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龙图腾网恭喜浙江辉驿网络科技有限公司申请的专利基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119515014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510077212.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法是由单海洋;李丹瑛;王秋棠设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法，本发明涉及智能资源调度技术领域，新的服务资源产生时，自动触发调度流程，识别服务资源的服务任务信息并进行收集；收集最新的工程师相关数据，并整合工程师数据和任务信息，得到多维度任务数据集。该基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法，通过综合考虑工作饱和度和距离远近等因素，避免了工程师的过度劳累和不必要的路程时间浪费，能够快速响应资源，减少资源处理的平均时长，从而提高整体服务效率，并且根据工程师的技能和历史好评率分配资源，确保资源由具备相应能力且服务质量高的工程师处理，提高了资源处理的成功率和客户满意度。

本发明授权基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型驱动的多关键指标融合服务资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、新的服务资源产生时，自动触发调度流程，识别服务资源的服务任务信息并进行收集，所述步骤一中，服务任务信息的获取过程包括：新的服务资源通过系统界面、API接口、邮件、短信方式进入服务管理系统，服务管理系统通过事件监听机制，实时监控新服务资源的进入，当检测到新服务资源时，触发器配置机制自动激活，触发调度流程；对新服务资源中的服务任务内容进行分析，识别具体的维修类型或咨询问题类别，并利用自然语言处理技术，将服务内容转化为系统可识别的标准化格式；从服务资源中提取服务地点信息，包括客户地址、服务区域，并根据服务资源的描述及客户要求，设定资源的紧急程度参数，分别为紧急、普通、预约三种级别；将识别出的服务内容、服务地点、紧急程度参数信息进行整合，形成完整的服务任务信息，并将整合后的服务任务信息存储在服务管理系统的数据库中；服务管理系统根据整合后的服务任务信息，准备进行工程师的调度，并将服务任务信息传递至AI大模型，准备进行进一步的匹配和分配；步骤二、收集最新的工程师相关数据，并整合工程师数据和任务信息，得到多维度任务数据集，所述步骤二中，多维度任务数据集的获取过程包括：与现有的工程师排班系统建立API接口，定期以20分钟频次同步最新的排班信息，包括工程师的可用时间段和休息日，在接收到排班数据后，进行校验，并将数据整合到调度系统的排班信息库中；建立任务进度跟踪系统，记录每个工程师当前的任务分配情况、已完成任务的进度以及预计的剩余工作时间，并根据工程师的任务进度和预计工作时间，计算其工作饱和度；与工程师的个人档案及技能数据库建立连接，定期同步最新的专业技能、认证情况和培训经历，根据工程师的工作区域，自动确认其服务区域，并存储在系统中；与客户反馈系统建立接口，定期收集工程师的历史好评率信息，包括客户评价和满意度调查，对收集到的客户反馈进行数据分析，计算工程师好评满意度；将收集到的工程师数据与服务任务信息进行整合，根据整合后的数据，构建多维度任务数据集，并将构建好的多维度任务数据集存储在服务管理系统的数据库中；所述工作饱和度的计算表达式为： 其中，是工作饱和度，是实际工作时间，是工作强度系数，是已完成任务量，是任务质量系数，是最大工作能力，是标准工作时间，指工程师的标准工作时间；所述工程师好评满意度的计算表达式为： ；其中，是工程师好评满意度，是第i个客户的评分，是第i个客户的期望值，是第i个客户的投诉次数，是第i个客户的投诉严重程度；步骤三、将多维度任务数据集的相关数据输入到AI大模型中，利用机器学习算法进行特征分析；步骤四、利用AI大模型对输入的数据进行处理和分析，计算每个工程师对于该服务任务的匹配得分；步骤五、根据AI大模型输出的工程师匹配得分，对所有可用工程师进行排序，并分析工程师与该服务任务的匹配度；步骤六、确定执行任务的工程师后，将调度结果通知至工程师和相关的服务管理系统，在任务执行过程中，持续采集更新工程师的工作饱和度信息。

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