外呼控制方法和装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种外呼控制方法和装置、电子设备及存储介质。

背景技术

有效筛选高意向用户可以明显提高转化率，特别是在保险销售领域。近年来，人工智能在金融领域取得空前的发展，ASR(Automatic Speech Recognition，自动语音识别)、NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)等技术的广泛应用为机器人网销功能提供了技术支撑。业内的预测式式外呼虽然能直接使座席与用户对话，减少座席频繁拨号的时间，但仍没有把无意向用户过滤。AI(Artificial Intelligence，人工智能)转人式外呼系统使用机器人与接通用户进行通话，判断用户具有强保险购买意向后再转人工坐席，成单转化率进一步提高。

虽然AI转人式外呼能有效提高成单转化率，但是由于人工坐席人力有限，机器人和用户的对话，到达转人工坐席后，存在所有人工坐席都在忙碌无人承接的情况，这就会导致呼损。呼损不可避免，而如何避免呼损率过高，同时降低人工坐席的平均置闲时长，成为亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的外呼控制方法和装置、电子设备及存储介质。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种外呼控制方法，应用于外呼中心通过第一类外呼坐席与接通用户进行通话，当判断接通用户符合设定条件为意向用户时，将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席，由第二类外呼坐席与意向用户通话的场景，所述方法包括：

获取当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长和/或当前时刻无第二类外呼坐席可转接产生呼损的呼损量；

将当前时刻的等待时长和/或呼损量输入预先训练的外呼空闲坐席预测模型，预测下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数，得到下一时刻第二类外呼坐席的预测空闲坐席数；

采用预设控制算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数；

根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数；

将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼。

在一种可能的实现方式中，通过以下步骤训练外呼空闲坐席预测模型：

构建初始的外呼空闲坐席预测模型；

将历史等待时长和/或呼损量，以及历史等待时长和/或呼损量对应的第二类外呼坐席的空闲坐席数输入初始的外呼空闲坐席预测模型，对初始的外呼空闲坐席预测模型进行训练，得到训练的外呼空闲坐席预测模型。

在一种可能的实现方式中，所述预设控制算法包括离散化PID算法；所述采用预设控制算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数，包括：

采用离散化PID算法，计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时的偏差、积分偏差和微分偏差，得到需要调整的空闲坐席数。

在一种可能的实现方式中，所述采用离散化PID算法，计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时的偏差、积分偏差和微分偏差，得到需要调整的空闲坐席数，包括：

采用离散化PID算法，假设采样时间间隔为T，则在下一时刻t，将下一时刻t第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，下一时刻t预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k)，t-T时刻预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k-1)，t-2T时刻预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k-2)，以此类推；

积分偏差为e(k)+e(k-1)+e(k-2)+...+e(0)；

微分偏差为(e(k)-e(k-1))/T；

得到下一时刻t需要调整的空闲坐席数为u(k)，t-T时刻需要调整的空闲坐席数为u(k-1)；

u(k)＝u(k-1)+△u(k)；

其中增量△u(k)＝α(e(k)-e(k-1))+βe(k)+θ(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))；

α为输入参数，表示希望以多大比例弥补预测空闲坐席数与预设数值的差距，为区间0和1之间的数值；

β＝α×T/Ti，Ti为积分偏差统计间隔，为T的整数倍；

θ＝α×Td/T，Td为微分偏差统计间隔，为T的整数倍。

在一种可能的实现方式中，通过以下公式根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数，包括：

下一时刻的外呼次数＝u(k)/(当前时刻呼损率×将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席的转接率×外呼中心发起外呼由第一类外呼坐席与用户通话的接通率)

下一时刻的外呼倍率＝下一时刻的外呼次数/100。

第二方面，提供了一种外呼控制装置，应用于外呼中心通过第一类外呼坐席与接通用户进行通话，当判断接通用户符合设定条件为意向用户时，将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席，由第二类外呼坐席与意向用户通话的场景，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长和/或当前时刻无第二类外呼坐席可转接产生呼损的呼损量；

预测模块，用于将当前时刻的等待时长和/或呼损量输入预先训练的外呼空闲坐席预测模型，预测下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数，得到下一时刻第二类外呼坐席的预测空闲坐席数；

