CN107360336A - 一种基于语音服务的智能派单系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于语音服务的智能派单系统及方法，通过接收模块接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；分析模块分析信息包含的业务属性信息，建立业务的业务画像；匹配模块根据预建立的匹配模型，建立业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据匹配关系，计算出业务画像与各个服务人员画像间的匹配度；筛选模块比较匹配度与预设阈值的大小，将大于预设阈值的服务人员画像对应的服务人员作为业务的受理人员，并进行智能派单。本申请基于语音服务系统，根据业务属性信息建立业务画像，将业务画像和各个服务人员的服务人员画像进行匹配，根据匹配度筛选出合适的服务人员受理该业务，实现在语音服务业务中智能派单。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于语音服务的智能派单系统及方法。
背景技术
随着大数据技术和人工智能技术的发展进步，“智能派单”的概念应运而生。
智能派单可以是指利用人工智能技术和大数据分析相结合，将业务分配给合适的人员，实现合适的人做合适的事。而语音服务系统指的是以呼叫中心技术为基础，充分利用通信网和计算机网络的多项功能集成与企业连为一体综合信息服务系统，其能有效、高速地为用户提供多种服务。
现有技术中，在企业为客户提供语音服务时，不能做到合适的人处理合适的事情，即不能实现智能派单。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于语音服务的智能派单系统及方法，以解决现有不能在语音服务中实现智能派单的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于语音服务的智能派单系统，该系统包括：
接收模块，用于接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；
分析模块，用于分析所述信息包含的业务属性信息，建立所述业务的业务画像；
匹配模块，用于根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度；
筛选模块，用于比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单。
可选地，还包括：
记录模块，用于在所述业务完成后，获取并记录所述业务的受理数据；
画像充实模块，用于根据所述受理数据，更新所述服务人员画像。
可选地，还包括：
服务人员画像建立模块，用于根据录入的服务人员属性信息，利用人工智能性格分析功能和行为分析功能，建立所述服务人员画像。
可选地，所述服务人员属性信至少包括性格信息、行为信息、地域信息、技能信息以及行业经验信息；所述业务属性信息至少包括需求地域信息、类别信息、业务等级信息、业务周期信息以及业务数量信息。
可选地，还包括：
选取模块，用于当所述匹配度为零时，从所述服务人员中选取预设数量的符合预设条件的服务人员作为备选受理人员；
发送模块，用于将备选受理人员信息发送给所述用户，以使所述用户根据所述备选受理人员信息，从所述备选受理人员中确定出所述受理人员。
此外，本发明还提供了一种基于语音服务的智能派单方法，该方法包括：
接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；
分析所述信息包含的业务属性信息，建立所述业务的业务画像；
根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度；
比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单。
可选地，在所述比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单之后还包括：
在所述业务完成后，获取并记录所述业务的受理数据；
根据所述受理数据，更新所述服务人员画像。
可选地，所述服务人员画像的具体建立过程为：根据录入的服务人员属性信息，利用人工智能性格分析功能和行为分析功能，建立所述服务人员画像。
可选地，所述服务人员属性信至少包括性格信息、行为信息、地域信息、技能信息以及行业经验信息；所述业务属性信息至少包括需求地域信息、类别信息、业务等级信息、业务周期信息以及业务数量信息。
可选地，在所述根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度之后还包括：
当所述匹配度为零时，从所述服务人员中选取预设数量的符合预设条件的服务人员作为备选受理人员；
将备选受理人员信息发送给所述用户，以使所述用户根据所述备选受理人员信息，从所述备选受理人员中确定出所述受理人员。
