CN109729228A - 人工智能呼叫系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人工智能呼叫系统，包括呼入场景服务系统、呼出场景服务系统、云呼NLP处理系统、呼叫接收系统、云呼叫控制中心以及应用安全系统。本发明具有以下优点：（1）呼入电话时，智能电话机器人第一时间和用户沟通，对话内容换为文本，由大数据及行业知识图谱支撑的智能电话机器人，根据用户以往的订单情况及之前的沟通记录回答用户问题；（2）智能电话机器人无法解决时，反馈给人工客服；（3）客服根据之前记录了解用户的实际问题，之前的信息展示给客服，以便客服采取有效的沟通手段；（4）沟通结束，记录自动进入智能呼叫中心的机器学习系统，进行进一步的系统分析；（5）对持续跟踪问题，通过智能外呼的形式第一时间反馈给客户。
Description
技术领域
本发明涉及呼叫系统技术领域,更具体的说是涉及人工智能呼叫系统。
背景技术
传统呼叫中心系统面临着更新换代，对于新型的呼叫中心需求的必要条件包括三点：一是系统扩展性强、可快速迭代升级，二是除了呼叫中心之外，加入在线服务体系，并且所有渠道的客服数据是打通的，三是系统智能功能丰富，保障客户真实需求清晰，最终提供个性化的解决方案。
随着云技术的应用，智能质检、智能路由系统、智能IVR系统、智能外呼将逐步成为呼叫中心的必备功能，这些智能功能，一方面可以帮助客服团队提升工作效率，降低企业人力成本；另一方面把呼叫中心海量客服数据进行智能分流、保存及挖掘处理，帮助企业全面掌握客户真实需求，进行客户意图预判，从而为客户提供更个性化的解决方案，全面提升用户服务体验。
智能化，是呼叫中心最迫切的变革。
传统呼叫中心的业务流程：
（1）客户呼入企业服务号码，企业电话交换机，自动应答，并播放欢迎提示音，如“欢迎致电**公司，请拨分机号码，自动转接请按1，人工服务请按0”。
（2）用户听到语音提示后，根据需要进行按键，拨一时，继续播放语音提示：“公司简介请按1，技术支持请按2，产品咨询请按3，返回上级菜单请按#”。
（3）用户按0时，电话转移到人工客服，按其他键时，转移到公司的其他服务部门。从上面的业务流程可以看到传统呼叫中心往往是由一个个孤立的呼叫组成的，每个呼叫又被系统切分为一个个独立的对话，用户在进行一个呼叫时，有时候需要将同一个问题反复反馈给不同部门的多个服务人员，电话结束后，往往也无法对问题进行有效的跟踪，并及时反馈给用户。整个过程需要大量的人工参与，并且效率不高。
因此，如何提供一种具有智能化程度高、提高工作效率、语音识别准确、使用安全等特点的工智能呼叫系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种具有智能化程度高、提高工作效率、语音识别准确、使用安全等特点的人工智能呼叫系统。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
人工智能呼叫系统，其特征在于，该系统包括：呼入场景服务系统、呼出场景服务系统、云呼NLP处理系统、呼叫接收系统、云呼叫控制中心以及应用安全系统；其中，
所述呼入场景服务系统：（1）用户发起呼叫，运营商网络将呼叫的SIP信令发送到云呼SIP服务器；（2）云呼SIP服务器应答用户的呼叫，并将呼叫信息和媒体流实时传输到呼叫控制中心；（3）呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果；（4）收到语音识别文本后，呼叫控制中心向云呼NLP处理中心发起语义识别请求，并接收应答的文本；（5）呼叫控制中心将应答文本通过TTS技术转换为媒体流，并通过云呼SIP服务器向用户播放该媒体流；（6）用户听到应答后，提出新的问题，云呼系统重复步骤3-5；（7）当用户要求人工服务时，呼叫中心将通话转移到人工客服；（8）通话结束后，云呼系统通过呼叫记录服务器保存通话信息，并对通话内容进行分析，将分析结果推送到客户应用服务器；
