CN106791235B - 一种选择服务座席的方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例提供一种选择服务座席的方法、装置及系统，涉及通信技术领域，能够给用户分配到最合适的服务座席，提高用户对呼叫中心的服务的满意度。该方法包括：智能决策设备接收为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席的请求消息；智能决策设备根据请求消息，获取依据接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，匹配度是基于接入用户的语音特征计算得到；智能决策设备将获取到的服务座席的标识发送至路由控制器；其中，发送至路由控制器的服务座席的标识用作为接入用户选择服务座席的参考。

Description

一种选择服务座席的方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种选择服务座席的方法、装置及系统。

背景技术

在移动互联网时代，用户对卓越的用户服务体验的需求越来越迫切。呼叫中心作为运营商和企业互联网服务的入口，其提供的服务体验直接关系到用户对运营商和企业互联网服务的满意度。

其中，用户是否满意呼叫中心的服务和当前是哪一个服务座席为其提供服务有很大的关系，例如，服务座席A为具有特定特征(如习惯、声音、情绪等)的用户B提供服务，则服务座席A的服务习惯、声音、以及处理危机的方式等都会影响到用户B对服务体验的满意度。因此，如何为接入用户选择一个合适的服务座席为其提供服务直接关系到用户的最终满意度。

目前，呼叫中心系统一般是利用随机选择的方式为用户分配服务座席，或者选取上次为该用户提供服务的服务座席为此次为该用户提供服务的服务座席。采用上述方法为用户选择服务座席，无法给用户分配合适的服务座席为其服务，导致用户对呼叫中心的服务的满意度较低。

发明内容

本发明的实施例提供一种选择服务座席的方法、装置及系统，解决了目前无法给用户分配合适的服务座席为其服务，导致用户对呼叫中心的服务的满意度较低的问题。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

本发明实施例提供一种选择服务座席的方法，智能决策设备在接收到为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席的请求消息后，依据接入用户的语音特征，得到接入用户与服务座席的匹配度，并根据接入用户与服务座席之间的匹配度决策出服务座席的标识，然后，智能决策设备将获取到的服务座席的标识发送至路由控制器，以便于路由控制器根据智能决策设备发送的服务座席的标识为接入用户选择服务座席。

本发明实施例中，智能决策单元决策出的服务座席的标识是基于接入用户的语音特征、接入用户与服务座席的匹配度得到的，因此，采用该方法为接入用户选择的服务座席更加适合接入用户的需求，也能提高接入用户对呼叫中心的服务的满意度。

在所述智能决策设备接收为接入用户选择服务座席的请求消息之前，所述方法还包括：

所述智能决策设备预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

进一步地，所述智能决策设备预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型，具体包括：

所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，每条通话记录中包括通话的录音，所述通话的服务座席的标识以及所述通话的用户的标识，然后，所述智能决策设备对所述抽样数据中的每条通话记录中的录音进行语音分析，得到对应于每条通话记录的语音特征数据，且语音特征数据与对应的通话记录中的服务坐席的标识形成数据对，最后，所述智能决策设备利用预设算法对得到的数据对进行训练，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

智能决策设备自身维护用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型，使得智能决策设备在接收到为某一用户选择服务座席的请求时，智能决策设备可以利用该计算模型计算该用户与服务座席的匹配度，并根据计算出的匹配度确定为匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

智能决策设备自身维护的用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型是智能决策设备基于历史通话记录中选取的部分通话记录进行分析得到的，历史通话记录能够清楚的获知用户对服务座席的满意度，因此，通过分析历史通话记录得到的计算模型能够较为准确的表示用户与服务座席的匹配关系，进一步地，利用该计算模型获取当前呼叫的用户与服务座席的匹配度也较为准确。

可选的，智能决策设备接收到的请求消息中携带所述接入用户的语音特征数据，这样，所述智能决策设备获取依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，具体包括：

所述智能决策设备将所述接入用户的语音特征数据输入到所述计算模型中，由所述计算模型计算所述接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与所述接入用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

进一步地，在所述智能决策设备得到所述计算模型后，所述方法还包括：

首先，智能决策设备分析所述历史通话记录中的各用户的语音特征数据；所述智能决策设备将被分析的用户的语音特征数据分别输入到所述计算模型中进行计算，得到与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识；最后，所述智能决策设备保存所述被分析的用户的标识和与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识的对应关系。

本发明实施例中的智能决策设备除了保存有用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型，还可以保存有被分析的用户的标识与服务座席的标识的对应关系，该对应关系是通过利用计算模型得到的。这样，不论是否能够获取到当前呼叫的接入用户的语音特征，智能决策设备都可以获取到与接入用户的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

可选的，智能决策设备接收到的请求消息中携带有所述接入用户的标识，这样，所述智能决策设备获取依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，具体包括：

所述智能决策设备根据所述接入用户的标识，在所述对应关系中查找与所述接入用户的标识相对应的服务座席的标识。

具体的，本发明实施例中所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，包括：所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取质量评价为满意的通话记录作为抽样数据。

在这种情况下，本发明实施例中匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度最高的服务座席的标识。

本发明实施例中的计算模型和对应关系是依据部分历史通话记录生成的，若智能决策设备选取质量评价为满意的通话记录，并对质量评价为满意的通话记录进行分析，生成了计算模型和对应关系，则智能决策设备可以根据计算模型或者对应关系，获取到与接入用户的匹配度最高的服务座席的标识。

具体的，本发明实施例中所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，包括：所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取质量评价为不满意的通话记录作为抽样数据。

在这种场景中，本发明实施例中匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

与第一方面的第六种可能的实现方式相类似，本发明实施例中智能决策设备也可以选取质量评价为不满意的通话记录，并对质量评价为不满意的通话记录进行分析，生成了计算模型或对应关系，则智能决策设备可以根据计算模型或者对应关系，获取到与接入用户的匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

进一步地，本发明实施例提供的选择服务座席的方法中，在接入用户的呼叫结束后，还包括：

所述智能决策设备采集本次呼叫的通话记录，并利用采集到的通话记录对所述计算模型进行更新。

智能决策设备通过分析新的通话记录，来实现对计算模型的进一步更新，提高了计算模型的精确度。

本发明的另一实施例也提供一种选择服务座席的方法，首先，路由控制器向智能决策设备发送请求消息，请求所述智能决策设备为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席，然后，所述路由控制器接收所述智能决策设备基于接入用户与服务座席之间的匹配度决策出的服务座席的标识；最后，所述路由控制器参考接收到的服务座席的标识，选择为所述接入用户服务的服务座席的标识。

本发明实施例中，路由控制器在为接入用户分配路由时，是根据其接收智能决策设备发送的服务座席的标识来选择为接入用户服务的服务座席的标识的，而智能决策设备发送至路由控制器的服务座席的标识是智能决策设备根据接入用户与服务座席的匹配度决策出的，因此，本发明实施例中路由控制器为接入用户分配路由时，间接的考虑了接入用户与服务座席的匹配度，根据匹配度选择出的服务座席较为准确，能够符合接入用户的需求，提高接入用户对服务座席的满意度。

可选的，本发明实施例中所述路由控制器接收与所述接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识，则所述路由控制器参考接收到的服务座席的标识，选择为接入用户服务的服务座席的标识的过程为路由控制器将接收到的服务座席的标识确定为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

可选的，本发明实施例中所述路由控制器接收与所述接入用户的语音特征的匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识，则所述路由控制器参考接收到的服务座席的标识，选择为接入用户服务的服务座席的标识的过程具体为：

所述路由控制器从现有服务座席的标识中，选择除接收到的服务座席的标识以外的任意一个服务座席的标识作为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

与上一个实施例相对应，本发明实施例中路由控制器接收到服务座席的标识可以为与接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识，也可以为与接入用户的语音特征的匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。在不同应用场景中，路由控制器为接入用户选择服务座席采用的方式不同。