控制模块，用于采用预设控制算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数；

计算模块，用于根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数；

调整模块，用于将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括训练模块，用于：

构建初始的外呼空闲坐席预测模型；

将历史等待时长和/或呼损量，以及历史等待时长和/或呼损量对应的第二类外呼坐席的空闲坐席数输入初始的外呼空闲坐席预测模型，对初始的外呼空闲坐席预测模型进行训练，得到训练的外呼空闲坐席预测模型。

在一种可能的实现方式中，所述预设控制算法包括离散化PID算法；所述控制模块还用于：

采用离散化PID算法，计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时的偏差、积分偏差和微分偏差，得到需要调整的空闲坐席数。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被配置为运行所述计算机程序以执行上述任一项所述的外呼控制方法。

第四方面，提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被配置为运行时执行上述任一项所述的外呼控制方法。

借由上述技术方案，本申请实施例提供的外呼控制方法和装置、电子设备及存储介质，可以获取当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长和/或当前时刻无第二类外呼坐席可转接产生呼损的呼损量；将当前时刻的等待时长和/或呼损量输入预先训练的外呼空闲坐席预测模型，预测下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数，得到下一时刻第二类外呼坐席的预测空闲坐席数；采用预设控制算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数；根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数；将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼。可以看到，本申请实施例采用预设控制算法进行需要调整的空闲坐席数的实时计算，将预测空闲坐席数控制在预设数值，进而根据需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数，将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼，从而达到既可以降低第一类外呼坐席转第二类外呼坐席的意向用户损失，又可以缩短第二类外呼坐席两通电话之间的等待时间间隔目的，能够提高外呼效率和订单转化率，提高用户对服务的满意度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1示出了本申请实施例提供的外呼控制方法的流程图；

图2示出了本申请实施例提供的应用场景的示意图；

图3示出了本申请实施例提供的外呼控制装置的结构图；

图4示出了本申请另一实施例提供的外呼控制装置的结构图；

图5示出了本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”及其变体要被解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种外呼控制方法，可以应用于外呼中心通过第一类外呼坐席与接通用户进行通话，当判断接通用户符合设定条件为意向用户时，将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席，由第二类外呼坐席与意向用户通话的场景。这里的设定条件可以根据实际需求来设置，例如第一类外呼坐席与接通用户通话的通话时长大于5秒，或者第一类外呼坐席与接通用户通话的通话过程中包含设定关键词等等，此时可以判断接通用户为意向用户。

本申请实施例提供的外呼控制方法可以应用在服务器、个人电脑、智能手机、平板电脑等电子设备，如图1所示，该外呼控制方法具体可以包括以下步骤S101至S105：

步骤S101，获取当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长和/或当前时刻无第二类外呼坐席可转接产生呼损的呼损量。

如前面介绍，当判断接通用户符合设定条件为意向用户时，将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席，可以获取当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长。例如，当前时刻等待队列中有10个意向用户，依次为意向用户1至10，第二类外呼坐席有5个，可以获取当前时刻将意向用户1转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长，作为当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长；也可以获取当前时刻将意向用户1和2转接给第二类外呼坐席进行通话的平均等待时长，作为当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长；还可以获取当前时刻将意向用户1至3转接给第二类外呼坐席进行通话的平均等待时长，作为当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长。

又例如，当前时刻等待队列中有5个意向用户，依次为意向用户1至5，而无第二类外呼坐席可转接，因此无第二类外呼坐席可转接产生呼损的呼损量为5。需要说明的是，此处例举仅是示意性的，并不对本申请实施例进行限制。

步骤S102，将当前时刻的等待时长和/或呼损量输入预先训练的外呼空闲坐席预测模型，预测下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数，得到下一时刻第二类外呼坐席的预测空闲坐席数。

步骤S103，采用预设控制算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数。

步骤S104，根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数。

步骤S105，将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼。

本申请实施例采用预设控制算法进行需要调整的空闲坐席数的实时计算，将预测空闲坐席数控制在预设数值，进而根据需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数，将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼，从而达到既可以降低第一类外呼坐席转第二类外呼坐席的意向用户损失，又可以缩短第二类外呼坐席两通电话之间的等待时间间隔目的，能够提高外呼效率和订单转化率，提高用户对服务的满意度。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，可以通过以下步骤A1和A2训练上文步骤S102提及的外呼空闲坐席预测模型：

