CN109949805B - 基于意图识别及有限状态自动机的智能催收机器人及催收方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于意图识别及有限状态自动机的智能催收机器人及催收方法,智能催收机器人针对不同的被催收客户实施不同语音交互方案,进行语音外呼,通过语音识别功能识别客户的语音,通过语义解析及意图识别,将客户表述内容转成催收反馈信息,并根据客户意图以及催收机器人当前状态结合自动机状态转移矩阵进行进一步话术生成,引导被催收客户及时还款。将交互过程形成催收结论数据结构,通过内部协议与催收管理系统进行交互,更新状态,为下一步确认还款状态或者进一步催收提供决策依据。本发明可以保证催收交互流程的有效性;提高被催收客户的参与度与催收过程的准确性;减少人工成本、避免客户信息泄露,提高客户交互度。
Description
技术领域
本发明属于信息处理技术领域,具体涉及的一种基于语义分析,根据客户画像主动发起对话,并利用有限状态自动机调整话术策略的智能催收机器人。
背景技术
随着经济的发展和互联网金融的兴起,现金贷及消费贷业务大量出现,随之而来的问题是如何将贷出去的钱收回来,催收业务成为重要的一环。发放贷款的银行或者信贷公司针对催收的需求一般有两种方法:一种是在内部设置催收部门,这需要承担更多人力成本,也容易给自己品牌信誉带来影响;另一种是将催收业务外包给第三方催收机构,将部分份额作为委托费用。这两种传统催收方法主要依赖大量人工对贷款逾期客户进行电话、短信联系,必要时还要联系客户好友和家人,存在着客户信息泄露严重等缺点,有时也可能会用到暴力催收手段,造成被催收对象反抗情绪高涨,催收员也容易在催收过程受到不良情绪的负面影响,更容易引起与客户交互度不高,影响催收效果。这样的催收乱象也给整个催收行业带来了不良影响。
智能催收机器人可以帮助催收机构做好合法合规的同时降低人工催收成本,并且避免催收过程中产生负面情绪。目前虽然也存在自动电呼系统,但是并不能做到对被催收客户定制化,无法做到与客户有效交互,仅仅作为一个催款通知,无法识别客户的还款意愿。
发明内容
发明目的:针对传统催收行业中存在的人工成本高、客户信息泄露泛滥、催收产生负面情绪,客户交互度不高等痛点,本发明提供一种基于意图识别及有限状态自动机的智能催收机器人。
技术方案:一种基于意图识别及有限状态自动机的智能催收机器人,包括催收机器人设置模块、催收方案解析及催收任务定制模块、智能语音外呼系统、催收机器人语义处理及语音交互部分、数据协议交互模块、催收业务管理系统及基于有限状态自动机的机器人状态转换模块;
催收机器人设置模块用于设置触发频率、拨打次数;
催收方案解析及催收任务定制模块用于对催收方案进行解析并形成催收任务,根据催收任务进行自动外呼;调用催收机器人语义处理及语音交互部分;
智能语音外呼系统用于根据催收任务自动拨打客户电话;
催收机器人语义处理及语音交互部分用于接通电话后自动产生对客户的话术、识别客户意图,生成话术并语音播放给客户;
数据协议交互模块用于接受催收业务管理系统的催收方案,并将处理完催收方案的催收决策信息发送给催收业务管理系统;
催收业务管理系统用于存储定制好的催收方案及催收决策信息;
基于有限状态自动机的机器人状态转换模块用于定义催收机器人的所有可能状态,并根据机器人识别的用户意图来控制当前机器人所处的状态,该模块用于定义与语音交互有关的状态列表以及状态之间的转移矩阵。
进一步的,催收机器人语义处理及语音交互部分包括催收话术生成模块、催收语音合成模块、催收交互语音识别模块、语义分析及意图识别引擎以及催收知识库系统;
催收话术生成模块用于根据催收任务自动产生针对该客户的话术,并发送给催收语音合成模块;
催收语音合成模块将催收话术生成模块生成的话术转换成语音,通过智能语音外呼系统输出给被催收客户;
催收交互语音识别模块由智能语音外呼系统中客户的语音输入触发,当客户的语音截止时,语音识别模块将语音进行识别,输出识别之后的文本信息给语义分析及意图识别引擎;
语义分析及意图识别引擎用于将客户的对话文本信息预处理,命名实体识别和关键词抽取、短语句法分析或依存语法分析,结合事先根据催收语料训练好的词向量模型,在催收知识库中进行文本相似度模型匹配,得到最接近的意图信息;