本发明实施例提供一种智能决策设备，包括：接收单元、获取单元和发送单元。

具体的，本发明实施例提供的各个单元模块所实现的功能具体如下：

接收单元，用于接收为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席的请求消息；

获取单元，用于根据所述接收单元接收到的所述请求消息和基于所述接入用户的语音特征计算得到匹配度，决策出服务座席的标识；

发送单元，用于将所述获取单元获取到的服务座席的标识发送至所述路由控制器，以供路由控制器为所述接入用户选择服务座席时进行参考。

本发明实施例提供的智能决策设备的技术效果可以参见上述实施例中智能决策设备执行的选择服务座席的方法中描述的智能决策设备的技术效果，此处不再赘述。

进一步地，所述智能决策设备还包括生成单元，

所述生成单元，用于在所述接收单元接收为接入用户选择服务座席的请求消息之前，预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

进一步地，智能决策设备还包括选取单元，

所述选取单元，用于从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，每条通话记录中包括通话的录音，所述通话的服务座席的标识以及所述通话的用户的标识。

这种应用场景中，所述生成单元，具体用于对所述选取单元选取的所述抽样数据中的每条通话记录中的录音进行语音分析，得到对应于每条通话记录的语音特征数据，所述语音特征数据与对应的通话记录中的服务坐席的标识形成数据对，以及用于利用预设算法对所述数据对进行训练，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

可选的，本发明实施例中所述接收单元接收到的所述请求消息中携带所述接入用户的语音特征数据。

这种应用场景中，所述获取单元，具体用于将所述接入用户的语音特征数据输入到所述生成单元得到的所述计算模型中，由所述计算模型计算所述接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与所述接入用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

进一步地，所述生成单元在得到所述计算模型后，还用于：

分析所述历史通话记录中的各用户的语音特征数据；

将被分析的用户的语音特征数据分别输入到所述计算模型中进行计算，得到与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识；

保存所述被分析的用户的标识和与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识的对应关系。

可选的，本发明实施例中所述接收单元接收到的所述请求消息中携带所述接入用户的语音特征数据。

这种应用场景中，所述获取单元，具体用于根据所述接入用户的标识，在所述生成单元生成的所述对应关系中查找与所述接入用户的标识相对应的服务座席的标识。

可选的，本发明实施例中所述选取单元，具体用于从所述历史通话记录中选取质量评价为满意的通话记录作为抽样数据。

这样的话，本发明实施例中匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度最高的服务座席的标识。

可选的，本发明实施例中的所述选取单元，具体用于从所述历史通话记录中选取质量评价为不满意的通话记录作为抽样数据。

这样的话，本发明实施例中匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

与上述实施例智能决策设备执行的选择服务座席的方法相同，本发明实施例中选取单元选取的服务座席的标识可以为匹配度最高的服务座席的标识，也可以为匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

进一步地，所述智能决策设备还包括采集单元，

所述采集单元，用于采集本次呼叫的通话记录。

进一步地，所述智能决策设备还包括处理单元，

所述处理单元，用于利用所述采集单元采集到的通话记录对所述计算模型进行更新。

此处技术效果可以参见上述实施例中智能决策设备执行的选择服务座席的方法中描述的智能决策设备的技术效果，此处不再赘述。

本发明另一实施例提供一种路由控制器，包括接收单元、发送单元和处理单元。

具体的，本发明实施例提供的各个单元模块所实现的功能具体如下：

发送单元，用于向智能决策设备发送请求消息，请求所述智能决策设备为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席；

接收单元，还用于接收所述智能决策设备依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，所述匹配度是基于所述接入用户的语音特征计算得到；

处理单元，用于参考所述接收单元接收到的服务座席的标识，选择为所述接入用户服务的服务座席的标识。

可选的，本发明实施例中所述接收单元接收与所述接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识。

这样，本发明实施例中的所述处理单元，具体用于将所述接收单元接收到的服务座席的标识确定为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

本发明实施例提供的路由控制器的技术效果可以参见上述实施例中路由控制器执行的选择服务座席的方法中描述的路由控制器的技术效果，此处不再赘述。

可选的，本发明实施例中的所述接收单元接收与所述接入用户的语音特征的匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

这样，所述处理单元，具体用于从现有服务座席的标识中，选择除接收到的服务座席的标识以外的任意一个服务座席的标识作为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

此处技术效果可以参见上述实施例中路由控制器执行的选择服务座席的方法中描述的路由控制器的技术效果，此处不再赘述。

本发明另一实施例提供一种选择服务座席的系统，包括如上述实施例中任意一项所述的智能决策设备以及如上述实施例中任意一项所述的路由控制器，所述路由控制器与所述智能决策设备相连。

进一步地，本发明实施例提供的系统还包括计算机电话集成CTI，所述CTI与所述路由控制器相连。

所述CTI，用于接收接入用户发起的呼叫请求，并根据所述呼叫请求发送为接入用户分配路由的路由分配消息至所述路由控制器，以及用于接收所述路由控制器发送的为接入用户服务的服务座席的标识和目标队列，并将所述接入用户与所述为接入用户服务的服务座席接通。

进一步地，本发明实施例提供的系统还包括互动式语音应答IVR，所述IVR与所述CTI连接；

所述IVR，用于获取所述接入用户的语音特征数据，并将所述接入用户的语音特征数据发送至所述CTI。

本发明实施例提供的选择服务座席的系统的技术效果可以参见上述实施例中智能决策设备执行的选择服务座席的方法中描述的智能决策设备的技术效果和上述实施例中路由控制器执行的选择服务座席的方法中描述的路由控制器的技术效果，此处不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为传统呼叫中心系统的结构示意图；

图2为现有的选择服务座席方法流程示意图；

图3为本发明实施例的呼叫中心系统的结构示意图；

图4为本发明实施例的生成计算模型的方法流程示意图；

图5为本发明实施例的生成对应关系的方法流程示意图；

图6为本发明实施例的选择服务座席的方法流程示意图一；

图7为本发明实施例的选择服务座席的方法流程示意图二；

图8为本发明实施例的选择服务座席的方法流程示意图三；

图9为本发明实施例的智能决策设备的结构示意图一；

图10为本发明实施例的智能决策设备的结构示意图二；

图11为本发明实施例的路由控制器的结构示意图一；

图12为本发明实施例的智能决策设备的结构示意图三；

图13为本发明实施例的路由控制器的结构示意图二；

图14为本发明实施例的选择服务座席的系统的结构示意图一；

图15为本发明实施例的选择服务座席的系统的结构示意图二。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透切理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

自动呼叫分配器(ACD，Automatic Call Distribution)是一种基于被呼叫的号码和相关指令处理数据库，对来电进行安排和处理的电话装置。

计算机电话集成(CTI，Computer Telephony Integration)，也称为计算机电话，用于描述计算机来管理电话呼叫。它是指计算机化的呼叫中心，例如，将用户的呼叫直接接入到正确的地点。

图1是传统呼叫中心系统的结构示意图,在该呼叫中心系统中包含有ACD、与ACD相连接的互动式语音应答(IVR，Interactive Voice Response)、与IVR相连接的CTI以及分别与CTI相连接的服务座席和路由控制器，其中，CTI根据不同的业务类型和用户级别，设置不同的技能队列，每一个技能队列中签入多个服务座席。用户终端通过传输网与该呼叫中心系统进行交互。