呼出场景服务系统：（1）客户应用服务器向云呼系统发起呼叫请求，云呼呼叫接收服务器会校验该呼叫是否合法有效，并将合法的呼叫请求发送到呼叫控制中心；（2）呼叫控制中心通过云呼SIP服务器向运营商网络发起呼叫请求；（3）用户接听该呼叫后，SIP服务器将媒体流实时传输到呼叫控制中心；（4）呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果；（5）收到语音识别文本后，呼叫控制中心向云呼NLP处理中心发起语义识别请求，并接收应答的文本；（6）呼叫控制中心将应答文本通过TTS技术转换为媒体流，并通过云呼SIP服务器向用户播放该媒体流；（7）用户听到应答后，提出新的问题，云呼系统重复步骤4-6；（8）当用户要求人工服务时，呼叫中心将通话转移到人工客服；（9）通话结束后，云呼系统通过呼叫记录服务器保存通话信息，并对通话内容进行分析，将分析结果推送到客户应用服务器；
所述云呼NLP处理系统：专门处理人机对话过程中的语义理解及应答的云语音识别与理解系统，包含有对用户进行问答、对话、语义理解、语言生成、知识图谱以及大数据；
所述呼叫接收系统：用户的呼叫请求发出传递给网络负载均衡服务器（SLB），所述网络负载均衡服务器（SLB）包含有若干Nginx集群和Rxb集群，所述Nginx集群将信号发送给Rxb集群，然后进行呼叫处理和批量入库；
所述云呼叫控制中心：包含有呼出处理单元、语音识别单元、媒体处理单元、语义处理单元、呼入处理单元和应答逻辑单元；
所述应用安全系统：包括系统平台安全系统和数据安全系统。
优选的，在上述一种人工智能呼叫系统中，所述语义理解包括：问询理解和情感理解；所述知识图片包括：实体图谱、注意力图谱和意图图谱；所述大数据包括：机器学习和语言学。
优选的，在上述一种人工智能呼叫系统中，所述SLB是Server Load Balancer(负载均衡)的简称，是阿里云计算提供的一种网络负载均衡服务；SLB服务通过设置虚拟服务地址(IP)，将位于同一机房(Region)的多台云服务器资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到云服务池中。
优选的，在上述一种人工智能呼叫系统中，所述Nginx集群和Rxb集群：提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。
优选的，在上述一种人工智能呼叫系统中，所述系统平台安全系统包含有应用安全、网络安全、系统安全和物理安全；其中，所述应用安全是通过分组授权和统一认证完成，并且需要网络安全、系统安全和物理安全三个不同方向的安全作为支撑；所述网络安全包括网络安全评估、病毒防护和网络结构安全；所述系统安全包括数据库系统安全和操作系统安全；所述物理安全由媒体安全、物理设备安全和环境安全组成。
优选的，在上述一种人工智能呼叫系统中，具体操作步骤为：用户发起呼叫，云呼SIP服务器应答用户的呼叫，并将信息和媒体流实时传输到控制中心呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果，收到语音识别文本后，发送给云呼NLP处理中心处理。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明具有以下优点：
（1）用户呼入电话时，由智能电话机器人第一时间和用户进行沟通，所有对话内容实时转换为文本，由大数据及行业知识图谱支撑的智能电话机器人，可以根据用户以往的订单情况及之前的沟通记录回答大部分的用户问题；
（2）当智能电话机器人无法解决用户问题时，可以根据用户的要求及时转移到人工服务，并且将之前的沟通记录通过文本形式，反馈给人工客服；
（3）人工客服根据之前的沟通记录可以迅速有效的了解用户的实际问题，之前收集的客户信息也可以立即展示在客服人员面前，以便客服人员采取有效的沟通手段；
（4）电话沟通结束后，通话记录自动进入智能呼叫中心的机器学习系统，进行进一步的系统分析；
（5）对需要持续跟踪的问题，智能呼叫将跟踪问题在公司内部的处理状态，并将处理结果通过智能外呼的形式第一时间反馈给客户。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1 附图为本发明的整体框架结构示意图。
图2 附图为本发明的呼入场景业务流程图。
图3 附图为本发明的呼出场景业务流程图结构示意图。
图4 附图为本发明的云呼NLP处理中心结构示意图。