催收知识库系统用于催收业务知识数据的录入、删除、修改,并提供与语义分析及意图识别引擎交互接口。
一种基于意图识别及有限状态自动机的智能催收方法,包括以下步骤:
(1)设置属性,接收催收任务,进行智能语音外呼;
(2)电话接通后,对语音进行识别,得到客户的对话文本信息,处理对话文本信息,将处理好的对话文本信息在催收知识库中与训练好的词向量模型进行相似度匹配,得到最接近的意图信息,根据意图信息及催收机器人当前状态结合自动机状态转移矩阵进行话术生成,进行语音播放;
(3)判断当前状态是否为催收流程结束,若结束则触发智能语音外呼系统挂机,并生成催收决策信息交由数据协议交互模块处理,数据协议交互模块将催收决策信息发送给催收业务管理系统;若未结束则循环执行步骤(2)直到对话结束挂机或由客户挂机。
进一步的,步骤(1)中,所述属性包括某个案件触发智能催收机器人的频率、循环拨打次数、当被催收客户本人未接听时是否需要拨打其提供的联系人的开关设置;智能语音外呼系统根据催收任务自动拨打被催收客户的联系方式,根据拨打次数及是否拨打联系人开关设置进行循环拨打,并对是否接通状态进行记录,包含在催收决策信息内容中,接通后触发催收机器人语义处理及语音交互部分。
进一步的,步骤(1)中设置属性步骤包括:
(1a)首先进行通用配置,对各类属性进行设置,读取相关配置文件或数据库,并对催收机器人的设置进行默认设定;
(1b)根据不同类型的催收紧急程度或者催收风格设定不同的预设配置方案,不同的预设配置方案设置为不同的触发频率、拨打次数及是否必须拨打联系人电话;
(1c)根据解析的催收方案中提供的信息,生成催收任务中的风格信息形成预设方案标签,加载相应的预设配置方案。
进一步的,步骤(1b)中的催收紧急程度包括紧迫型和提醒型,紧迫型将设置催收机器人的触发频率为高数值,循环拨打被催收客户的次数多,并且设置为必须拨打其联系人;提醒型将设置频率和次数为低数值,无需拨打联系人。
进一步的,步骤(1)具体包括:
(2a)数据协议交互模块接收催收业务管理系统中的催收方案协议信息,触发催收方案解析及催收任务定制模块,对催收方案报文数据进行解析,生成内部催收任务数据结构,内部催收任务数据包括客户的贷款案件基本信息、客户个人信息、联系人信息、逾期信息、上一轮催收决策信息,根据上一轮催收决策信息进行此轮催收风格的设定,选取相应的预设配置方案;
(2b)触发催收机器人加载预设配置方案;
(2c)根据加载的预设配置方案生成此轮催收的外拨号码数据库,智能语音外呼系统进行循环外拨;
(2d)将是否拨通的状态信息存入此轮催收结果数据中,并在此轮催收结束后生成催收决策信息;
(2e)拨通之后将触发语义分析及意图识别引擎,执行下一步骤。
进一步的,步骤(2)包括:
(3a)接通电话后,根据催收任务信息,自动产生针对此客户的话术,开场白问候语、以及接下来的客户身份确认;
(3b)根据对话的语音反馈信息,触发语音识别模块,当客户的语音截止时识别语音,得到客户的对话文本信息,并触发语义分析及意图识别引擎;
(3c)语义分析及意图识别引擎将对话文本信息进行文本预处理,做命名实体识别和关键词抽取、短语句法分析或依存语法分析,结合事先根据催收语料已训练好的词向量模型,在催收知识库中进行文本相似度模型匹配,得到最为接近的意图信息;
(3d)根据所述意图信息触发自动机的状态转移,执行下一步骤。
进一步的,(3c)中所述意图信息包括:客户需要直接转接人工服务、客户拒绝还款、客户不知道欠款、客户答应还款、答应在某个具体日期还款。
进一步的,在每轮对话中,记录每一步的状态信息及客户意图信息,填入催收结果数据结构中,在对话结束时生成催收决策信息。
本发明提供一种基于客户意图识别及有限状态自动机的智能催收机器人,技术效果主要表现在以下方面:
1、智能催收机器人可以接受来自外部催收管理系统的催收方案,针对方案定制化催收交互流程,保证催收交互流程的有效性;
2、基于催收知识库系统,通过语音识别与语义分析引擎对被催收客户的意图进行识别,根据意图触发自动机状态转移,转入下一步催收流程处理,自动生成催收话术,形成催收决策依据,提高被催收客户的参与度与催收过程的准确性;
3、有效的将催收结论通过内部协议进行数据反馈,提供下一轮催收的决策支持,为增加客户还款意愿以及进一步催收工作提供支撑。
4、减少人工成本、避免客户信息泄露,提高客户交互度。