用户终端，可以是无线终端也可以是有线终端，无线终端可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，具有无线连接功能的手持式设备、或连接到无线调制解调器的其他处理设备。无线终端可以经无线接入网(例如RAN，Radio Access Network)与一个或多个核心网进行通信，无线终端可以是移动终端，如移动电话(或称为“蜂窝”电话)和具有移动终端的计算机，例如，可以是便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的移动装置，它们与无线接入网交换语言和/或数据。无线终端也可以称为系统、订户单元(Subscriber Unit)、订户站(Subscriber station)，移动站(Mobile Station)、移动台(Mobile)、远程站(Remote station)、接入点(Access point)、远程终端(RemoteTerminal)、接入终端(Access Terminal)、用户终端(User Terminal)、用户代理(UserAgent)、或用户装备(User Equipment)。

利用传统的呼叫中心系统，一个用户呼叫在接入呼叫中心后，经过ACD排队进入IVR自助服务流程。如果该用户需要人工服务，则再由CTI经由路由控制器给该用户分配一个服务座席，其中，路由控制器来确定为用户分配服务座席的规则。

具体的，CTI经由路由控制器选择服务座席的方式为：

方式一、呼叫到达后，该呼叫先在某一个技能队列中排队，排队结束后，从签入该队列的服务座席中选择一个空闲的服务座席为接入用户服务。

方式二、呼叫到达后，CTI获取上次为该用户服务的服务座席，直接将该呼叫放入该服务座席签入的技能队列中排队，排队结束后，该呼叫进入该服务座席的私有队列排队，最后由该服务座席为给该用户提供服务。

其中，如图2所示，若CTI经由路由控制器选择服务座席的方式为方式二，则为用户选择服务座席的具体方法为：

1、用户终端发送呼叫请求至CTI。

2、CTI向路由控制器发送路由请求消息。

其中，该路由请求消息中至少包含用户身份标识号码(ID，Identity)，用户ID一般为用户的电话号码。

3、路由控制器获取历史服务数据，并根据用户ID从历史服务数据中查询出最近一次为该用户服务的服务座席A1。

4、路由控制器从服务座席A1签入的技能队列中，选择一个和该用户的业务属性级别匹配的目标技能队列Q1。

5、路由控制器将获取到的目标技能队列Q1和服务座席A1的ID返回给CTI。

6、CTI将用户的呼叫放入技能队列Q1进行排队。

7、当呼叫从技能队列Q1出队时，CTI再将该用户的呼叫放入服务座席A1的私有队列排队。

8、当呼叫从服务座席A1的私有队列出队时，CTI接通服务座席A1和该用户的呼叫会话。

可以理解的是，如果CTI经由路由控制器选择服务座席的方式为方式一，则从技能队列中选择一个空闲服务座席为用户提供服务，但是，该选择的过程是随机的，没有考虑服务座席是否适合为当前的用户提供服务，如：服务座席的习惯、声音、语调等因素是否符合用户的偏好。

如果CTI经由路由控制器选择服务座席的方式为方式二，则根据历史呼叫信息获取上次为该用户服务的服务座席，并指定上次为该用户服务的服务座席为该用户提供服务，虽然该选择服务座席的方法是按照最近一次服务的规则指定服务座席，但上次为接入用户提供服务的服务座席也不一定适合为当前的用户提供服务，不能实现服务座席与用户的智能匹配，无法在用户和服务座席之间进行精确匹配，导致用户对呼叫中心的服务的满意度较低。

针对上述问题，本发明提供一种选择服务座席的方法、装置及系统，通过在传统的呼叫中心系统中增加存储有用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型的智能决策设备，来实现路由控制器间接性的获取依据发起呼叫的接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，并根据决策出的服务座席的标识为接入用户选取服务座席，使得选择的服务座席更加适合接入用户的需求，也能提高接入用户对呼叫中心的服务的满意度。

图3是本发明实施例提供的呼叫中心系统的结构示意图。参见图3，该呼叫中心系统是在传统的呼叫中心系统中增加了智能决策设备，其中，智能决策设备与路由控制器之间通过网络连接。

可选的，本发明实施例中的路由控制器可以为单独设立的一个设备，也可以为在CTI中单独设立的一个处理器，还可以为在CTI中的某一个处理器上集成实现。这里所述的处理器可以是一个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

需要说明的是，若本发明实施例中的路由控制器被配置在CTI中，则本发明实施例中路由控制器所执行的步骤均为CTI执行，CTI与路由控制器的交互步骤均为CTI内部的相应模块执行。

实施例一

本发明实施例提供的选择服务座席的方法中，智能决策设备预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

在为用户选择服务坐席的过程中，依据可代表用户情绪的语音特征与服务坐席的匹配度来选择为用户服务的服务坐席，使得为用户选择的服务座席更加适合该用户，也能提高用户对呼叫中心的服务的满意度。

智能决策设备预先对历史通话记录进行分析可以是智能决策设备预先对从历史通话记录中选取的质量评价为满意的通话记录进行分析，也可以是智能决策设备预先对从历史通话记录中选取的质量评价为不满意的通话记录进行分析。

容易理解的是，本发明实施例中质量评价为满意的通话记录也可以理解为呼叫中心主动外呼营销的应用场景中营销成功的通话记录。相对应的，质量评价为不满意的通话记录可以理解为呼叫中心主动外呼营销的应用场景中营销不成功的通话记录。

具体的，如图4所示，本发明实施例中的计算模型的生成方法为：

S101、智能决策设备从历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，每条通话记录中包括通话的录音，通话的服务座席的标识以及通话的用户的标识。

具体的，智能决策设备从CTI处获取历史通话记录，并从该历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据。

可选的，本发明实施例中的智能决策设备可以从历史通话记录中选取质量评价为满意的通话记录作为抽样数据，也可以从历史通话记录中选取质量评价为不满意的通话记录作为抽样数据。

可以理解的是，用户在与呼叫中心的服务座席人员进行通话后，一般会对此次通话中为用户提供服务的服务座席人员做出质量评价，用户可以选择满意，也可以为不满意。因此，历史通话记录中会直接携带有质量评价的信息，智能决策设备可以很容易的根据该信息抽出取质量评价为满意或者质量评价为不满意的通话记录。

可选的，本发明实施例中用户的标识可以为用户ID，也可以为用户使用的用户终端的国际移动用户识别码(IMSI，International Mobile Subscriber IdentificationNumber)。

S102、智能决策设备对抽样数据中的每条通话记录中的通话录音进行语音分析，得到对应于每条通话记录的语音特征数据，其中，语音特征数据与对应的通话记录中的服务坐席的标识形成数据对。

具体的，智能决策设备可以利用语音识别技术对抽样数据中的每条通话记录中的通话录音进行语音分析，得到对应于每条通话记录中的语音特征数据，并获取语音特征数据与对应的通话记录中的服务座席的标识形成的数据对。

其中，语音特征数据至少包括响度、通话时长、语速以及情绪特征。

需要说明的是，智能决策设备可以利用任意一种现有的语音识别技术来获取抽样数据中的每条通话记录中的语音特征数据，本发明实施例对此不作具体限定。

示例性的，智能决策设备对抽样数据中的每条通话记录的通话录音进行处理，利用语音识别技术从通话录音中获取如下语音特征数据：频率(a1)、响度(a2)、语速(a3)、情绪特征(a4)、通话时长(a5)和静音时长(a6)。

进一步地，智能决策设备可以按照预设的离散化规则，对每条通话记录的语音特征数据进行离散化处理，并获取离散化处理后的语音特征数据与对应的通话记录中的服务座席的标识形成的数据对。