图5 附图为本发明的云呼控制系统结构示意图。
图6 附图为本发明的应用安全系统结构示意图。
图7 附图为本发明的实施例图。
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。
本发明实施例公开了一种具有智能化程度高、提高工作效率、语音识别准确、使用安全等特点的人工智能呼叫系统。
请参阅附图1-7，为本发明公开的一种人工智能呼叫系统，具体包括：
呼入场景服务系统、呼出场景服务系统、云呼NLP处理系统、呼叫接收系统、云呼叫控制中心以及应用安全系统；其中，
所述呼入场景服务系统：（1）用户发起呼叫，运营商网络将呼叫的SIP信令发送到云呼SIP服务器；（2）云呼SIP服务器应答用户的呼叫，并将呼叫信息和媒体流实时传输到呼叫控制中心；（3）呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果；（4）收到语音识别文本后，呼叫控制中心向云呼NLP处理中心发起语义识别请求，并接收应答的文本；（5）呼叫控制中心将应答文本通过TTS技术转换为媒体流，并通过云呼SIP服务器向用户播放该媒体流；（6）用户听到应答后，提出新的问题，云呼系统重复步骤3-5；（7）当用户要求人工服务时，呼叫中心将通话转移到人工客服；（8）通话结束后，云呼系统通过呼叫记录服务器保存通话信息，并对通话内容进行分析，将分析结果推送到客户应用服务器；
呼出场景服务系统：（1）客户应用服务器向云呼系统发起呼叫请求，云呼呼叫接收服务器会校验该呼叫是否合法有效，并将合法的呼叫请求发送到呼叫控制中心；（2）呼叫控制中心通过云呼SIP服务器向运营商网络发起呼叫请求；（3）用户接听该呼叫后，SIP服务器将媒体流实时传输到呼叫控制中心；（4）呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果；（5）收到语音识别文本后，呼叫控制中心向云呼NLP处理中心发起语义识别请求，并接收应答的文本；（6）呼叫控制中心将应答文本通过TTS技术转换为媒体流，并通过云呼SIP服务器向用户播放该媒体流；（7）用户听到应答后，提出新的问题，云呼系统重复步骤4-6；（8）当用户要求人工服务时，呼叫中心将通话转移到人工客服；（9）通话结束后，云呼系统通过呼叫记录服务器保存通话信息，并对通话内容进行分析，将分析结果推送到客户应用服务器；
所述云呼NLP处理系统：专门处理人机对话过程中的语义理解及应答的云语音识别与理解系统，包含有对用户进行问答、对话、语义理解、语言生成、知识图谱以及大数据；
所述呼叫接收系统：用户的呼叫请求发出传递给网络负载均衡服务器（SLB），所述网络负载均衡服务器（SLB）包含有若干Nginx集群和Rxb集群，所述Nginx集群将信号发送给Rxb集群，然后进行呼叫处理和批量入库；
所述云呼叫控制中心：包含有呼出处理单元、语音识别单元、媒体处理单元、语义处理单元、呼入处理单元和应答逻辑单元；
所述应用安全系统：包括系统平台安全系统和数据安全系统。
本发明为了实现新的业务流程等业务需求，拟建系统所具备的各项功能以及各功能系统的性能要求，如分析网络运行对网络设备的要求，智能应用对信息系统和自动化设备的要求，系统安全对安全设备的要求等。
（1）运营商网络对接功能
智能呼叫中心最基本的能力仍然是电话的呼入及呼出能力，通话能力是最基础的功能需求。
（2）语音识别功能
语音识别是将通话过程信息化的基础，只有将通话的语音转换为文字才能进行进一步的分析，是智能呼叫中心实现的前提。
（3）大数据处理及语义理解功能
语义理解能力是实现人机对话的基础，语义理解能力的高低直接决定了呼叫中心的智能程度。
（4）文本转语音功能。
（5）应用系统集成功能。
人工智能呼叫系统是向企业用户提供高并发,灵活可靠语音服务的PaaS产品，系统使用频度非常高，并具有如下特性：
1.扩展性，可以通过水平扩展追加服务的方式来解决任何一个服务的压力分摊问题；
2.高可用性，每个面向最终用户的服务均由多台服务器组成，通过负载均衡技术同时提供服务；
3.容灾，即使提供服务的单个服务器出现了故障，另外的服务器会接替提供服务，避免单点问题；
