基于AI的消费者投诉与支持请求智能路由方案解析-优快云博客

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基于AI的消费者投诉与支持请求智能路由方案解析

professional-services Common solutions and tools developed by Google Cloud's Professional Services team. This repository and its contents are not an officially supported Google product. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/professional-services

项目背景

在现代企业客户服务中，高效处理消费者投诉和支持请求至关重要。传统人工分类方式存在效率低下、主观性强等问题。本项目展示如何利用机器学习技术，基于消费者金融保护局(CFPB)的公开投诉数据库，构建智能化的投诉处理系统。

技术架构

该解决方案采用模块化设计，主要包含以下组件：

数据层：使用BigQuery存储和处理消费者投诉数据
模型层：采用AutoML Tables进行模型训练和批量预测
应用层：支持批量预测和在线API预测两种服务方式

整个系统通过配置驱动的SQL管道实现数据处理流程，具有高度可扩展性。

核心功能

该解决方案不仅能预测企业对消费者投诉的响应结果，还可扩展应用于：

支持请求的智能路由分配
自动识别适合模板化回复的请求
支持请求优先级排序
特定产品支持需求识别

实现细节

目录结构解析

项目采用清晰的模块化结构：

├── scripts        # 数据处理和模型训练的核心Python脚本
├── queries        # 数据清洗和转换的SQL查询
├── notebooks      # 数据探索的Jupyter笔记本(仅供参考)
└── config         # 项目配置和表结构定义

关键配置文件

pipeline.yaml是整个项目的核心配置文件，包含：

文件路径：各组件文件的绝对路径
全局配置：项目ID、数据集名称、模型参数等
查询文件：使用的SQL查询文件列表
查询参数：SQL查询中的可替换参数
模型配置：AutoML模型训练的具体参数

数据处理流程

数据提取：从BigQuery获取原始投诉数据
特征工程：通过SQL转换生成模型所需特征
数据分割：将数据集分为训练集和预测集
模型训练：使用AutoML Tables训练分类模型
预测生成：对保留数据集进行预测

实践指南

环境准备

建议使用Cloud AI Platform Notebook实例运行本项目，需确保以下API已启用：

Compute Engine API
BigQuery API
Cloud AutoML API
Cloud Storage API

配置调整

运行前需修改以下配置项：

file_paths.queries：查询文件所在绝对路径
global.destination_project_id：您的项目ID
global.destination_dataset：BigQuery数据集名称
global.dataset_display_name：AutoML数据集名称
global.model_display_name：AutoML模型名称

执行流程

通过run_pipeline.sh脚本控制执行流程：

bash run_pipeline.sh config/my_config.yaml ftp

参数说明：

f：特征工程阶段
t：模型训练阶段
p：预测生成阶段

在线预测部署

项目支持将模型部署为API服务：

部署模型：bash online_predict.sh config/my_config.yaml deploy
进行预测：bash online_predict.sh config/my_config.yaml predict predict_payload.json
取消部署：bash online_predict.sh config/my_config.yaml undeploy

注意：在线预测会产生持续费用，使用后应及时取消部署。