示例性的，智能决策设备对抽样数据中的每条通话记录中的频率、响度、语速、通话时长和静音时长采用下述离散化规则进行离散化处理：

频率：1:[20-30)2:[30,50)3:[50,90)，以此类推；

响度：1:[0-10)2:[10,20)3:[20,30)，以此类推；

通话时长(秒)：1:[0-10)2:[10,20)3:[20,30)，以此类推；

静音时长(秒)：1:[0-10)2:[10,20)3:[20,30)，以此类推；

情绪特征：1：易怒、2：急躁、3：镇静；

语速(字/秒)：1:[0-0.5)2:[0.5-1)3:[1-1.5)，以此类推。

其中，若静音时长为11秒，则将通话记录中的静音时长用2表示。

智能决策设备按照上述离散化规则，对每条通话记录的语音特征数据进行离散化处理，并获取离散化处理后的语音特征数据与对应的通话记录中的服务座席的标识形成的数据对。

示例性的，智能决策设备按照上述离散化规则，对通话记录的语音特征数据进行离散化处理，获取离散化处理后的语音特征数据与对应的通话记录中的服务座席的标识形成的数据对为：{[频率:15]^5,[响度:3]^5,[通话时长:6]^1,[静音时长:2]^2,[情绪特征:2]^10,[语速:3]^5,[服务座席标识:120]}，其中“^”后面的数字代表该字段的权重。

S103、智能决策设备利用预设算法对数据对进行训练，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

本发明实施例中的预设算法可以为朴素贝叶斯算法，也可以为K最近邻(KNN，K-Nearest Neighbor Algorithm)算法，还可以为其他关联规则算法，本发明实施例对此不作具体限定。

下面以智能决策设备利用朴素贝叶斯算法对数据对进行训练为例进行说明。

若通话记录的语音特征数据可以表示为：x＝(a1,a2,a3,a4,a5,a6)，在这个特征向量里，每一个数据项的权重不同，以1为单位，权重依次为：1、1、1、2、1、2。智能决策设备利用权重对特征向量进行一个扩展，形成一个8维的特征向量：x’＝(b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8)，其中，b1＝a1,b2＝a2,b3＝a3,b4＝a3,b5＝a4,b6＝a5,b7＝a6,b8＝a6。每个b为x’的一个特征属性。

(1)、设x’＝(b1,b2,……,bm)，每个b为x’的一个特征属性。

(2)、呼叫中心系统中已有的所有的座席y形成了一个分类集合C，C＝(y1,y2,y3,y4,…,yn)。

(3)、智能决策设备根据x’＝(b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8)和C＝(y1,y2,y3,y4,…,yn)，分别计算P(y1|x’)，P(y2|x’)，…，P(yn|x’)。

(4)、如果P(yk|x’)＝max{P(y1|x’)，P(y2|x’)，…，P(yn|x’)}，则x’属于分类yk。

其中，第(3)步的计算方法如下：

a、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。

b、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即：

P(b1|y1)，P(b2|y1)，…，P(b1|y2)，P(b2|y2)，…，P(b1|yn)，P(b2|yn)，…，P(bm|yn)。

c、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：

P(yi|x)＝P(x|yi)P(yi)/P(x)＝P(a1|yi)P(a2|yi)…P(am|yi)P(yi)/P(x)。

上式中，分母对于所有类别为常数，将分子最大化后就可以得到(4)中的结果。

本发明实施例中以特征数据x’作为步骤(1)中的分类项，以坐席集合C作为步骤(2)中的类别集合，从而计算出每一个特征数据x’对应的分类(座席)。

得到计算模型后，在后续接入用户的呼叫时，可以直接将用户的语音特征输入到该计算模型中进行计算，从而得到与该用户的匹配度是在预设范围内的服务座席的标识。然后依据得到的服务坐席的标识选择为用户提供服务的服务坐席。

需要说明的是，在一些场景下，比如，对于非ASR呼叫请求，智能决策设备接收的请求消息中可能仅包含的用户的标识，而无法携带该用户的语音特征数据。

因此，本发明另一实施例提供了一种利用用户的历史通话记录来获得用户的语音特征的方式。采用该方式时，智能决策设备可在得到计算模型后，对历史通话记录的各用户的语音特征进行计算，得到这些用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识，然后，保存各用户和与各用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识的对应关系。在后续接入这些用户的呼叫时，可以通过查询该对应关系，直接获得对应的服务坐席的标识。

具体的，本发明实施例中的对应关系的生成方法如图5所示。

图5中S201-S203与图4中S101-S103相同，此处不再详细赘述。在执行完S203之后，智能决策设备执行S204-S206。

S204、智能决策设备分析历史通话记录中的各用户的语音特征数据。

针对历史通话记录中的每一条通话记录，智能决策设备按照S102所描述的方法进行处理，得到各通话记录中的用户相对应的语音特征数据。

S205、智能决策设备将被分析的用户的语音特征数据分别输入到计算模型中进行计算，得到与被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

若计算模型是根据质量评价为满意的通话记录生成的，则与被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识为与被分析的用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识。

若计算模型是根据质量评价为不满意的通话记录生成的，则与被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识为与被分析的用户的语音特征的匹配度大于或等于预设阈值的服务座席的标识。

S206、智能决策设备保存被分析的用户的标识和与被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识的对应关系。

智能决策设备将被分析的用户的标识和与被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席标识对应记录，生成包含有至少一个被分析的用户的标识和与至少一个被分析的用户的标识中每个被分析的用户的标识相对应的至少一个服务座席的标识的对应关系。

可选的，该对应关系中还可以包含每个被分析的用户标识与其对应的每个服务座席的标识的匹配度。

可选的，该对应关系由映射关系表来体现，如表1所示，示意包含有至少一个被分析的用户的标识和与至少一个被分析的用户的标识中每个被分析的用户的标识相对应的至少一个服务座席的标识的对应关系。

表1

需要说明的是，表1只是以表格的形式示意包含至少一个被分析的用户的标识和与至少一个被分析的用户的标识中每个被分析的用户的标识相对应的至少一个服务座席的标识的对应关系，并不是对该对应关系的体现形式的限定，本发明对此不做限定。

本发明实施例中智能决策设备通过对历史通话记录进行分析，获得用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型，并进一步地得到被分析的用户标识与服务座席的匹配度的对应关系，从而使得智能决策设备可以利用该计算模型或者对应关系，获取为接入用户选择服务座席时可以参考的服务座席，进而使得路由控制器根据智能决策设备获取到的服务座席的标识为接入用户选择服务座席的标识。采用这种方法为接入用户选取的服务座席，能够更加符合接入用户的需求，提高接入用户对呼叫中心的服务的满意度。

实施例二

本发明实施例提供一种选择服务座席的方法，本发明实施例存在以下两种不同应用场景为接入用户选择服务座席：

一、接入用户主动接入呼叫中心的应用场景。

在该应用场景中，本发明实施例存在以下两种不同的情况为接入用户选择服务座席：

1、如图6所示，接入用户发起普通呼叫请求(不是ASR呼叫请求)，且该呼叫请求转为人工服务时，为接入用户选择服务座席。

2、如图7所示，接入用户发起ASR呼叫请求，且该呼叫请求转为人工服务时，为接入用户选择服务座席。

二、呼叫中心主动外呼营销的应用场景。

如图8所示，呼叫中心系统中的CTI主动发起外呼请求(不是ASR呼叫请求)，外呼请求呼叫的用户为接入用户，在外呼请求接通时，为接入用户选择服务座席。

其中，在当前呼叫请求为ASR呼叫请求时，本发明实施例提供的选择服务座席的方法是基于智能决策设备预先得到计算模型所进行的。在当前呼叫为非ASR呼叫请求时，本发明实施例提供的选择服务座席的方法是基于智能决策设备预先得到对应关系所进行的。

具体的，针对上述第一种应用场景的第1种情况和第二种应用场景，本发明实施例提供的选择服务座席的方法是基于智能决策设备已预先得到采集用户的标识与服务座席的标识的对应关系所进行的，因此，在上述第一种应用场景的第1种情况和第二种应用场景中，本发明实施例提供的选择服务座席的方法均在实施例一中步骤S206之后执行。

针对上述第一种应用场景的第2种情况，本发明实施例提供的选择服务座席的方法是基于智能决策设备已预先得到用于计算模型所执行的，因此，在上述第一种应用场景的第2种情况中，本发明实施例提供的选择服务座席的方法均在实施例一中步骤S103之后执行。