4.高性能，通过nginx做缓存，压缩，代理，实现动静分离，提升用户响应性；
5.模块化，完全模块化的前后端架构，包括：消息模块，缓存模块，有利于独立的升级维护；
6.安全性，进行Web TOP10的安全测试，避免常见的web安全隐患；
7.稳定性，进行压力测试以及长时间的负载测试，以保证应用系统的稳定性。
为了进一步优化上述技术方案，所述语义理解包括：问询理解和情感理解；所述知识图片包括：实体图谱、注意力图谱和意图图谱；所述大数据包括：机器学习和语言学。
为了进一步优化上述技术方案，所述SLB是Server Load Balancer(负载均衡)的简称，是阿里云计算提供的一种网络负载均衡服务；SLB服务通过设置虚拟服务地址(IP)，将位于同一机房(Region)的多台云服务器资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到云服务池中。
为了进一步优化上述技术方案，所述Nginx集群和Rxb集群：提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持；Nginx是一款面向性能设计的HTTP服务器，相较于Apache、lighttpd具有占有内存少，稳定性高等优势。与旧版本（<=2.2）的Apache不同，Nginx不采用每客户机一线程的设计模型，而是充分使用异步逻辑，削减了上下文调度开销，所以并发服务能力更强。整体采用模块化设计，有丰富的模块库和第三方模块库，配置灵活。 在Linux操作系统下，Nginx使用epoll事件模型，得益于此，Nginx在Linux操作系统下效率相当高。
为了进一步优化上述技术方案，所述系统平台安全系统包含有应用安全、网络安全、系统安全和物理安全；其中，所述应用安全是通过分组授权和统一认证完成，并且需要网络安全、系统安全和物理安全三个不同方向的安全作为支撑；所述网络安全包括网络安全评估、病毒防护和网络结构安全；所述系统安全包括数据库系统安全和操作系统安全；所述物理安全由媒体安全、物理设备安全和环境安全组成。
为了进一步优化上述技术方案，具体操作步骤为：用户发起呼叫，云呼SIP服务器应答用户的呼叫，并将信息和媒体流实时传输到控制中心呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果，收到语音识别文本后，发送给云呼NLP处理中心处理。
为了进一步优化上述技术方案，具体实施例为（将该发明用于于快递行业）：智能派件助手是我公司为快递行业研发的多场景自动化语音解决方案。基于人工智能呼叫技术，依托公司的全智能语音服务平台，深度学习企业自有知识库，具有机器人自动回复、语音交互、数据运营分析、多渠道整合、人工在线客服等功能模块。 智能语音可模拟真人对话，进行精准的数据分析，快递员一键将派单信息导入平台，后台通过情景设置、语义分析、语音识别实现智能呼叫，帮助快递员智能呼叫收件人，确认投递方案，达成投递共识，并能快速分配呼叫情况，将结果反馈给快递员。
主要技术特点：
1、针对不同的应用,智能语音平台和用户侧会有2-3个交互接口:
（1)智能语音平台提供Restful接口供用户提交呼叫请求;
（2)用户侧提供回执接口,用于接收话单信息;
（3)对交互式应用,比如隐私呼入的时候,用户提供接口用来查询实际的被叫号码；
2、数据抓取，通过机器学习技术，可进行录音分析、语音交互、场景化分析；
3、采用Dubbo实现同构平台的SOA。提高分布式系统间的交互通讯性能；
4、基于开源人机对话系统rasa实现NLP处理中心，专门处理人机对话过程中的语义理解及应答；
5、采用互动式语音互答和虚拟网络可视化技术。
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他实施例的不同之处，各个实施例之间相同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。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.人工智能呼叫系统，其特征在于，该系统包括：呼入场景服务系统、呼出场景服务系统、云呼NLP处理系统、呼叫接收系统、云呼叫控制中心以及应用安全系统；其中，
