是否有业务风险——客观数据评分；最后让客户填写调查问卷，根据调查问卷判断客户是否有业务风险——主观数据评分；客户最终风险评分根据客观评分和主观评分加权获得。该技术的缺点：1、“问卷调查”的方式影响业务办理效率，不适应于时效性要求较高的营销活动；2、风险评估对象为客户个人风险，评估方法适用于“人”，无法使用于事物——营销活动。又如，相关技术中的一种基于网络评论的产品质量问题发现及风险评估方法，包括：首先通过网络爬虫进行数据采集，从网站上抓取与待评测产品相关的网页并抽取其中的评论文本；然后对采集的文本数据进行分析，获得质量特征词；最后提出质量问题描述模板，并基于该模板统计出与每个质量特征词相关的质量问题，提出基于质量特征词的风险评估算法，利用风险评估算法计算每个质量特征词的风险评估值。该技术的缺点：1、方案使用的“情感词标注”不适用于营销活动投诉，多数营销活动投诉描述并没有明显的情感倾向，无法进行标注；2、对客户评论分为“褒义”、“贬义”、“中性”等类别，且“褒义”和“贬义”里面又划分为9个情感档次，此划分方式主观性较强，无法充分利用数据的客观信息进行分析和评估；3、方案得出的结论为“质量特征词”风险，其结论无法表征营销活动风险。再如，相关技术中的一种缴费系统暂停服务导致的投诉风险评估方法，包括：基于一定数量的客户各自的缴费特征点以及聚类中心点的关系，获得每个客户的类别；采集属于该类别的所有客户的总投诉次数与客户数量的商，作为该类别的投诉风险评估值；对待评估客户采用步骤1的方法获得该客户的类别；基于估计的所述待评估客户的下次缴费时间与暂停服务时间的关系以及该客户的类别，获得所述待评估客户的投诉风险评估值。该技术存在的缺点：1、仅适用于“缴费”类的业务，而营销活动承载的业务形式很多，此技术不适用于其他业务场景；2、使用的技术方法里包含了K-means聚类，当客户群体较为稳定、聚类判断指标较为明显且能够表征出客户特点时效果尚好；但是营销活动形式丰富繁多、目标客户差异较大、投诉特征无明显表征指标，在此情况下不适宜使用K-means算法；3、无法评估出业务的潜在投诉量、风险大小。综上所述，仍然需要一种能够有效地预先评估业务投诉风险的方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种业务投诉风险评估预测方法、装置、计算设备及存储介质。旨在实现投诉服务前置，即在活动开展前评估活动风险值、潜在投诉量等关键指标，化被动应对投诉为主动预防管控，最终提升服务质量。第一方面，本专利技术实施例提供了一种业务投诉风险预估方法，该方法包括：获取与待评估业务同类的一个或多个业务的投诉记录；分析投诉记录，以确定其所涉及的风险点；统计风险点在各业务中的投诉量；基于业务所包含的关键要素与风险点的对应关系，确定关键要素在业务中的要素投诉统计值，其中，要素投诉统计值包括关键要素的平均风险权重值和用户投诉比例；以及结合要素投诉统计值，根据待评估业务所包含的关键要素及其历史相似活动和目标用户，评估待评估业务的投诉风险。第二方面，本专利技术实施例提供了一种业务投诉风险预估装置，装置包括：获取模块，用于获取与待评估业务同类的一个或多个业务的投诉记录；分析模块，用于分析获取模块获取的投诉记录，以确定其所涉及的风险点；统计模块，用于统计分析模块确定的风险点在各业务中的投诉量；确定模块，用于基于业务所包含的关键要素与风险点的对应关系，确定关键要素在业务中的要素投诉统计值，其中，要素投诉统计值包括关键要素的平均风险权重值和用户投诉比例；以及预估模块，用于结合要素投诉统计值，根据待评估业务所包含的关键要素及其历史相似活动和目标用户，评估待评估业务的投诉风险。第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。在本专利技术实施例的技术方案中，通过客户投诉数据建模，从大量客户投诉中找出能够表征投诉信息的数据对应关系，通过投诉风险点来表征不同营销活动的投诉内容。归纳营销活动的关键要素，建立“关键要素、营销活动、风险点、投诉”之间的对应关系表达方式。通过营销活动潜在投诉客户量预测，依据历史活动投诉比率、历史活动投诉风险点、待上线活动关键要素等信息，预估活动的潜在投诉客户量。利用营销活动风险值评估，通过“营销活动关键要素”、“基于活动关联关系”、“基于目标客户关联关系”等大数据关联分析方法实现对待上线活动的风险值计算。本专利技术实施例提供的业务投诉风险预估方法、装置、计算设备及存储介质，全面考虑到“营销活动”、“目标客户”两个维度的风险情况。