这里不再详细介绍智能决策设备预先生成计算模型或者对应关系的流程。

具体的，在接入用户发起非ASR呼叫请求时，如图6所示，本发明实施例提供的一种选择服务座席的方法，包括：

S301、接入用户利用用户终端向CTI发起非ASR呼叫请求。

具体的，用户终端响应于接入用户的呼叫操作发送非ASR呼叫请求至CTI。其中，非ASR呼叫请求至少包含接入用户的标识。

可选的，本发明实施例中接入用户的标识可以为接入用户ID，也可以为接入用户使用的用户终端的IMSI。

可以理解的是，日常我们经常说的用户发起呼叫请求是指用户利用用户终端发起呼叫请求，因此，准确的说是用户终端向CTI发起呼叫请求。

S302、CTI发送携带有接入用户的标识的为接入用户分配路由的路由分配消息至路由控制器。

CTI在为接入用户分配服务座席时，需要根据路由控制器确定的分配服务座席的规则来分配。因此，CTI在接收到用户装置发送的呼叫请求消息或者CTI接收到用户装置发送的响应消息后，CTI发送包含有接入用户的标识的路由分配消息至路由控制器。

S303、路由控制器根据路由分配消息，发送为接入用户选择服务座席的请求消息至智能决策设备。

其中，路由分配消息中包含有接入用户的标识。

可选的，本发明实施例中的智能决策设备与路由控制器之间可以通过Http协议(Hypertext Transfer Protocol，超文本传送协议)进行通信，也可以通过Socket协议进行通信，还可以通过其他相关协议进行通信，本发明实施例对此不作具体限定。

S304、智能决策设备根据接入用户的标识，在对应关系中查找与接入用户的标识相对应的服务座席的标识。

具体的，本发明实施例中对应关系的生成方法请参照实施例一中的描述。

可选的，若本发明实施例中的计算模型是通过分析历史通话记录中质量评价为满意的通话记录生成的，而对应关系又是根据计算模型生成的，因此，本发明实施例中的对应关系可以记录有各被分析的用户的标识和与各被分析的用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识。

具体的，智能决策设备在接收到为接入用户选择服务座席的请求消息后，智能决策设备根据接入用户的标识，在对应关系中查找与接入用户的标识相对应的服务座席的标识，该服务座席的标识为与接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识。

可选的，若本发明实施例中的计算模型是通过分析历史通话记录中质量评价为不满意的通话记录生成的，而对应关系又是根据计算模型生成的，因此，本发明实施例中的对应关系可以记录有各被分析的用户的标识和与各被分析的用户的语音特征的匹配度大于或等于预设阈值的服务座席的标识。

具体的，智能决策设备在接收到为接入用户选择服务座席的请求消息后，智能决策设备根据接入用户的标识，在对应关系中查找与接入用户的标识相对应的服务座席的标识，该服务座席的标识为与接入用户的语音特征的匹配度大于或等于预设阈值的服务座席的标识。

S305、智能决策设备将获取到的服务座席的标识发送至路由控制器。

智能决策设备在获取到与接入用户的标识相对应的服务座席的标识后，将其发送至路由控制器，以使得路由控制器根据该服务座席的标识对呼叫请求进行路由。

S306、路由控制器根据预设的选取规则和接收到的服务座席的标识，选择为接入用户服务的服务座席的标识。

若本发明实施例中智能决策设备根据对应关系和接入用户的标识获取到的服务座席的标识为与接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识，即智能决策设备获取到的服务座席的标识为接入用户最为满意的服务座席的标识，则路由控制器将其接收到的服务座席标识确定为为接入用户服务的服务座席的标识。

需要说明的是，在这种情况下，如果路由控制器接收到的服务座席标识为空，则路由控制器采用现有的选择服务座席的方法为接入用户选择服务座席的标识，即若路由控制器接收到的第一服务座席标识为空，则路由控制器根据接入用户的用户标识，获取上次为接入用户提供服务的服务座席的标识并将该服务座席的标识确定为此次为接入用户提供服务的服务座席的标识，或者随机确定一个服务座席的标识作为为接入用户提供服务的服务座席的标识。

示例性的，若智能决策设备通过分析质量评价为满意的通话记录生成对应关系，用户A呼叫请求接入呼叫中心，路由控制器接收到智能决策设备发送的服务座席的标识为空，则路由控制器获取上次为用户A提供服务的服务座席B，并将服务座席B确定为这一次为用户A提供服务的服务座席。

若本发明实施例中智能决策设备根据对应关系和接入用户的标识获取到的服务座席的标识为与接入用户的语音特征的匹配度大于或等于预设阈值的服务座席的标识，即智能决策设备获取到的服务座席的标识为接入用户最不满意的多个服务座席的标识，则路由控制器从现有的服务座席的标识中，选择除接收到的多个服务座席的标识以外的任意一个服务座席的标识作为为接入用户服务的服务座席的标识。

示例性的，若智能决策设备通过分析质量评价为不满意的通话记录生成对应关系，用户A呼叫请求接入呼叫中心，路由控制器接收到智能决策设备发送的服务座席的标识为服务座席B和服务座席C，则路由控制器从现有的服务座席的标识(服务座席A、服务座席B、服务座席C和服务座席D)中，选择服务座席A为为用户A提供服务的服务座席。

S307、路由控制器根据为接入用户服务的服务座席的标识和接入用户的签约属性，确定目标队列的标识。

其中，本发明实施例中接入用户的签约属性是指接入用户的服务类型和服务级别信息。例如，用户A的签约属性为全球通业务、VIP用户。

S308、路由控制器发送为接入用户服务的服务座席的标识和目标队列的标识至CTI。

在路由控制器确定为接入用户服务的服务座席的标识后，路由控制器采用现有的方法根据为接入用户服务的服务座席的标识和接入用户的签约属性，确定目标队列的标识，并将为接入用户服务的服务座席的标识和目标队列的标识发送至CTI。

S309、CTI将接入用户的呼叫请求放入目标队列进行排队。

CTI根据路由控制器发送的为接入用户服务的服务座席的标识和目标队列的标识为接入用户分配路由。

S310、在接入用户的呼叫请求从目标队列出队时，CTI将接入用户的呼叫请求放入为接入用户服务的服务座席的私有队列排队。

S311、在接入用户的呼叫请求从为接入用户服务的服务座席的私有队列出队时，CTI接通为接入用户服务的服务座席和接入用户之间的呼叫会话。

在接入用户的呼叫请求从为接入用户服务的服务座席的私有队列出队时，CTI接通为接入用户服务的服务座席和接入用户所使用的用户终端之间的呼叫会话。

S312、呼叫结束，生成此次通话的呼叫数据。

呼叫结束时，接入用户挂机，用户终端与呼叫中心之间断开连接。同时，CTI生成并记录了此次通话的呼叫数据。

其中，本发明实施例中S308-S312与现有技术中的方法是相同的，此处不再详细赘述。

S313、智能决策设备采集本次呼叫的通话记录。

具体的，智能决策设备从CTI采集预设时间段内新生成的通话记录。

其中，本发明实施例中的预设时间段可以为每天，也可以为每周，本发明实施例对此不作具体限定，例如，智能决策设备在更新对应关系时，可以采集每天记录的通话记录。

S314、智能决策设备利用采集到的通话记录对对应关系进行更新。

智能决策设备采用上述方法分析其采集到的通话记录，并利用采集到的通话记录对对应关系进行更新。

本发明实施例提供的选择服务座席的方法还适用于接入用户发起的呼叫请求为ASR呼叫请求，且该呼叫请求转为人工服务时，为接入用户选择服务座席。

具体的，如图7所示，本发明实施例提供的选择服务座席的方法包括：

S401c、用户终端向IVR发起ASR呼叫请求。

同理，此处用户终端向IVR发起ASR呼叫请求为用户终端响应于接入用户的ASR呼叫操作发送ASR呼叫请求信息至CTI。

S401d、IVR获取接入用户的语音特征数据。

具体的，IVR利用语音识别技术获取接入用户的语音特征数据。

其中，语音识别技术为现有的成熟技术，本发明实施例中的IVR可以利用任意一种现有的语音识别技术来获取接入用户的语音特征数据，本发明实施例对此不作具体限定。

进一步地，IVR还可以按照预设的离散化规则，将接入用户的语音特征数据进行离散化处理，得到接入用户的离散化处理后的语音特征数据。

示例性的，IVR利用语音识别技术获取到接入用户的如下语音特征数据：频率：25、响度：15、语速：1.2和情绪特征：急躁，IVR利用下述离散化规则对接入用户的语音特征数据进行离散化处理：