本发明所提供的一种基于语音服务的智能派单系统及方法，通过接收模块接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；分析模块分析信息包含的业务属性信息，建立业务的业务画像；匹配模块根据预建立的匹配模型，建立业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据匹配关系，计算出业务画像与各个服务人员画像间的匹配度；筛选模块比较匹配度与预设阈值的大小，将大于预设阈值的服务人员画像对应的服务人员作为业务的受理人员，并进行智能派单。本申请基于语音服务系统，根据业务属性信息建立业务画像，将业务画像和各个服务人员的服务人员画像进行匹配，根据匹配度筛选出合适的服务人员受理该业务，实现在语音服务业务中智能派单。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，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的介绍，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为本发明实施例所提供的基于语音服务的智能派单系统的结构示意框图；
图2为本发明实施例所提供的基于语音服务的智能派单方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。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。
请参见图1，图1为本发明实施例所提供的基于语音服务的智能派单系统的结构示意框图，该系统可以包括：
接收模块11，用于接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息。
需要说明的是，上述用户可以是指有语音业务需求的企业。该企业可以进入到语音服务系统，发布其所需的业务需求；智能派单系统可以接收根据该企业发布的业务需求生成的指令，该指令内包含有业务的信息。
上述信息可以是包括业务属性信息以及企业信息等。而业务属性信息至少包括需求地域信息、类别信息、业务等级信息、业务周期信息以及业务数量信息。
分析模块12，用于分析所述信息包含的业务属性信息，建立所述业务的业务画像。
具体地，可以利用大数据分析技术进行分析，为业务打上可视化标签，形成业务画像。例如，可以对业务的各个属性信息打上多维度的标签，例如，可以将业务需求细分为多个维度，具体地可以细化为业务需求地域(例如，国家、省份以及城市等)、业务行业类别(例如，金融、保险、理财、电器、制造、教育、医疗、IT、旅游、运输以及出行等)、业务类别(例如外呼电销、售后客服以及咨询受理等)、业务等级(例如，一级、二级以及三级等)、业务周期(短期或长期)、数量以及佣金等。
当然，还可以将业务需求尽可能地细分更多维度，以给业务打上更多的可视化标签，提高后续的匹配精准度。
可以理解的是，以可视化、标签化的形式表示数据，且基于可视化标签形成业务画像的过程为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。
匹配模块13，用于根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度。
需要说明的是，上述匹配模型可以是指预先建立的数据模型，该数据模型可以多种类型的匹配模型，具体可以包括第一匹配模型、第二匹配模型及第三匹配模型，以适用于不同的使用场景。
其中，第一匹配模型可以具体是指系统跟踪具有不同属性标签的坐席，对不同类型任务执行成功率情况，获取大量历史数据，然后通过机器学习关联算法，找出坐席和任务执行成功的最佳匹配模型。而用户画像可以包括坐席和不同的属性标签，属性标签可以包括等级、技能·资格、服务质量及个人基本信息等。
第二匹配模型可以是指人工根据经验来定义坐席等级和任务等级的映射表。
第三匹配模型可以是指系统根据第一匹配模型、第二匹配模型，加入坐席所属业务团队业绩标签，衍生出任务和团队的匹配模型。
系统支持以下几种智能派单模式，并且完成任务和用户的匹配，而智能派单的多种使用场景可以具体如下：
批量自动派单：系统提前获取待分配的批量任务，根据提前掌握的批量任务和坐席团队的规模和等级，按照不同等级坐席的比例和第二匹配模型(坐席等级和任务等级映射表)，来进行任务分配。
单条任务到人头的端对端实时智能分配：系统根据第一匹配模型，将待分配的任务和坐席进行精确匹配，然后根据坐席已分配任务(忙、闲)情况，来确定该任务是否分配给该坐席。
任务到业务团队的智能分配：系统根据第三匹配模型，优先考虑业务团队属性，然后进行任务和坐席精确匹配，然后根据坐席已分配任务(忙、闲)情况，来确定该任务是否分配给该坐席。
抢单的使用场景：系统讲智能任务派单完成后未分配的任务放入任务池，提供坐席进行抢单。
上述服务人员画像可以是指基于所录入的各个服务人员的具体信息，利用大数据分析技术，将服务人员数据可视化、标签化，形成的画像。
服务人员画像可以基于服务人员属性信息建立，其可以预先建立，也可以在接收到业务需求后再建立。
作为一种具体实施方式，上述智能派单系统还可以包括服务人员画像建立模块，用于根据录入的服务人员属性信息，利用人工智能性格分析功能和行为分析功能，建立所述服务人员画像。