使用的“基于活动关键要素评估方法”能够从业务本身，充分评估营销活动本身的风险；通过“基于活动关联关系”评估方法，能够刻画出客户本人的投诉习惯性；通过“基于客户关联关系”评估方法，能够刻画出客户之间投诉行为的影响情况。因此对投诉风险预估更为全面准确。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了根据本专利技术一实施例的业务投诉风险预估方法的示意性流程图。图2示出了根据本专利技术一个实施例的投诉数据整理的示意图。图3示出了根据本专利技术一实施例的业务投诉风险预估数据模型的示意图。图4示出了根据本专利技术一个示例实施例的营销活动投诉风险评估预测方法流程图。图5示出了根据本专利技术一实施例的业务投诉风险预估装置的示意性结构框图。图6示出了本专利技术实施例提供的计算设备的硬件结构示意图。具体实施方式下面将详细描述本专利技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务投诉风险预估方法，其特征在于，所述方法包括：获取与待评估业务同类的一个或多个业务的投诉记录；分析所述投诉记录，以确定其所涉及的风险点；统计风险点在各业务中的投诉量；基于所述业务所包含的关键要素与所述风险点的对应关系，确定所述关键要素在所述业务中的要素投诉统计值，其中，所述要素投诉统计值包括关键要素的平均风险权重值和用户投诉比例；以及结合所述要素投诉统计值，根据待评估业务所包含的关键要素及其历史相似活动和目标用户，评估所述待评估业务的投诉风险。

【技术特征摘要】
1.一种业务投诉风险预估方法，其特征在于，所述方法包括：获取与待评估业务同类的一个或多个业务的投诉记录；分析所述投诉记录，以确定其所涉及的风险点；统计风险点在各业务中的投诉量；基于所述业务所包含的关键要素与所述风险点的对应关系，确定所述关键要素在所述业务中的要素投诉统计值，其中，所述要素投诉统计值包括关键要素的平均风险权重值和用户投诉比例；以及结合所述要素投诉统计值，根据待评估业务所包含的关键要素及其历史相似活动和目标用户，评估所述待评估业务的投诉风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述关键要素在所述业务中的要素投诉统计值的步骤包括：获取所述关键要素在各业务中的投诉占比，确定所述关键要素的平均风险权重值；以及/或者分别获取在各业务中投诉所述关键要素的客户量和该业务的总客户量，确定所述用户投诉比例。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于待评估业务所包含的关键要素及其对应的要素投诉统计值评估所述待评估业务的投诉风险的步骤包括：基于所述用户投诉比例，预估所述待评估业务的投诉量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于待评估业务所包含的关键要素及其对应的要素投诉统计值评估所述待评估业务的投诉风险的步骤包括：基于所述关键要素的平均风险权重值及包含所述关键要素的业务量，确定所述关键要素的投诉风险权重值，以便预估所述待评估业务的第一投诉风险值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述待评估业务的目标客户和所述待评估业务与其它业务之间的相似度，预估所述待评估业务的第二投诉风险值；以及基于所述第一投诉风险值和所述第二投诉风险值及其预设的权重值，确定所述待评估业务的投诉风险值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预估所述待评估业务的第二投诉风险值的步骤包括：基于所述一个或多个业务与待评估业务之间的相似度以及待评估业务的目标客户对所述一个或多个业务的投诉情况，确定所述目标客户对所述待评估业务的第一投诉倾向值；以及/或者基于所述一个或多个业务与待评估业务之间的相似度、与所述目标客户相似的投诉客户对所述一个或多个业务的投诉情况以及所述投诉客户与所述目标客户之间的相似度，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘超，陈晓波，
申请(专利权)人：中国移动通信集团安徽有限公司，中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34