频率：1:[20-30)2:[30,50)3:[50,90)，以此类推；

响度：1:[0-10)2:[10,20)3:[20,30)，以此类推；

通话时长(秒)：1:[0-10)2:[10,20)3:[20,30)，以此类推；

静音时长(秒)：1:[0-10)2:[10,20)3:[20,30)，以此类推；

情绪特征：1：易怒、2：急躁、3：镇静；

语速(字/秒)：1:[0-0.5)2:[0.5-1)3:[1-1.5)，以此类推。

IVR采用上述离散化规则对接入用户的语音特征数据进行离散化处理后，得到接入用户的离散化处理后的语音特征数据：{[频率:15],[响度:3],[通话时长:6],[静音时长:2],[情绪特征:2]}。

S401e、在呼叫请求转为人工服务时，IVR将接入用户的语音特征数据发送至CTI。

呼叫请求转为人工服务时，IVR在随路数据中携带接入用户的语音特征数据发送至CTI。

若IVR获取到的是接入用户的离散化处理后的语音特征数据，则在呼叫请求转为人工服务时IVR将接入用户的离散化处理后的语音特征数据发送至CTI。

S402、CTI发送携带有接入用户的语音特征数据的为接入用户分配路由的路由分配消息至路由控制器。

S403、路由控制器根据路由分配消息，发送为接入用户选择服务座席的请求消息至智能决策设备。

其中，路由分配消息中包含有接入用户的语音特征数据。

S404、智能决策设备将接入用户的语音特征数据输入到计算模型进行计算，得到与接入用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

智能决策设备在接收到接入用户的语音特征数据后，将该语音特征数据输入到计算模型，由计算模型计算接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与接入用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

具体的，若本发明实施例中的计算模型是通过分析历史通话记录中质量评价为满意的通话记录生成的，则智能决策设备将接入用户的语音特征数据输入到计算模型中，由计算模型计算接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识。

若本发明实施例中的计算模型是通过分析历史通话记录中质量评价为不满意的通话记录生成的，则智能决策设备将接入用户的语音特征数据输入到计算模型中，由计算模型计算接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与接入用户的语音特征的匹配度大于或等于预设阈值的服务座席的标识。

本发明实施例提供的方法在执行S404之后，执行S405-S413。本发明实施例中的S405-S413与上述S305-S313相同，此处不再详细赘述。

在执行S413后，本发明实施例提供的方法还执行S414。

S414、智能决策设备利用采集到的通话记录对所述计算模型进行更新。

具体的，如图8所示，在呼叫中心系统中的CTI主动发起外呼时，本发明实施例提供的选择服务座席的方法，包括：

S501a、CTI向用户装置发起呼叫请求。

S501b、用户装置在其用户接通呼叫请求时，发送响应消息至CTI。

在执行S501b之后，执行S502-S514，其中，本发明实施例中的S502-S514与上述S302-S314相同，此处不再赘述。

从上面描述可知，本发明实施例提供的选择服务座席的方法中，智能决策设备在接收到为接入用户选择服务座席的请求消息后，根据该请求消息获取依据接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，并将获取到的服务座席的标识发送至路由控制器。路由控制器根据接收到的服务座席的标识为接入用户选择服务座席。由于路由控制器在为接入用户选择服务座席时，是间接的根据接入用户与服务座席的匹配度进行选择的，因此，采用这种方法选择的服务座席更加适合接入用户的需求，也能提高接入用户对呼叫中心的服务的满意度。

实施例三

本发明实施例提供一种智能决策设备，所述智能决策设备用于执行以上方法中的智能决策设备所执行的步骤。所述智能决策设备可以包括相应步骤所对应的模块。如图9所示，该智能决策设备包括：

接收单元10，用于接收为接入用户选择服务座席的请求消息，所述接入用户为当前接入至呼叫中心的用户。

获取单元11，用于根据所述接收单元10接收到的所述请求消息，获取依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，所述匹配度是基于所述接入用户的语音特征计算得到。

发送单元12，用于将所述获取单元11获取到的服务座席的标识发送至所述路由控制器；其中，发送至所述路由控制器的服务座席的标识用作为所述接入用户选择服务座席的参考。

进一步地，如图10所示，所述智能决策设备还包括生成单元13，

所述生成单元13，用于在所述接收单元10接收为接入用户选择服务座席的请求消息之前，预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

进一步地，如图10所示，智能决策设备还包括选取单元14，

所述选取单元14，用于从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，每条通话记录中包括通话的录音，所述通话的服务座席的标识以及所述通话的用户的标识。

进一步地，所述生成单元13，具体用于对所述选取单元14选取的所述抽样数据中的每条通话记录中的录音进行语音分析，得到对应于每条通话记录的语音特征数据，所述语音特征数据与对应的通话记录中的服务坐席的标识形成数据对，以及用于利用预设算法对所述数据对进行训练，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

进一步地，所述请求消息中携带所述接入用户的语音特征数据。

进一步地，所述获取单元11，具体用于将所述接入用户的语音特征数据输入到所述生成单元13到的所述计算模型中，由所述计算模型计算所述接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与所述接入用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

进一步地，所述生成单元13在得到所述计算模型后，还用于：

分析所述历史通话记录中的各用户的语音特征数据；

将被分析的用户的语音特征数据分别输入到所述计算模型中进行计算，得到与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识；

保存所述被分析的用户的标识和与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识的对应关系。

进一步地，所述请求消息中携带有所述接入用户的标识。

进一步地，所述获取单元11，具体用于根据所述接入用户的标识，在所述生成单元13生成的所述对应关系中查找与所述接入用户的标识相对应的服务座席的标识。

进一步地，所述选取单元14，具体用于从所述历史通话记录中选取质量评价为满意的通话记录作为抽样数据；

所述匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度最高的服务座席的标识。

进一步地，所述选取单元14，具体用于从所述历史通话记录中选取质量评价为不满意的通话记录作为抽样数据；

所述匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

进一步地，如图10所示，所述智能决策设备还包括采集单元15，

所述采集单元15，用于采集本次呼叫的通话记录。

进一步地，如图10所示，所述智能决策设备还包括处理单元16，

所述处理单元16，用于利用所述采集单元采集到的通话记录对所述计算模型进行更新。

可以理解，本实施例的智能决策设备可对应于上述如图4-图8中任意之一所述的实施例的选择服务座席的方法中的智能决策设备，并且本实施例的智能决策设备中的各个模块的划分和/或功能等均是为了实现如图4-图8中任意之一所示的方法流程，为了简洁，在此不再赘述。

本发明实施例提供一种智能决策设备，主要包括接收单元、获取单元和发送单元。接入用户在向计算机电话集成CTI发起呼叫请求时，路由控制器根据CTI发送的路由分配消息发送为接入用户选择服务座席的请求消息至智能决策设备；智能决策设备根据该请求消息，获取依据接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，其中，匹配度是基于接入用户的语音特征计算得到；智能决策设备将获取到的服务座席的标识发送至路由控制器，以便于路由控制器根据智能决策设备发送的服务座席的标识为接入用户选择服务座席。