步骤A1，构建初始的预测模型；

步骤A2，将历史等待时长和/或呼损量，以及历史等待时长和/或呼损量对应的第二类外呼坐席的空闲坐席数输入初始的外呼空闲坐席预测模型，对初始的外呼空闲坐席预测模型进行训练，得到训练的外呼空闲坐席预测模型。

本实施例通过构建初始的外呼空闲坐席预测模型，对初始的外呼空闲坐席预测模型进行训练得到训练的外呼空闲坐席预测模型，可以准确和有效地预测第二类外呼坐席的空闲坐席数，以便后续对第二类外呼坐席的预测空闲坐席数进行及时调整。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，上面步骤S103提及的预设控制算法可以是离散化PID(Proportion Integral Derivative，比例积分微分)算法，步骤S103采用预设控制算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数，具体可以是包括以下步骤B1：

步骤B1，采用离散化PID算法，计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时的偏差、积分偏差和微分偏差，得到需要调整的空闲坐席数。

这里的预设数值可以根据实际需求进行设置，如预设数值为0等，本实施例对此不作限制。

本实施例采用离散化PID算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时的偏差、积分偏差和微分偏差，得到需要调整的空闲坐席数，实现对空闲坐席数的有效控制的目的。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，上面步骤B1采用离散化PID算法，计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时的偏差、积分偏差和微分偏差，得到需要调整的空闲坐席数，具体可以包括步骤B11：

步骤B11，采用离散化PID算法，假设采样时间间隔为T，则在下一时刻t，将下一时刻t第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，下一时刻t预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k)，t-T时刻预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k-1)，t-2T时刻预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k-2)，以此类推；

积分偏差为e(k)+e(k-1)+e(k-2)+...+e(0)；

微分偏差为(e(k)-e(k-1))/T；

得到下一时刻t需要调整的空闲坐席数为u(k)，t-T时刻需要调整的空闲坐席数为u(k-1)；

u(k)＝u(k-1)+△u(k)；

其中增量△u(k)＝α(e(k)-e(k-1))+βe(k)+θ(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))；

α为输入参数，表示希望以多大比例弥补预测空闲坐席数与预设数值的差距，为区间0和1之间的数值；

β＝α×T/Ti，Ti为积分偏差统计间隔，为T的整数倍；

θ＝α×Td/T，Td为微分偏差统计间隔，为T的整数倍。

本实施例通过PID控制算法进行需要调整的空闲坐席数的实时计算，将预测空闲坐席数控制在预设数值，进而后续根据需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数，将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼，从而达到既可以降低第一类外呼坐席转第二类外呼坐席的意向用户损失，又可以缩短第二类外呼坐席两通电话之间的等待时间间隔目的。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，步骤S104根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数，这里的外呼参数可以是外呼次数，也可以是外呼倍率等，因此可以通过以下公式根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数：

下一时刻的外呼次数＝u(k)/(当前时刻呼损率×将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席的转接率×外呼中心发起外呼由第一类外呼坐席与用户通话的接通率)

下一时刻的外呼倍率＝下一时刻的外呼次数/100。

本实施例根据需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数，将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼，从而达到既可以降低第一类外呼坐席转第二类外呼坐席的意向用户损失，又可以缩短第二类外呼坐席两通电话之间的等待时间间隔目的。

以上介绍了图1所示实施例的各个环节的多种实现方式，下面将通过具体实施例对本实施例的外呼控制方法做进一步说明。

在该具体实施例中，第一类外呼坐席为机器人，第二类外呼坐席为人工坐席。在现有外呼流程中不存在机器人与人沟通的模块，并且现有计算外呼流程系统未能根据设置目标自适应调节外呼参数，如外呼次数或外呼倍率等外呼参数。

本申请实施实例基于网销领域的人工智能应用场景，如图2所示，首先线索库中包括多个线索用户，外呼中心通过机器人与接通用户进行通话，这里有个接通率，例如外呼中心发起外呼1000个，有100个接通用户，此时接通率为10％，这里仅是例举，并不对本申请实施例进行限制。

接下来，对有意向购买保险的用户会提交给等待队列待转接给转人工座席，由人工座席与意向用户通话，继续进行引导成单。AI和人模式中表示外呼量的外呼次数过多会导致有意向的客户没有空闲的人工坐席与之通话，造成呼损；外呼次数过少会导致人工坐席空闲时间过长，工作效率下降。

