摘要：为了解决95598客服投诉工单的整理、归档等问题,其中包括:在人工进行归档的过程中出现的疏忽造成的归档随意问题,即归档准确性问题;人工对投诉工单进行差错点归纳的耗时问题,即效率问题;人工对客服投诉分析深度不足,无法精准快速定位用户诉求热点的问题,即深度问题。本文针对以上三个问题给出解决方案,采用word2vec和XGBoost相结合的方式达到对95598客服投诉工单精准归纳。在文本词向量化的过程中采用word2vec方法,得到单词的文本词向量;利用XGBoost算法对95598客服投诉工单进行分类归档,并且对历史投诉工单的责任部门、专业分类、诉求事件、差错点四个方面进行标注。该模型的分类准确率在83%-91%左右,有较好的的效果。基于工单分类的结果,并设计了相关的投诉类看板,更直观的对数据进行展示。

摘要：利用人工智能对客户投诉工单中的非结构化数据进行文本挖掘和机器学习是客户投诉工单处理系统建设的关键技术。本文论述了系统建设中热词采集、投诉分类与打标、投诉热点分析、预警与派单等关键流程与功能,着重论述了利用文本挖掘技术进行建模与优化。