附图说明
图1是智能催收机器人工作整体流程;
图2是催收机器人配置流程;
图3是催收任务设定及智能外呼系统流程;
图4是智能催收机器人语义分析与意图识别核心模块处理流程;
图5是数据协议交互流程;
图6是自动机状态转移流程。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1,基于意图识别及有限状态自动机的智能催收机器人,包括催收机器人设置模块、催收方案解析及催收任务定制模块、智能语音外呼系统、催收机器人语义处理及语音交互部分、数据协议交互模块、催收业务管理系统及基于有限状态自动机的机器人状态转换模块。
催收机器人设置模块用于智能催收机器人的相关设置,包括对某个案件触发催收机器人频率的设置,循环拨打被催收客户的次数设置,当被催收客户本人未接听时是否需要拨打其提供的联系人的开关设置,以及针对被催收客户的本人联系方式的催收场景逻辑设置、亲朋号码场景逻辑设置。
催收方案解析及催收任务定制模块用于对催收方案进行解析并形成催收任务,根据催收任务进行自动外呼;调用催收机器人语义处理及语音交互部分。
智能语音外呼系统用于根据催收任务自动拨打客户电话。
催收机器人语义处理及语音交互部分用于接通电话后自动产生对客户的话术、识别客户意图,生成话术并语音播放给客户。
其中,催收机器人语义处理及语音交互部分包括催收话术生成模块、催收语音合成模块、催收交互语音识别模块、语义分析及意图识别引擎以及催收知识库系统;
催收话术生成模块用于根据催收任务自动产生针对该客户的话术,并发送给催收语音合成模块;
催收语音合成模块将催收话术生成模块生成的话术转换成语音,通过智能语音外呼系统输出给被催收客户;
催收交互语音识别模块由智能语音外呼系统中客户的语音输入触发,当客户的语音截止时,语音识别模块将语音进行识别,输出识别之后的文本信息给语义分析及意图识别引擎;
语义分析及意图识别引擎用于将客户的对话文本信息预处理,命名实体识别和关键词抽取、短语句法分析或依存语法分析,结合事先根据催收语料训练好的词向量模型,在催收知识库中进行文本相似度模型匹配,得到最接近的意图信息;
催收知识库系统用于催收业务知识数据的录入、删除、修改,并提供与语义分析及意图识别引擎交互接口。
数据协议交互模块用于提供催收机器人系统与催收业务管理系统之间数据协议交换通道及消息管理功能。
催收业务管理系统用于存储定制好的催收方案及催收决策信息。
基于有限状态自动机的机器人状态转换模块用于定义催收机器人的所有可能状态,并根据机器人识别的用户意图来控制当前机器人所处的状态,该模块用于定义与语音交互有关的状态列表以及状态之间的转移矩阵。
基于意图识别及有限状态自动机的智能催收方法包括以下步骤:
步骤一:对进行预设配置方案。
(1a)首先进行通用配置,对各类属性进行设置,读取相关配置文件或数据库,并对催收机器人的设置进行默认设定;
(1b)如图2,根据不同类型的催收紧急程度或者催收风格设定不同的预设配置方案,不同的预设配置方案设置为不同的触发频率、拨打次数、当被催收客户本人未接听时是否需要拨打其提供的联系人的开关设置。如将催收紧急程度包括紧迫型和提醒型,紧迫型将设置催收机器人的触发频率为高数值,循环拨打被催收客户的次数多,并且设置为必须拨打其联系人;提醒型将设置频率和次数为低数值,无需拨打联系人。智能语音外呼系统根据催收任务自动拨打被催收客户的联系方式,根据拨打次数及是否拨打联系人开关设置进行循环拨打,并对是否接通状态进行记录,包含在催收决策信息内容中,接通后触发催收机器人语义处理及语音交互部分。
(1c)根据解析的催收方案中提供的信息,生成催收任务中的风格信息形成预设方案标签,加载相应的预设配置方案。
步骤二:如图3,接收催收任务,进行智能语音外呼。
(2a)数据协议交互模块接收催收业务管理系统中的催收方案协议信息,触发催收方案解析及催收任务定制模块,对催收方案报文数据进行解析,生成内部催收任务数据结构,内部催收任务数据包括客户的贷款案件基本信息、客户个人信息、联系人信息、逾期信息、上一轮催收决策信息,根据上一轮催收决策信息进行此轮催收风格的设定,选取相应的预设配置方案;
(2b)触发催收机器人加载预设配置方案;
(2c)根据加载的预设配置方案生成此轮催收的外拨号码数据库,智能语音外呼系统进行循环外拨;