本实施例参考PID算法，将呼损和等待时长归一化为一个变量X，即人工坐席的空闲坐席数，通过PID控制算法进行外呼次数或外呼倍率的实时计算调整，使变量X值维持在目标值0附近，以达到既可以降低机器人转人工阶段的线索损失，又可以缩短人工座席两通电话之间的等待时间间隔目的。

如图2所示，在AI和人的外呼系统中，表示外呼量的外呼次数的波动会导致两个参数变化，呼损或者等待时长增加或减少。具体是呼损高的时候等待时长长，呼损低的时候等待时长短。本实施例采用PID控制算法思想，将呼损与等待时长归一化为一个指标X，即下一时刻人工坐席的预测空闲坐席数，采用PID算法公式计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数，然后根据需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼次数或外呼倍率，进而达到外呼次数或外呼倍率的自适应调整。

1.变量归一化

设定归一化后变量为X，固定的外呼次数或外呼倍率调整时间段T，将时间T内的呼损数和人工坐席等待时长分别记为X1和X2，根据历史数据或实际具体要求，可以有时间T内的默认呼损数Y1和等待时长Y2。

若0<＝X1<＝Y1，则呼损数在合理区间内，使用等待时长X2作为X的表示；若0<＝X2<＝Y2，则等待时长在合理区间内，使用呼损数作为X的表示；若X1和X2均在合理区间内，则X＝0，即此时系统处于理想状态。

使用X1和X2表示X时，可以根据具体需求使用相应函数来加大某一方向变量带来的影响。例如等待时长指标相对更重要，可以使用指数函数来表示变量X＝f(X2-Y2)，以此来提高等待时长增加对当前系统状态带来的惩罚。本实施例将当前时刻的等待时长和/或呼损量输入预先训练的外呼空闲坐席预测模型，预测下一时刻人工坐席的空闲坐席数，得到下一时刻人工坐席的预测空闲坐席数，作为归一化后变量X。

2.PID算法

本实施例需要通过PID算法将人工坐席的空闲坐席数维持在预设数值，即目标值0。

采用离散化PID算法，假设采样时间间隔为T，则在下一时刻t，将下一时刻t人工坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时：

偏差e(k)＝0(目标值)-下一时刻人工坐席的预测空闲坐席数

引入偏差是要知道预测空闲坐席数比目标值相差多少，增加空闲坐席数还是减少空闲坐席数。

微分偏差为(e(k)-e(k-1))/T

微分偏差表示当前空闲坐席数与上次空闲坐席数差距有多大，理想系统状态每次计算出的e(k)都为0，即微分应该为0，所以引入微分偏差。

积分偏差为e(k)+e(k-1)+e(k-2)+...+e(0)

积分偏差指的是历史系统运行过程中产生的呼损值或等待时长，通过引入历史数据权重来使系统状态向另一个状态偏移。

得到下一时刻t需要调整的空闲坐席数为u(k)，t-T时刻需要调整的空闲坐席数为u(k-1)；

u(k)＝u(k-1)+△u(k)；

其中增量△u(k)＝α(e(k)-e(k-1))+βe(k)+θ(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))；

α为输入参数，表示希望以多大比例弥补预测空闲坐席数与预设数值的差距，为区间0和1之间的数值；

β＝α×T/Ti，Ti为积分偏差统计间隔，为T的整数倍；

θ＝α×Td/T，Td为微分偏差统计间隔，为T的整数倍。

下一时刻的外呼次数＝u(k)/(当前时刻呼损率×将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席的转接率×外呼中心发起外呼由第一类外呼坐席与用户通话的接通率)

下一时刻的外呼倍率＝下一时刻的外呼次数/100。

本实施例在机器人和人外呼系统框架基础上，将呼损和等待时长指标通过归一化方式看作一个指标，并采用PID算法思想进行外呼控制系统自适应外呼调整，大大提高了外呼效率，人工坐席进线率提升30％，呼损率从20至30％降低至10％左右。

需要说明的是，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。实际应用中，上述所有可能的实施方式可以采用结合的方式任意组合，形成本申请的可能的实施例，在此不再一一赘述。

基于上文各个实施例提供的外呼控制方法，基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种外呼控制装置。

