CN108830610A - 一种基于网络销售的合同自动生成方法、社交软件 - Google Patents

一种基于网络销售的合同自动生成方法、社交软件 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于网络销售的合同自动生成方法、社交软件，所述方法中设定合同模板，所述合同模板的内容包括固定部分和不固定部分；销售人员和意向客户通过社交软件进行沟通，所述社交软件保留沟通记录数据；根据确定产品，社交软件的沟通记录数据提取产品使用的模型提取合同模板所需的不固定部分信息；将提取的合同模板所需的不固定部分信息与合同模板的固定部分进行拼接合成相应的合同。本发明一种基于网络销售的合同自动生成方法，具备自动生成销售合同，提高工作效率，提高客户体验度同时，提高了合同生成准确率，解决了销售产品更多、业务复杂的情况，更通用，应用场景更多。

Description

一种基于网络销售的合同自动生成方法、社交软件
技术领域
本发明涉及合同领域，具体涉及一种基于网络销售的合同自动生成方法。
背景技术
随时互联网技术的发展与人们生活习惯方式的改变，现在的销售已经不再像传统的当面销售模式，而是向电话销售、网络销售等方式转变，尤其是利用社交软件进行的网络销售。其模式一般如下：
第1，利用社交软件同潜在客户建立关系；
第2，日常聊天沟通及客户需求挖掘；
第3，向客户推荐自己的产品；
第4，进一步沟通细节，并达成成交意见；
第5，发销售合同模板给客户；
第6，客户确认合同，并签订合同；
第7，付款、发货、开票、售后等环节。
在以上环节中，其中第6项客户合同确认环节，一般需要客户把合同里自己的信息进行完善，如单位名称、地址、联系人、联系电话等。其它的如产品名称、购买数量、金额、付款方式等信息，销售人员会根据提前沟通的结果自行填上去，或者在准备合同时再和客户确认结果。
其实这些合同内容(客户单位名称、地址、联系人、联系电话、购买产品名称、购买数量、金额、付款方式等)在双方沟通的对话中，都会体现到，当然有可能这些信息被分散到几十天或者几千条的对话记录中，需要销售人员凭记忆填写，或者翻查聊天记录，或者最后询问客户，造成工作上的时间浪费以及客户体验度不好。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术问题，提供一种基于网络销售的合同自动生成方法，不仅提高工作效率且可以提升客户体验度。然而，在细分领域应用时效果较好，如果一个公司或者一个销售人员同时销售多种产品的时候，则会存在不足。因为不同产品的合同内容会有区别，例如不同的产品售后方式不同、不同数量运输方式会有区别等。
为达成上述目的，本发明的技术思路为设定合同模板，合同模板的内容包括固定部分和不固定部分，将销售人员和意向客户对话记录保存，获取对话记录并提取合同模板的内容的不固定部分，再生成合同。具体方案如下：
一种基于网络销售的合同自动生成方法，包括如下步骤：
步骤一，设定合同模板，所述合同模板的内容包括固定部分和不固定部分；
所述合同模板的内容的固定部分为固定不变的内容，包括销售方信息、合同附加条款；所述合同模板的内容的不固定部分，包括购买方信息、所购买商品信息；
步骤二，根据实际需求，训练至少一个话术模型；
步骤三，销售人员和意向客户通过社交软件进行沟通，所述社交软件保留沟通记录数据，若销售人员与意向客户达成交易意向，则进入步骤四，
步骤四，利用命名实体识别工具进行查找内容,判断沟通记录数据涉及的产品是否为多个，若涉及的产品为多个，则进入步骤五，否则进入步骤六
步骤五，使用先验知识技术进行确定成交产品，并根据成交产品确定合同信息抽取所使用的话术模型；
步骤六，根据合同模板的内容的不固定部分，根据所使用的话术模型从沟通记录数据提取合同模板所需的不固定部分信息。
其中，所述销售方信息为销售方的单位信息或销售方的个人信息；所述销售方的单位信息包括以下一种或多种：单位名称、地址、联系人、联系电话；所述销售方的个人信息包括以下一种或多种：姓名、地址、联系人、联系电话。
其中，所述购买方信息为购买方的单位信息或购买方的个人信息；所述购买方的单位信息包括以下一种或多种：单位名称、地址、联系人、联系电话；所述购买方的个人信息包括以下一种或多种：姓名、地址、联系人、联系电话；所述购买商品信息包括以下一种或多种：商品名称、商品的型号或规格、价格、购买数量、付款方式。