需要说明的是，上述服务人员属性信息至少包括性格信息、行为信息、地域信息、技能信息以及行业经验信息。即将各个服务人员的性格、年龄、性别、地域、擅长语言、行业经验、业绩评分、工作时间、习惯、职业等级以及职业经历等数据都录入到智能派单系统中，然后利用人工智能性格分析技术、行为分析技术以及大数据分析技术，形成每一个服务人员各自对应的一张详细的人员画像。
建立业务画像和各个服务人员画像后，可以通过匹配模型，建立业务画像和各个服务人员画像间的匹配关系，再根据该匹配关系计算出相应的匹配度数值。更具体地，可以通过业务画像和服务人员画像间的相符维度个数来计算出匹配都，例如，某一个业务画像细分为n维，具体可以为地域、行业类别、业务类别…等；而各个服务人员画像也可以细分为n维，具体也可以为地域、行业类别、擅长业务…等；此时，当该业务画像和某个服务人员画像的相符维度为m维，则可以根据其来形成匹配度。而维度相符可以例如为：业务画像的地域为A市，而服务人员画像的地域为A市。
筛选模块14，用于比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单。
计算出各个服务人员的服务人员画像与当前业务画像的匹配度数值之后，可以根据匹配度数值来筛选出合适的服务人员作为该业务的受理人员。
上述预设阈值可以根据实际需求进行设定。例如，可以通过所需选取的受理人员来确定该预设阈值，即根据所需受理人员的数量来确定该预设阈值，例如，当所需受理人员的数量为N个时，可以将匹配度数值的前N个服务人员作为受理人员。
确定出该业务的受理人员后，再将该业务分配给所筛选出的服务人员，以实现智能派单。
在各个受理人员完成业务后，可以记录各个受理人员完成的业务情况数据，以此不断充实服务人员画像。
作为一种具体实施方式，上述智能派单系统还可以包括：记录模块，用于在所述业务完成后，获取并记录所述业务的受理数据；画像充实模块，用于根据所述受理数据，更新所述服务人员画像。
需要说明的是，上述受理数据可以是指对业务的完成度进行考评打分得出的数据。
根据受理数据，可以更新服务人员画像，即将各个服务人员的受理数据，录入至系统中，以实现数据的不断积累；并根据不断积累的数据，不断地细化标签，形成新的服务人员画像。
可以看出，不断地录入服务人员的业务受理数据，以不断地积累数据，进而可以不断地更新充实服务人员画像，不断提高后续匹配精准度。
企业所发布的业务需求可能是全新的业务，智能派单系统内找不到与之相匹配的服务人员，即匹配度为零，此时，可以由企业来选取受理人员。
作为一种具体实施方式，上述智能派单系统还可以包括：选取模块，用于当所述匹配度为零时，从所述服务人员中选取预设数量的符合预设条件的服务人员作为备选受理人员；发送模块，用于将备选受理人员信息发送给所述用户，以使所述用户根据所述备选受理人员信息，从所述备选受理人员中确定出所述受理人员。
需要说明的是，上述预设条件可以是指预先设定的筛选条件，例如，可以将从业经验较丰富，且业务技能较高的服务人员作为备选受理人员。
将选取出的备选受理人员的具体信息，例如，人员基本信息、业务技能、从业经验以及其它相关信息发送给企业用户。企业用户在接收到受理人员信息后，进行筛选，确定出业务的受理人员。
本发明实施例所提供的基于语音服务的智能派单系统，通过接收模块接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；分析模块分析信息包含的业务属性信息，建立业务的业务画像；匹配模块根据预建立的匹配模型，建立业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据匹配关系，计算出业务画像与各个服务人员画像间的匹配度；筛选模块比较匹配度与预设阈值的大小，将大于预设阈值的服务人员画像对应的服务人员作为业务的受理人员，并进行智能派单。该系统基于语音服务系统，根据业务属性信息建立业务画像，将业务画像和各个服务人员的服务人员画像进行匹配，根据匹配度筛选出合适的服务人员受理该业务，实现在语音服务业务中智能派单。
下面对本发明实施例提供的基于语音服务的智能派单方法进行介绍，下文描述的基于语音服务的智能派单方法与上文描述的基于语音服务的智能派单系统可相互对应参照。
图2为本发明实施例所提供的基于语音服务的智能派单方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
步骤201：接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；
步骤202：分析所述信息包含的业务属性信息，建立所述业务的业务画像；
步骤203：根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度；
步骤204：比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单。
作为一种具体实施方式，在所述比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单之后还可以包括：
在所述业务完成后，获取并记录所述业务的受理数据；
根据所述受理数据，更新所述服务人员画像。
作为一种具体实施方式，上述服务人员画像的具体建立过程可以为：根据录入的服务人员属性信息，利用人工智能性格分析功能和行为分析功能，建立所述服务人员画像。
