本次将会介绍有关《客服中心场景下基于情感分析的业务流程预测研究》的进展情况。主要内容如下：

科研背景：

• 针对大型、复杂的业务流程，业务流程管理（BPM）有利于降低流程执行成本、有助于管理人员进行决策。预测性的业务流程监控（PBPM）是业务流程管理中的重要研究领域，近年来涌现出很多相关的研究工作与成果。
• 业务流程预测分析已完成流程实例的事件日志，对正在运行的实例进行预测，以采取更为有效的资源调度等执行策略，避免不必要的损失，提升业务系统的整体性能。
• 随着技术的发展和消费模式的升级，对于面向过程的服务，客服中心直接与客户交流互动，能够直接、客观地获取客户数据。企业通过分析对应的客户数据，及时发现问题改善问题，能优化流程，降低企业成本。客服中心已成为推动企业和政府等组织机构开展数字化和智能化转型的重要切入点。

科研问题：

• 现有的研究认为，客户情绪与认知具有相关性，且明显影响着顾客满意度及后续行为。当前研究没有有效探索客服中心通话中的客户情绪对业务流程状态的影响；现有的业务流程预测方法多数针对特定的单任务预测问题。

科研目的：

• 创新性的提出将客服中心感知的客户情绪数据应用到业务流程预测中，提出一种客服中心场景下基于情感分析技术的业务流程预测方法，对客户的发问意图、抒发情感、表达语义等进行识别和理解；
• 此外，应用多任务学习方法实现模型参数共享，多个目标的模型联合训练，实现多个任务并行预测，缓解模型的过拟合，提高模型的泛化能力，并提升任务的预测精度。

流程框架：

实验结果-一维特征：

多任务学习：

实验结果-多任务学习：