进一步的，本发明一实施例中，基于网络销售的合同自动生成方法中，所述合同模板嵌入社交软件中；
进一步的，本发明另一实施例中，基于网络销售的合同自动生成方法中，包含一合同生成装置，所述合同模板嵌入所述合同生成装置。
在本发明的方法中，销售人员与客户沟通时按预定的话术进行，并对话术进行模型训练。
上述方法中，所述预定的话术包含特定的话术，特定的话术训练成模型，用于识别提取多个产品中成交产品。
在本发明的所述的基于网络销售的合同自动生成方法，步骤六中，获取沟通记录提取合同模板所需的不固定部分信息，具体为：
1)对话记录数据根据定义的话术进行定位，从定位处开始抽取，并确定要抽取的结果在定位处开始后面N条对话内容范围中；
2)从定位点开始，到定位点后N条对话内容范围中，利用命名实体识别工具进行查找内容，N≥3；
进一步的，所述命名实体识别工具用于识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名、专有名词。
进一步的，所述命名实体识别工具为NLTK或基于Stanford的NER。
在本发明一实施例中，公开了一种基于网络销售的合同自动生成方法，当然也可以将该方法应用于社交软件，所述社交软件包含合同模板嵌入模块、合同生成模块；
所述合同模板嵌入模块，用于嵌入合同模板；
所述合同生成模块用于合同生成。
本发明一种基于网络销售的合同自动生成方法，具备自动生成销售合同，提高工作效率，提高客户体验度，使用先验知识技术进行确定成交产品，避免沟通记录数据中涉及多种产品提取错误成交产品，提升合同准确率，解决了公司产品更多、业务复杂的情况，更通用，应用场景更多。
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，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是说明书中记载的一些实施例，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1的一种基于网络销售的合同自动生成方法的流程示意图；
图2为本发明实施例2的一种基于网络销售的合同自动生成方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本发明实施例提供了一种基于网络销售的合同自动生成方法，包括如下步骤：
步骤S11，设定合同模板，所述合同模板的内容包括固定部分和不固定部分；
所述合同模板的内容的固定部分为固定不变的内容，包括销售方信息、合同附加条款。
所述销售方信息为销售方的单位信息或销售方的个人信息。
其中，所述销售方的单位信息包括但不限定于单位名称、地址、联系人、联系电话；所述销售方的个人信息包括但不限定于姓名、地址、联系人、联系电话。
所述合同模板的内容的不固定部分，包括购买方信息、所购买商品信息。
其中，所述购买方信息为购买方的单位信息或购买方的个人信息；所述购买方的单位信息包括但不限定于单位名称、地址、联系人、联系电话；所述购买方的个人信息包括但不限定于姓名、地址、联系人、联系电话。
所购买商品信息包括但不限定于商品名称、商品的型号或规格、价格、购买数量、付款方式。
步骤S12，将所述合同模板嵌入社交软件中；
步骤S13，根据实际需求，训练至少一个话术模型；本发明方法中的一个话术模型指针对某一种产品或一类产品适用；
步骤S14，销售人员与客户沟通时按照预定的话术(即为了得到某个答案而刻意进行某种提问)进行，通过所述社交软件进行沟通，所述社交软件保留沟通记录，若销售人员与意向客户达成交易意向，则进入步骤S15，
步骤S15，利用命名实体识别工具进行查找内容,判断沟通记录数据涉及的产品是否为多个，若涉及的产品为多个，则进入步骤S16，否则，进入步骤S17；
步骤S16,使用先验知识技术进行确定成交产品，并根据成交产品确定合同信息抽取所使用的话术模型；
步骤S17,根据合同模板的内容的不固定部分，根据所使用的话术模型从沟通记录数据提取合同模板所需的不固定部分信息，具体如下：
1)对话记录数据根据所使用的话术模型的话术进行定位，从定位处开始抽取，并确定的要抽取的结果在定位处开始后面的范围；