通过上述方案，智能决策单元决策出的服务座席的标识是基于接入用户的语音特征、接入用户与服务座席的匹配度得到的，因此，采用该方法为接入用户选择的服务座席更加适合接入用户的需求，也能提高接入用户对呼叫中心的服务的满意度。

实施例四

本发明实施例提供一种路由控制器，所述路由控制器用于执行以上方法中的路由控制器所执行的步骤。所述路由控制器可以包括相应步骤所对应的模块。如图11所示，该路由控制器包括：

发送单元20，用于向智能决策设备发送请求消息，请求所述智能决策设备为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席。

接收单元21，还用于接收所述智能决策设备依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，所述匹配度是基于所述接入用户的语音特征计算得到。

处理单元22，用于参考所述接收单元21接收到的服务座席的标识，选择为所述接入用户服务的服务座席的标识。

进一步地，所述接收单元21接收与所述接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识。

相应的，所述处理单元22，具体用于将与所述接入用户的语音特征的匹配度最高的服务座席的标识确定为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

进一步地，所述接收单元21接收与所述接入用户的语音特征的匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

相应的，所述处理单元22，具体用于从现有服务座席的标识中，选择除接收到的服务座席的标识以外的任意一个服务座席的标识作为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

可以理解，本实施例的路由控制器可对应于上述如图4-图8中任意之一所述的实施例的选择服务座席的方法中的路由控制器，并且本实施例的路由控制器中的各个模块的划分和/或功能等均是为了实现如图4-图8中任意之一所示的方法流程，为了简洁，在此不再赘述。

本发明实施例提供一种路由控制器，主要包括接收单元、发送单元和处理单元。在计算机电话集成CTI接收到接入用户发起的呼叫请求时，CTI发送为接入用户分配路由的路由分配消息至路由控制器；路由控制器根据路由分配消息，发送为接入用户选择服务座席的请求消息至智能决策设备；路由控制器在接收到智能决策设备依据接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识后，根据起接收到的服务座席的标识选择为接入用户服务的服务座席的标识，并根据为接入用户服务的服务座席的标识和接入用户的签约属性，确定目标队列；路由控制器通知CTI根据为接入用户服务的服务座席的标识和目标队列接通接入用户与为接入用户服务的服务座席。

通过上述方案，路由控制器在为接入用户分配路由时，是根据其接收智能决策设备发送的服务座席的标识来选择为接入用户服务的服务座席的标识的，而智能决策设备发送至路由控制器的服务座席的标识是智能决策设备根据接入用户与服务座席的匹配度决策出的，因此，本发明实施例中路由控制器为接入用户分配路由时，间接的考虑了接入用户与服务座席的匹配度，根据匹配度选择出的服务座席较为准确，能够符合接入用户的需求，提高接入用户对服务座席的满意度。

实施例五

本发明实施例提供一种智能决策设备，如图12所示，该智能决策设备包括接口电路30、处理器31、存储器32和系统总线33。

其中，所述接口电路30、所述处理器31与所述存储器32之间通过所述系统总线33连接，并完成相互间通信。

当所述智能决策设备运行时，所述智能决策设备执行如图4-图8中任意之一所述的实施例的选择服务座席的方法。具体的选择服务座席的方法可参见上述如图4-图8中任意之一所示的实施例中的相关描述，此处不再赘述。

具体的，所述处理器31可以为CPU，还可以为其他通用处理器、其他可编程逻辑器件或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

具体的，所述存储器32可以包括易失性存储器，例如RAM；所述存储器32也可以包括非易失性存储器，例如ROM，快闪存储器，HDD或SSD；所述存储器32还可以包括上述种类的存储器的组合。

所述系统总线33可以包括数据总线、电源总线、控制总线和信号状态总线等。本实施例中为了清楚说明，在图12中将各种总线都示意为系统总线33。

智能决策单元决策出的服务座席的标识是基于接入用户的语音特征、接入用户与服务座席的匹配度得到的，因此，采用该方法为接入用户选择的服务座席更加适合接入用户的需求，也能提高接入用户对呼叫中心的服务的满意度。

实施例六

本发明实施例提供一种路由控制器，如图13所示，该路由控制器包括接口电路40、处理器41、存储器42和系统总线43。

其中，所述接口电路40、所述处理器41与所述存储器42之间通过所述系统总线43连接，并完成相互间通信。

当所述路由控制器运行时，所述路由控制器执行如图4-图8中任意之一所述的实施例的选择服务座席的方法。具体的选择服务座席的方法可参见上述如图4-图8中任意之一所示的实施例中的相关描述，此处不再赘述。

具体的，所述处理器41可以为CPU，还可以为其他通用处理器、其他可编程逻辑器件或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

具体的，所述存储器42可以包括易失性存储器，例如RAM；所述存储器42也可以包括非易失性存储器，例如ROM，快闪存储器，HDD或SSD；所述存储器42还可以包括上述种类的存储器的组合。

所述系统总线43可以包括数据总线、电源总线、控制总线和信号状态总线等。本实施例中为了清楚说明，在图13中将各种总线都示意为系统总线33。

路由控制器在为接入用户分配路由时，是根据其接收智能决策设备发送的服务座席的标识来选择为接入用户服务的服务座席的标识的，而智能决策设备发送至路由控制器的服务座席的标识是智能决策设备根据接入用户与服务座席的匹配度决策出的，因此，本发明实施例中路由控制器为接入用户分配路由时，间接的考虑了接入用户与服务座席的匹配度，根据匹配度选择出的服务座席较为准确，能够符合接入用户的需求，提高接入用户对服务座席的满意度。

实施例七

本发明实施例提供一种选择服务座席的系统，如图14所示，包括智能决策设备1以及路由控制器2。其中，所述路由控制器2与所述智能决策设备1通过网络连接。

在本发明实施例提供的选择服务座席的系统中，智能决策设备1以及路由控制器2分别通过执行如图4-图8中任意之一所述的实施例的选择服务座席的方法流程中的相应步骤完成本发明实施例的选择服务座席的方法。

进一步地，如图15所示，本发明实施例提供的选择服务座席的系统还包括计算机电话集成CTI3，所述CTI3与所述路由控制器2通过网络连接。

进一步地，如图15所示，本发明实施例提供的选择服务座席的系统还包括IVR4，IVR4与CTI3之间通过网络连接。

所述IVR4，用于利用语音识别技术获取所述接入用户的语音特征数据，并按照预设的离散化规则，对所述接入用户的语音特征数据进行离散化处理，以及用于将所述接入用户离散化后的语音特征数据发送至所述CTI3。

需要说明的是，本发明实施例提供的选择服务座席的系统中的CTI3与路由控制器2可以是同一实体，可以是不同的实体。若本发明实施例中的路由控制器被配置在CTI中，则本发明实施例中路由控制器所执行的步骤均为CTI执行，CTI与路由控制器的交互步骤均为CTI内部的相应模块执行。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上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来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (27)

1.一种选择服务座席的方法，其特征在于，包括：

智能决策设备接收为接入用户选择服务座席的请求消息，所述接入用户为当前接入至呼叫中心的用户；

所述智能决策设备根据所述请求消息，依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席标识，所述匹配度是所述智能决策设备基于匹配度的计算模型计算得到，所述匹配度的计算模型为所述智能决策设备基于历史通话记录分析得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型；

所述智能决策设备将获取到的服务座席的标识发送至路由控制器；其中，发送至所述路由控制器的服务座席的标识用作为所述接入用户选择服务座席的参考。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述智能决策设备接收为接入用户选择服务座席的请求消息之前，所述方法还包括：

所述智能决策设备预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述智能决策设备预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型，具体包括：