所述呼入场景服务系统：（1）用户发起呼叫，运营商网络将呼叫的SIP信令发送到云呼SIP服务器；（2）云呼SIP服务器应答用户的呼叫，并将呼叫信息和媒体流实时传输到呼叫控制中心；（3）呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果；（4）收到语音识别文本后，呼叫控制中心向云呼NLP处理中心发起语义识别请求，并接收应答的文本；（5）呼叫控制中心将应答文本通过TTS技术转换为媒体流，并通过云呼SIP服务器向用户播放该媒体流；（6）用户听到应答后，提出新的问题，云呼系统重复步骤3-5；（7）当用户要求人工服务时，呼叫中心将通话转移到人工客服；（8）通话结束后，云呼系统通过呼叫记录服务器保存通话信息，并对通话内容进行分析，将分析结果推送到客户应用服务器；
呼出场景服务系统：（1）客户应用服务器向云呼系统发起呼叫请求，云呼呼叫接收服务器会校验该呼叫是否合法有效，并将合法的呼叫请求发送到呼叫控制中心；（2）呼叫控制中心通过云呼SIP服务器向运营商网络发起呼叫请求；（3）用户接听该呼叫后，SIP服务器将媒体流实时传输到呼叫控制中心；（4）呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果；（5）收到语音识别文本后，呼叫控制中心向云呼NLP处理中心发起语义识别请求，并接收应答的文本；（6）呼叫控制中心将应答文本通过TTS技术转换为媒体流，并通过云呼SIP服务器向用户播放该媒体流；（7）用户听到应答后，提出新的问题，云呼系统重复步骤4-6；（8）当用户要求人工服务时，呼叫中心将通话转移到人工客服；（9）通话结束后，云呼系统通过呼叫记录服务器保存通话信息，并对通话内容进行分析，将分析结果推送到客户应用服务器；
所述云呼NLP处理系统：专门处理人机对话过程中的语义理解及应答的云语音识别与理解系统，包含有对用户进行问答、对话、语义理解、语言生成、知识图谱以及大数据；
所述呼叫接收系统：用户的呼叫请求发出传递给网络负载均衡服务器（SLB），所述网络负载均衡服务器（SLB）包含有若干Nginx集群和Rxb集群，所述Nginx集群将信号发送给Rxb集群，然后进行呼叫处理和批量入库；
所述云呼叫控制中心：包含有呼出处理单元、语音识别单元、媒体处理单元、语义处理单元、呼入处理单元和应答逻辑单元；
所述应用安全系统：包括系统平台安全系统和数据安全系统。
2.根据权利要求1所述的人工智能呼叫系统，其特征在于，所述语义理解包括：问询理解和情感理解；所述知识图片包括：实体图谱、注意力图谱和意图图谱；所述大数据包括：机器学习和语言学。
3.根据权利要求2所述的人工智能呼叫系统，其特征在于，所述SLB是Server LoadBalancer(负载均衡)的简称，是阿里云计算提供的一种网络负载均衡服务；SLB服务通过设置虚拟服务地址(IP)，将位于同一机房(Region)的多台云服务器资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到云服务池中。
4.根据权利要求3所述的人工智能呼叫系统，其特征在于，所述Nginx集群和Rxb集群：提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。
5.根据权利要求4所述的人工智能呼叫系统，其特征在于，所述系统平台安全系统包含有应用安全、网络安全、系统安全和物理安全；其中，所述应用安全是通过分组授权和统一认证完成，并且需要网络安全、系统安全和物理安全三个不同方向的安全作为支撑；所述网络安全包括网络安全评估、病毒防护和网络结构安全；所述系统安全包括数据库系统安全和操作系统安全；所述物理安全由媒体安全、物理设备安全和环境安全组成。
6.根据权利要求5所述的人工智能呼叫系统，其特征在于，具体操作步骤为：用户发起呼叫，云呼SIP服务器应答用户的呼叫，并将信息和媒体流实时传输到控制中心呼叫控制中心向第三方ASR能力平台发起语音识别请求，传入实时媒体流，并接收语音识别结果，收到语音识别文本后，发送给云呼NLP处理中心处理。
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