例如要抽取地址时，根据前面的话术及模型训练，系统找到一条预置的话术埋点(请问您公司的地址在哪里)，则把该条记录作为定位点，并从该句开始及向后N句中进行查找所需要的信息。N在此处可根据经验进行自定义，一般3句话会出现答案。
2)从定位点开始，到系统定义的对话数量中，利用命名实体识别工具进行查找内容；
例如要抽取姓名时，从询问客户姓名处的定位点开始，并向后的3句对话中，利用实体识别工具识别姓名。
命名实体识别(Named Entity Recognition，简称NER)，又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。有NLTK、基于Stanford的NER等多种现有的成熟工具。
步骤S18，将提取的合同模板所需的不固定部分信息与合同模板的固定部分进行拼接合成生成合同。
当销售人员在同客户对话推销产品时，可能会因为价格、客户实际需求等原因，而更换多个产品。所以从开始对话到最终成交时，在对话记录中可能会提到多款产品，实体识别时会识别并提取出多个产品。而最终成交产品一般只有一个，确定成交产品的方法如下：销售人员利用话术技术做“埋点”。
即在最终成交的时候，销售人员会说一些特定的话术(如：您确定是要购买xx产品吗？您确定是要选择xx产品吗？)，将这些话术进行训练成模型，当实体识别到有多个产品时，则利用此模型进行辅助决定。
所述预定的话术包含特定的话术，特定的话术训练成模型，用于识别提取多个产品中成交产品。
本发明的先验知识技术是根据过往经验所得到知识，假如在对话中提到了多种产品，则通过该技术确定哪件产品才是最终成交的产品。
进一步的，可以在上述方法的思路上，还可以将一种基于网络销售的合同自动生成方法的功能设置在社交软件上，社交软件包含合同模板嵌入模块、合同生成模块，即可完成合同的自动生成。
实施例2
本发明实施例提供了一种基于网络销售的合同自动生成方法，包括合同生成装置，包括如下步骤：
步骤S21，设定合同模板，所述合同模板的内容包括固定部分和不固定部分，在所述合同生成装置嵌入所述合同模板；
所述合同模板的内容的固定部分为固定不变的内容，包括销售方信息、合同附加条款。
所述销售方信息为销售方的单位信息或销售方的个人信息。
其中，所述销售方的单位信息包括但不限定于单位名称、地址、联系人、联系电话；所述销售方的个人信息包括但不限定于姓名、地址、联系人、联系电话。
所述合同模板的内容的不固定部分，包括购买方信息、所购买商品信息。
其中，所述购买方信息为购买方的单位信息或购买方的个人信息；所述购买方的单位信息包括但不限定于单位名称、地址、联系人、联系电话；所述购买方的个人信息包括但不限定于姓名、地址、联系人、联系电话。
所购买商品信息包括但不限定于商品名称、商品的型号或规格、价格、购买数量、付款方式。
步骤S22，根据实际需求，训练至少一个话术模型；
步骤S23，销售人员和意向客户通过社交软件进行沟通，所述社交软件保留沟通记录，销售人员与客户沟通时按预定的话术进行，并对这些话术进行模型训练；若销售人员与意向客户达成交易意向，则进入步骤S24，
例如询问对方姓名时，会有多种方法。请问您怎么称呼？请问您是某某吗？哦，原来您是某某某(此句是为了应对客户主动先自报姓名的情况)。将以上各种话术都进行训练。其它信息也采用同样的方法进行训练模型。
步骤S24，所述合同生成装置从社交软件获取沟通记录数据，利用命名实体识别工具进行查找内容,判断沟通记录数据涉及的产品是否为多个，若涉及的产品为多个，则进入步骤S25，否则，进入步骤S26；
步骤S25,所述合同生成装置从社交软件获取沟通记录数据，使用先验知识技术进行确定成交产品，并根据成交产品确定合同信息抽取所使用的话术模型；
步骤S26,根据合同模板的内容的不固定部分，获取沟通记录根据所使用的话术模型提取合同模板所需的不固定部分信息，具体如下：
1)对话记录数据根据所使用的话术模型的话术进行定位，从定位处开始抽取，并确定的要抽取的结果在定位处开始后面的范围；
例如要抽取地址时，根据前面的话术及模型训练，系统找到一条预置的话术埋点(请问您公司的地址在哪里)，则把该条记录作为定位点，并从该句开始及向后N句中进行查找所需要的信息。N在此处可根据经验进行自定义，一般3句话会出现答案。
2)从定位点开始，到系统定义的对话数量中，利用命名实体识别工具进行查找内容；
例如要抽取姓名时，从询问客户姓名处的定位点开始，并向后的3句对话中，利用实体识别工具识别姓名。