作为一种具体实施方式，上述服务人员属性信至少包括性格信息、行为信息、地域信息、技能信息以及行业经验信息；上述业务属性信息至少包括需求地域信息、类别信息、业务等级信息、业务周期信息以及业务数量信息。
作为一种具体实施方式，在上述根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度之后还可以包括：
当所述匹配度为零时，从所述服务人员中选取预设数量的符合预设条件的服务人员作为备选受理人员；
将备选受理人员信息发送给所述用户，以使所述用户根据所述备选受理人员信息，从所述备选受理人员中确定出所述受理人员。
本发明实施例所提供的基于语音服务的智能派单方法，通过接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；分析信息包含的业务属性信息，建立业务的业务画像；根据预建立的匹配模型，建立业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据匹配关系，计算出业务画像与各个服务人员画像间的匹配度；比较匹配度与预设阈值的大小，将大于预设阈值的服务人员画像对应的服务人员作为业务的受理人员，并进行智能派单。该方法基于语音服务系统，根据业务属性信息建立业务画像，将业务画像和各个服务人员的服务人员画像进行匹配，根据匹配度筛选出合适的服务人员受理该业务，实现在语音服务业务中智能派单。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的基于语音服务的智能派单系统及方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于语音服务的智能派单系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；
分析模块，用于分析所述信息包含的业务属性信息，建立所述业务的业务画像；
匹配模块，用于根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度；
筛选模块，用于比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单。
2.如权利要求1所述的智能派单系统，其特征在于，还包括：
记录模块，用于在所述业务完成后，获取并记录所述业务的受理数据；
画像充实模块，用于根据所述受理数据，更新所述服务人员画像。
3.如权利要求1所述的智能派单系统，其特征在于，还包括：
服务人员画像建立模块，用于根据录入的服务人员属性信息，利用人工智能性格分析功能和行为分析功能，建立所述服务人员画像。
4.如权利要求3所述的智能派单系统，其特征在于，所述服务人员属性信至少包括性格信息、行为信息、地域信息、技能信息以及行业经验信息；所述业务属性信息至少包括需求地域信息、类别信息、业务等级信息、业务周期信息以及业务数量信息。
5.如权利要求1至4任一项所述的智能派单系统，其特征在于，还包括：
选取模块，用于当所述匹配度为零时，从所述服务人员中选取预设数量的符合预设条件的服务人员作为备选受理人员；
发送模块，用于将备选受理人员信息发送给所述用户，以使所述用户根据所述备选受理人员信息，从所述备选受理人员中确定出所述受理人员。
6.一种基于语音服务的智能派单方法，其特征在于，包括：
接收用户通过语音服务系统发布的业务的信息；
分析所述信息包含的业务属性信息，建立所述业务的业务画像；
根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度；
比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单。
7.如权利要求6所述的智能派单方法，其特征在于，在所述比较所述匹配度与预设阈值的大小，将大于所述预设阈值的所述服务人员画像对应的服务人员作为所述业务的受理人员，并进行智能派单之后还包括：
在所述业务完成后，获取并记录所述业务的受理数据；
根据所述受理数据，更新所述服务人员画像。
8.如权利要求6所述的智能派单方法，其特征在于，所述服务人员画像的具体建立过程为：根据录入的服务人员属性信息，利用人工智能性格分析功能和行为分析功能，建立所述服务人员画像。
9.如权利要求8所述的智能派单方法，其特征在于，所述服务人员属性信至少包括性格信息、行为信息、地域信息、技能信息以及行业经验信息；所述业务属性信息至少包括需求地域信息、类别信息、业务等级信息、业务周期信息以及业务数量信息。
10.如权利要求6至9任一项所述的智能派单方法，其特征在于，在所述根据预建立的匹配模型，建立所述业务画像与预形成的服务人员画像间的匹配关系，根据所述匹配关系，计算出所述业务画像与各个所述服务人员画像间的匹配度之后还包括：
当所述匹配度为零时，从所述服务人员中选取预设数量的符合预设条件的服务人员作为备选受理人员；
将备选受理人员信息发送给所述用户，以使所述用户根据所述备选受理人员信息，从所述备选受理人员中确定出所述受理人员。
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