图3是本申请实施例提供的外呼控制装置的结构图。如图3所示，该外呼控制装置可以应用于外呼中心通过第一类外呼坐席与接通用户进行通话，当判断接通用户符合设定条件为意向用户时，将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席，由第二类外呼坐席与意向用户通话的场景，具体可以包括获取模块310、预测模块320、控制模块330、计算模块340以及调整模块350。

获取模块310，用于获取当前时刻将意向用户从等待队列转接给第二类外呼坐席进行通话的等待时长和/或当前时刻无第二类外呼坐席可转接产生呼损的呼损量；

预测模块320，用于将当前时刻的等待时长和/或呼损量输入预先训练的外呼空闲坐席预测模型，预测下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数，得到下一时刻第二类外呼坐席的预测空闲坐席数；

控制模块330，用于采用预设控制算法计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，需要调整的空闲坐席数；

计算模块340，用于根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数；

调整模块350，用于将当前时刻的外呼参数调整为下一时刻的外呼参数进行外呼。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，如图4所示，上文图3展示的装置还可以包括训练模块410，用于：

构建初始的外呼空闲坐席预测模型；

将历史等待时长和/或呼损量，以及历史等待时长和/或呼损量对应的第二类外呼坐席的空闲坐席数输入初始的外呼空闲坐席预测模型，对初始的外呼空闲坐席预测模型进行训练，得到训练的外呼空闲坐席预测模型。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，所述预设控制算法包括离散化PID算法；所述控制模块330还用于：

采用离散化PID算法，计算将下一时刻第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时的偏差、积分偏差和微分偏差，得到需要调整的空闲坐席数。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，所述控制模块330还用于：

采用离散化PID算法，假设采样时间间隔为T，则在下一时刻t，将下一时刻t第二类外呼坐席的空闲坐席数从预测空闲坐席数控制在预设数值时，下一时刻t预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k)，t-T时刻预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k-1)，t-2T时刻预测空闲坐席数与预设数值两者的偏差为e(k-2)，以此类推；

积分偏差为e(k)+e(k-1)+e(k-2)+...+e(0)；

微分偏差为(e(k)-e(k-1))/T；

得到下一时刻t需要调整的空闲坐席数为u(k)，t-T时刻需要调整的空闲坐席数为u(k-1)；

u(k)＝u(k-1)+△u(k)；

其中增量△u(k)＝α(e(k)-e(k-1))+βe(k)+θ(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))；

α为输入参数，表示希望以多大比例弥补预测空闲坐席数与预设数值的差距，为区间0和1之间的数值；

β＝α×T/Ti，Ti为积分偏差统计间隔，为T的整数倍；

θ＝α×Td/T，Td为微分偏差统计间隔，为T的整数倍。

本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，所述计算模块340还用于：

通过以下公式根据下一时刻需要调整的空闲坐席数计算下一时刻的外呼参数：

下一时刻的外呼次数＝u(k)/(当前时刻呼损率×将意向用户提交给等待队列待转接给第二类外呼坐席的转接率×外呼中心发起外呼由第一类外呼坐席与用户通话的接通率)

下一时刻的外呼倍率＝下一时刻的外呼次数/100。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任意一个实施例的外呼控制方法。

在示例性的实施例中，提供了一种电子设备，如图5所示，图5所示的电子设备500包括：处理器501和存储器503。其中，处理器501和存储器503相连，如通过总线502相连。可选地，电子设备500还可以包括收发器504。需要说明的是，实际应用中收发器504不限于一个，该电子设备500的结构并不构成对本申请实施例的限定。

处理器501可以是CPU(Central Processing Unit，中心处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器501也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。

总线502可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线502可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线502可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器503可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

存储器503用于存储执行本申请方案的计算机程序代码，并由处理器501来控制执行。处理器501用于执行存储器503中存储的计算机程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。

其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行上述任意一个实施例的外呼控制方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述描述的系统、装置、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，为简洁起见，在此不另赘述。

本领域普通技术人员可以理解：本申请的技术方案本质上或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，其包括若干程序指令，用以使得一电子设备(例如个人计算机，服务器，或者网络设备等)在运行所述程序指令时执行本申请各实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，实现前述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件(诸如个人计算机，服务器，或者网络设备等的电子设备)来完成，所述程序指令可以存储于一计算机可读取存储介质中，当所述程序指令被电子设备的处理器执行时，所述电子设备执行本申请各实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：在本申请的精神和原则之内，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案脱离本申请的保护范围。