RE-GrievanceAssist：通过基于机器学习的投诉管理提升客户体验
机器学习
2024-05-01 v1 计算与语言
摘要
近年来，数字平台公司面临着日益增加的客户投诉管理挑战，这源于消费者广泛采用导致的。本文介绍了一个专为房地产客户投诉管理设计的端到端管道，命名为RE-GrievanceAssist。该管道由三个关键组件构成：i)基于TF-IDF特征提取和XGBoost分类器的响应/无响应ML模型；ii)使用fasttext分类器的用户类型分类器；iii)基于TF-IDF特征提取和XGBoost分类器的问题/子问题分类器。最终，该系统被部署为Databricks中的批处理作业，自2023年8月起以批处理方式运行，显著减少了整体手动工作量，月度成本降低了15万印度卢比。
引用
@article{arxiv.2404.18963,
title = {RE-GrievanceAssist: Enhancing Customer Experience through ML-Powered Complaint Management},
author = {Venkatesh C and Harshit Oberoi and Anurag Kumar Pandey and Anil Goyal and Nikhil Sikka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.18963},
year = {2024}
}