所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，每条通话记录中包括通话的录音，所述通话的服务座席的标识以及所述通话的用户的标识；

所述智能决策设备对所述抽样数据中的每条通话记录中的录音进行语音分析，得到对应于每条通话记录的语音特征数据，所述语音特征数据与对应的通话记录中的服务坐席的标识形成数据对；

所述智能决策设备利用预设算法对所述数据对进行训练，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述请求消息中携带所述接入用户的语音特征数据；

所述智能决策设备获取依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，具体包括：

所述智能决策设备将所述接入用户的语音特征数据输入到所述计算模型中，由所述计算模型计算所述接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与所述接入用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述智能决策设备得到所述计算模型后，所述方法还包括：

所述智能决策设备分析所述历史通话记录中的各用户的语音特征数据；

所述智能决策设备将被分析的用户的语音特征数据分别输入到所述计算模型中进行计算，得到与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识；

所述智能决策设备保存所述被分析的用户的标识和与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识的对应关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述请求消息中携带有所述接入用户的标识；

所述智能决策设备根据所述请求消息，所述智能决策设备获取依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，具体包括：

所述智能决策设备根据所述接入用户的标识，在所述对应关系中查找与所述接入用户的标识相对应的服务座席的标识。

7.根据权利要求3-6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，包括：所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取质量评价为满意的通话记录作为抽样数据；

所述匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度最高的服务座席的标识。

8.根据权利要求3-6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，包括：所述智能决策设备从所述历史通话记录中选取质量评价为不满意的通话记录作为抽样数据；

所述匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

9.根据权利要求1-6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述接入用户的呼叫结束后，所述方法还包括：

所述智能决策设备采集本次呼叫的通话记录；

所述智能决策设备利用采集到的通话记录对所述计算模型进行更新。

10.一种选择服务座席的方法，其特征在于，包括：

路由控制器向智能决策设备发送请求消息，请求所述智能决策设备为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席；

所述路由控制器接收所述智能决策设备依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席的标识，所述匹配度是基于所述接入用户的语音特征计算得到；

所述路由控制器参考接收到的服务座席的标识，选择为所述接入用户服务的服务座席的标识。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述路由控制器参考接收到的服务座席的标识，选择为接入用户服务的服务座席的标识，具体包括：

所述路由控制器将接收到的服务座席的标识确定为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述路由控制器参考接收到的服务座席的标识，选择为接入用户服务的服务座席的标识，具体包括：

所述路由控制器从现有服务座席的标识中，选择除接收到的服务座席的标识以外的任意一个服务座席的标识作为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

13.一种智能决策设备，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收为接入用户选择服务座席的请求消息，所述接入用户为当前接入至呼叫中心的用户；

获取单元，用于根据所述接收单元接收到的所述请求消息，依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出服务座席的标识，所述匹配度是所述智能决策设备基于匹配度的计算模型计算得到，所述匹配度的计算模型为所述智能决策设备基于历史通话记录分析得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型；

发送单元，用于将所述获取单元获取到的服务座席的标识发送至路由控制器；其中，发送至所述路由控制器的服务座席的标识用作为所述接入用户选择服务座席的参考。

14.根据权利要求13所述的智能决策设备，其特征在于，所述智能决策设备还包括生成单元，

所述生成单元，用于在所述接收单元接收为接入用户选择服务座席的请求消息之前，预先对历史通话记录进行分析，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

15.根据权利要求14所述的智能决策设备，其特征在于，智能决策设备还包括选取单元，

所述选取单元，用于从所述历史通话记录中选取部分通话记录作为抽样数据，每条通话记录中包括通话的录音，所述通话的服务座席的标识以及所述通话的用户的标识；

所述生成单元，具体用于对所述选取单元选取的所述抽样数据中的每条通话记录中的录音进行语音分析，得到对应于每条通话记录的语音特征数据，所述语音特征数据与对应的通话记录中的服务坐席的标识形成数据对，以及用于利用预设算法对所述数据对进行训练，得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型。

16.根据权利要求15所述的智能决策设备，其特征在于，所述请求消息中携带所述接入用户的语音特征数据；

所述获取单元，具体用于将所述接入用户的语音特征数据输入到所述生成单元得到的所述计算模型中，由所述计算模型计算所述接入用户的语音特征与服务座席的匹配度，并得到与所述接入用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识。

17.根据权利要求15所述的智能决策设备，其特征在于，所述生成单元在得到所述计算模型后，还用于：

分析所述历史通话记录中的各用户的语音特征数据；

将被分析的用户的语音特征数据分别输入到所述计算模型中进行计算，得到与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识；

保存所述被分析的用户的标识和与所述被分析的用户的语音特征的匹配度在预设范围内的服务座席的标识的对应关系。

18.根据权利要求17所述的智能决策设备，其特征在于，所述请求消息中携带有所述接入用户的标识；

所述获取单元，具体用于根据所述接入用户的标识，在所述生成单元生成的所述对应关系中查找与所述接入用户的标识相对应的服务座席的标识。

19.根据权利要求15-18中任意一项所述的智能决策设备，其特征在于，

所述选取单元，具体用于从所述历史通话记录中选取质量评价为满意的通话记录作为抽样数据；

所述匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度最高的服务座席的标识。

20.根据权利要求15-18中任意一项所述的智能决策设备，其特征在于，

所述选取单元，具体用于从所述历史通话记录中选取质量评价为不满意的通话记录作为抽样数据；

所述匹配度在预设范围内的服务座席的标识为匹配度大于或者等于预设阈值的服务座席的标识。

21.根据权利要求13-18中任意一项所述的智能决策设备，其特征在于，

所述智能决策设备还包括采集单元，

所述采集单元，用于采集本次呼叫的通话记录；

所述智能决策设备还包括处理单元，

所述处理单元，用于利用所述采集单元采集到的通话记录对所述计算模型进行更新。

22.一种路由控制器，其特征在于，包括：

发送单元，用于向智能决策设备发送请求消息，请求所述智能决策设备为当前接入至呼叫中心的接入用户选择服务座席；

接收单元，还用于接收所述智能决策设备依据所述接入用户与服务座席的匹配度决策出的服务座席标识，所述匹配度是所述智能决策设备基于匹配度的计算模型计算得到，所述匹配度的计算模型为所述智能决策设备基于历史通话记录分析得到用于计算语音特征与服务座席的匹配度的计算模型；

处理单元，用于参考所述接收单元接收到的服务座席的标识，选择为所述接入用户服务的服务座席的标识。

23.根据权利要求22所述的路由控制器，其特征在于，

所述处理单元，具体用于将所述接收单元接收到的服务座席的标识确定为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

24.根据权利要求23所述的路由控制器，其特征在于，

所述处理单元，具体用于从现有服务座席的标识中，选择除接收到的服务座席的标识以外的任意一个服务座席的标识作为为所述接入用户服务的服务座席的标识。

25.一种选择服务座席的系统，其特征在于，包括如权利要求13-21中任意一项所述的智能决策设备以及如权利要求22-24中任意一项所述的路由控制器，其中，所述路由控制器与所述智能决策设备相连。

26.根据权利要求25所述的系统，其特征在于，所述系统还包括计算机电话集成CTI，所述CTI与所述路由控制器相连；

所述CTI，用于接收接入用户发起的呼叫请求，并根据所述呼叫请求发送为接入用户分配路由的路由分配消息至所述路由控制器，以及用于接收所述路由控制器发送的为接入用户服务的服务座席的标识和目标队列，并将所述接入用户与所述为接入用户服务的服务座席接通。

27.根据权利要求26所述的系统，其特征在于，所述系统还包括互动式语音应答IVR，所述IVR与所述CTI连接；

所述IVR，用于获取所述接入用户的语音特征数据，并将所述接入用户的语音特征数据发送至所述CTI。