命名实体识别(Named Entity Recognition，简称NER)，又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。有NLTK、基于Stanford的NER等多种现有的成熟工具。
步骤S27，将提取的合同模板所需的不固定部分信息与合同模板的固定部分进行拼接合成生成合同。
所述预定的话术包含特定的话术，特定的话术训练成模型，用于识别提取多个产品中成交产品。
以上所述仅为本发明说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本发明说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员而言，本发明说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于网络销售的合同自动生成方法，其特征在于，
包括如下步骤：
步骤一，设定合同模板，所述合同模板的内容包括固定部分和不固定部分；
所述合同模板的内容的固定部分为固定不变的内容，包括销售方信息、合同附加条款；所述合同模板的内容的不固定部分，包括购买方信息、所购买商品信息；
步骤二，根据实际需求，训练至少一个话术模型；
步骤三，销售人员和意向客户通过社交软件进行沟通，所述社交软件保留沟通记录数据，若销售人员与意向客户达成交易意向，则进入步骤四，
步骤四，利用命名实体识别工具进行查找内容,判断沟通记录数据涉及的产品是否为多个，若涉及的产品为多个，则进入步骤五，否则进入步骤六
步骤五，使用先验知识技术进行确定成交产品，并根据成交产品确定合同信息抽取所使用的话术模型；
步骤六，根据合同模板的内容的不固定部分，根据所使用的话术模型从沟通记录数据提取合同模板所需的不固定部分信息。
2.根据权利要求1所述的基于网络销售的合同自动生成方法，其特征在于，
所述销售方信息为销售方的单位信息或销售方的个人信息；
所述销售方的单位信息包括以下一种或多种：单位名称、地址、联系人、联系电话；
所述销售方的个人信息包括以下一种或多种：姓名、地址、联系人、联系电话。
3.根据权利要求1所述的基于网络销售的合同自动生成方法，其特征在于，
所述购买方信息为购买方的单位信息或购买方的个人信息；
所述购买方的单位信息包括以下一种或多种：单位名称、地址、联系人、联系电话；
所述购买方的个人信息包括以下一种或多种：姓名、地址、联系人、联系电话；
所述购买商品信息包括以下一种或多种：商品名称、商品的型号或规格、价格、购买数量、付款方式。
4.根据权利要求1所述的基于网络销售的合同自动生成方法，其特征在于，
所述合同模板嵌入社交软件中；
或者包含一合同生成装置，所述合同模板嵌入所述合同生成装置。
5.根据权利要求1所述的基于网络销售的合同自动生成方法，其特征在于，
销售人员与客户沟通时按预定的话术进行，并对话术进行模型训练。
6.根据权利要求5所述的基于对话记录的合同自动生成方法，其特征在于，
所述预定的话术包含特定的话术，特定的话术训练成模型，用于识别提取多个产品中成交产品。
7.根据权利要求1所述的基于网络销售的合同自动生成方法，其特征在于，
获取沟通记录提取合同模板所需的不固定部分信息，具体为：
1)对话记录数据根据定义的话术进行定位，从定位处开始抽取，并确定要抽取的结果在定位处开始后面N条对话内容范围中；
2)从定位点开始，到定位点后N条对话内容范围中，利用命名实体识别工具进行查找内容，N≥3。
8.根据权利要求7所述的基于网络销售的合同自动生成方法，其特征在于，
所述命名实体识别工具用于识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名、专有名词。
9.根据权利要求8所述的基于对话记录的合同自动生成方法，其特征在于，
所述命名实体识别工具为NLTK或基于Stanford的NER。
10.一种社交软件，其特征在于，
所述社交软件包含合同模板嵌入模块、合同生成模块；
所述合同模板嵌入模块，用于嵌入合同模板；
所述合同生成模块用于采用如权利要求5所述基于网络销售的合同自动生成方法进行合同生成。
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