(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 202210743026.X (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 李珊　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 杨荣武 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/284(2020.01)G06F 40/30(2020.01) G10L 15/26(2006.01) (54)发明名称 一种投诉业 务处理方法及装置 (57)摘要 本申请提供一种投诉业务处理方法及 装置， 该投诉业务处理方法包括:获取客户投诉数据； 通过预先构建的客诉模型对客户投诉数据进行 识别处理， 得到识别数据； 根据识别数据确定客 户投诉数据对应的投诉业务类型和投诉等级； 根 据投诉业务类型和投诉等级将客户投诉数据分 配给相应的业务处理员进行处理。 可见， 实施这 种实施方式， 能够准确快速确定投诉类型和投诉 等级， 节省人力， 有效避免主观因素影 响， 从而有 利于提升投诉业 务处理的效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115099632 A 2022.09.23 CN 115099632 A 1.一种投诉业 务处理方法， 其特 征在于， 包括： 获取客户投诉数据； 通过预先构建的客诉 模型对所述 客户投诉数据进行识别处 理， 得到识别数据； 根据所述识别数据确定所述 客户投诉数据对应的投诉业 务类型和投诉等级； 根据所述投诉业务类型和所述投诉等级将所述客户投诉数据分配给相应的业务处理 员进行处 理。 2.根据权利要求1所述的投诉业务处理方法， 其特征在于， 在所述获取客户投诉数据之 前， 所述方法还 包括： 获取小样本标注数据； 其中， 所述小样本标注数据包括原始 投诉样本、 所述原始 投诉样 本对应的投诉业 务类别标注、 所述原 始投诉样本对应的投诉级别标注； 对所述小样本标注数据进行 过采样， 得到数据增强后的目标训练数据； 提取所述目标训练数据的向量特 征、 情感特 征、 句法特 征和词性特 征； 根据所述向量特 征、 所述情感特 征、 所述句法特 征和所述词性特 征生成多维融合特 征； 通过所述目标训练数据和所述多维融合特征对原始模型进行训练， 得到训练好的客诉 模型。 3.根据权利要求2所述的投诉业务处理方法， 其特征在于， 所述提取所述目标训练数据 的向量特 征、 情感特 征、 句法特 征和词性特 征， 包括： 通过预设的Ber t‑WWM模型提取 所述目标训练数据中每条原 始投诉数据的向量特 征； 通过预设的PY HANLP工具提取 所述目标训练数据中每条原 始投诉数据的情感特 征； 使用预设的LTP工具提取 所述目标训练数据中每条原 始投诉数据的句法特 征； 使用预设的JIEBA分词工具提取 所述目标训练数据中每条原 始投诉数据的词性特 征； 对所述向量特 征、 所述句法特 征和所述词性特 征进行特征降维处 理， 得到降维特 征； 将所述降维特 征和所述情感特 征进行拼接得到多维融合特 征。 4.根据权利要求1所述的投诉业务处理方法， 其特征在于， 所述获取客户投诉数据， 包 括： 获取投诉用户与投诉接待员的语音交 互数据； 通过预设的语音识别模型对所述语音交互数据进行识别， 得到所述投诉用户的识别文 本数据； 将所述投诉用户的识别文本数据确定为 客户投诉数据。 5.根据权利要求1所述的投诉业务处理方法， 其特征在于， 所述根据所述投诉业务类型 和所述投诉等级将所述 客户投诉数据分配给相应的业 务处理员进行处 理， 包括： 根据所述投诉业 务类型匹配业 务处理员； 将所述投诉等级和所述客户投诉数据分配给所述业务处理员， 以使所述业务处理员能 够根据所述投诉等级对所述 客户投诉数据进行处 理。 6.一种投诉业 务处理装置， 其特 征在于， 所述投诉业 务处理装置包括： 第一获取 单元， 用于获取客户投诉数据； 识别单元， 用于通过预先构建的客诉模型对所述客户投诉数据进行识别处理， 得到识 别数据； 确定单元， 用于根据 所述识别数据确定所述客户投诉数据对应的投诉业务类型和投诉权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115099632 A 2等级； 分配处理单元， 用于根据所述投诉业务类型和所述投诉等级将所述客户投诉数据分配 给相应的业 务处理员进行处 理。 7.根据权利要求6所述的投诉业务处理装置， 其特征在于， 所述投诉业务处理装置还包 括： 第二获取单元， 用于在所述获取客户投诉数据之前， 获取小样本标注数据； 其中， 所述 小样本标注数据包括原始投诉样本、 所述原始投诉样本对应的投诉业务类别标注、 所述原 始投诉样本对应的投诉级别标注； 过采样单元， 用于对所述小样本标注数据进行过采样， 得到数据增强后的目标训练数 据； 提取单元， 用于提取 所述目标训练数据的向量特 征、 情感特 征、 句法特 征和词性特 征； 生成单元， 用于根据 所述向量特征、 所述情感特征、 所述句法特征和所述词性特征生成 多维融合特 征； 训练单元， 用于通过所述目标训练数据和所述多维融合特征对原始模型进行训练， 得 到训练好的客诉 模型。 8.根据权利要求7 所述的投诉业 务处理装置， 其特 征在于， 所述 提取单元包括： 提取子单元， 用于通过预设的Bert ‑WWM模型提取所述目标训练数据中每条原始投诉数 据的向量特征； 以及通过预设的PYHANLP工具提取所述目标训练数据中每条原始投诉数据 的情感特征； 以及使用预设的LTP工具提取所述 目标训练数据中每条原始投诉数据的句法 特征； 以及使用预设的JIEBA分词工具提取所述目标训练数据中每条原始投诉数据的词 性 特征； 降维子单元， 用于对所述向量特征、 所述句法特征和所述词性特征进行特征降维处理， 得到降维特 征； 拼接子单元， 用于将所述降维特 征和所述情感特 征进行拼接得到多维融合特 征。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括存储器以及处理器， 所述存储器用于 存储计算机程序， 所述处理器运行所述计算机程序以使 所述电子 设备执行权利要求 1至5中 任一项所述的投诉业 务处理方法。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质中存储有计算机程序指令， 所 述计算机程序指 令被一处理器读取并运行时， 执行权利要求 1至5任一项 所述的投诉业务处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115099632 A 3