[发明专利]一种营业厅服务效能评估方法及系统

说明书

本发明提供了一种营业厅服务效能评估方法及系统，方法包括如下步骤：通过一图像获取装置获取客户的人脸高清图像，多个传感器获取该客户在该服务的停留时间、该客户进厅时间等；将该图像传输到客户分析服务器中的人工智能神经网络，输出该图像对应性别、年龄段、面部表情；由客户分析服务器中的计算模块统计得出每种服务对应的心理反应评估参数。通过评估参数完成对该服务的心理反应统计，存储在客户服务器中的客户模式信息中。采用该方法及其装置能够对员工提供的服务效能进行评估，并且能够便于营业厅所售服务或服务服务的满意度有准确和高效的了解，并对服务人员进行业务推荐提供数据支持。

技术领域

本发明涉及人工智能的大数据处理技术领域，尤其涉及一种基于通过神经网络从营业厅服务人员的面部图像中提取的特征的评估方法及系统，具体涉及一种营业厅服务效能评估方法及系统。

背景技术

在服务窗口部门，如电力营业厅等，营业厅服务人员(下简称员工)需要与客户相互面对的情况下，提供统一的服务。然而，业内技术熟练且经验丰富、知识丰富的员工可以根据客户的特点提供适当的服务，但如果员工缺乏相关行业的经验和知识，则很难为每位客户提供差异化的服务，员工则会以类似的方式回应几乎所有客户，结果，客户满意度降低。因此，在大多数行业中，聘用熟练员工来提高客户满意度是一项挑战，要获得熟练员工并不容易。

另外，对于提供服务的营业厅服务，需要知道所提供的服务的受欢迎程度，现有技术中还没有高效的自动统计人工服务的服务反应的方法和装置，往往采用人工的方式，通过与员工交流的方式获得。这一方法既浪费时间，又没有正确性做保障，数据难有大的用途。

现有技术中公开了对客户进行拍摄面部图像，从而得到该客户对服务感兴趣程度的方法。但该方法除了综合利用多个脸部的多个参数外，并没有利用除客户自身参数外的其他参数，没有考虑其他因素的影响。例如没有综合其他信息，例如到厅的时间段，客户的年龄等。这种人工智能评估兴趣度的方式对于自助服务机提供的服务是可行的，但对于使用了人工服务，则会使结论的准确性大大降低。这是因为从人机对话转变人与人间对话，情况更加复杂；另外对于服务人员语言的变化，没有注意对该信息的统计分析，没有得到数据变化得到的兴趣程度变化情况。

发明内容

本发明提供了一种营业厅服务效能评估方法及系统。

本发明提供的一种营业厅服务效能评估方法及系统的具体方案如下：

第一方面，提供了一种基于人工智能的对营业厅服务效能评估的方法，包括如下步骤：

步骤S1.获取客户的人脸高清图像、该客户在该服务的停留时间、该客户入厅时间段；

步骤S2.利用人工智能神经网络对客户的人脸高清图像进行学习，经过学习后人工智能神经网络输出该图像中该客户对应的性别、年龄段、面部表情；

步骤S3.统计得出每种服务对应的心理反应评估参数，该评估参数至少包括面部表情、年龄段、性别、停留时间、客户入厅时间段；通过所述评估参数完成对该服务的心理反应统计，并存储在客户模式信息中。

其中，所述步骤S3中对每种服务的面部表情、年龄段、性别、停留时间、客户进厅时间求取平均值，以该平均值作为对服务的心理反应评估参数。

其中，所述步骤S2中的人工智能神经网络，在该神经网络学习时，采用人脸高清图像中的包括人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴中的一个或多个器官的多个关键点。

其中，所述步骤S1中还包括获得该服务是否被消费的信息；当该服务被消费，则执行步骤S2-S3；当该服务未被消费，则不执行步骤S2-S3，结束对该服务的心理反应评估。

其中，

所述步骤S3中还包括建立客户的惊喜程度与性别，年龄段及至进厅时间段的映射关系；所述映射关系如下表所示：