(2d)将是否拨通的状态信息存入此轮催收结果数据中,并在此轮催收结束后生成催收决策信息;
(2e)拨通之后将触发语义分析及意图识别引擎,执行下一步骤。
步骤三:如图4,电话接通后,触发催收机器人语义处理及语音交互部分,对语音进行识别,得到客户的对话文本信息,处理对话文本信息,将处理好的对话文本信息在催收知识库中与训练好的词向量模型进行相似度匹配,得到最接近的意图信息,根据意图信息及催收机器人当前状态结合自动机状态转移矩阵进行话术生成,进行语音播放;
步骤四:判断当前状态是否为催收流程结束,若结束则触发智能语音外呼系统挂机,并生成催收决策信息交由数据协议交互模块处理,数据协议交互模块将催收决策信息发送给催收业务管理系统;若未结束则循环执行步骤三直到对话结束挂机或由客户挂机。
客户的意图信息包含:客户需要直接转接人工服务、或者客户拒绝还款、客户不知道欠款、客户答应还款、答应在某个具体日期还款(如今天、明天)等等。
在每一轮的对话中,系统将记录每一步的状态信息及客户意图信息,填入催收结果数据结构中,在对话结束时生成催收决策信息,通过数据协议交互模块发送给催收业务管理系统,将作为下一次催收方案信息的一部分。
图5显示了数据协议交互模块提供催收机器人系统与催收业务管理系统之间数据协议交换通道及消息管理功能,包括:
1.数据协议交互模块接收催收业务系统的催收方案协议信息,触发催收机器人的催收方案解析及催收任务定制模块,并进入催收机器人下一步处理。
2.催收机器人处理完该催收方案对应的客户案件后,生成催收决策数据结构,通过数据协议交互模块将催收决策信息协议发送给催收业务管理系统。
图6举例展示了一种催收的可能对话情形,自动机根据当前的状态,以每轮对话过程中用户的意图信息作为触发,进入到下一个状态中,直至自动机到达结束状态。自动机的状态包括但不限于:开场白(问候)、身份确认(确认用户身份信息)、告知逾期信息、询问逾期原因、逾期影响告知、确认还款、还款方式告知、对话结束等。
Claims (5)
1.一种基于意图识别及有限状态自动机的智能催收方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)设置属性,接收催收任务,进行智能语音外呼;
(2)电话接通后,对语音进行识别,得到客户的对话文本信息,处理对话文本信息,将处理好的对话文本信息在催收知识库中与训练好的词向量模型进行相似度匹配,得到最接近的意图信息,根据意图信息及催收机器人当前状态结合自动机状态转移矩阵进行话术生成,进行语音播放;
(3)判断当前状态是否为催收流程结束,若结束则触发智能语音外呼系统挂机,并生成催收决策信息交由数据协议交互模块处理,数据协议交互模块将催收决策信息发送给催收业务管理系统;若未结束则循环执行步骤(2)直到对话结束挂机或由客户挂机;其中,在每轮对话中,记录每一步的状态信息及客户意图信息,填入催收结果数据结构中,在对话结束时生成催收决策信息;
步骤(1)中,所述属性包括某个案件触发智能催收机器人的频率、循环拨打次数、当被催收客户本人未接听时是否需要拨打其提供的联系人的开关设置;智能语音外呼系统根据催收任务自动拨打被催收客户的联系方式,根据拨打次数及是否拨打联系人开关设置进行循环拨打,并对是否接通状态进行记录,包含在催收决策信息内容中,接通后触发催收机器人语义处理及语音交互部分;
步骤(1)中设置属性步骤包括:
(1a)首先进行通用配置,对各类属性进行设置,读取相关配置文件或数据库,并对催收机器人的设置进行默认设定;
(1b)根据不同类型的催收紧急程度或者催收风格设定不同的预设配置方案,不同的预设配置方案设置为不同的触发频率、拨打次数及是否必须拨打联系人电话;所述催收紧急程度包括紧迫型和提醒型,紧迫型将设置催收机器人的触发频率为高数值,循环拨打被催收客户的次数多,并且设置为必须拨打其联系人;提醒型将设置频率和次数为低数值,无需拨打联系人;
(1c)根据解析的催收方案中提供的信息,生成催收任务中的风格信息形成预设方案标签,加载相应的预设配置方案。
2.根据权利要求1所述的基于意图识别及有限状态自动机的智能催收方法,其特征在于,步骤(1)具体包括:
(2a)数据协议交互模块接收催收业务管理系统中的催收方案协议信息,触发催收方案解析及催收任务定制模块,对催收方案报文数据进行解析,生成内部催收任务数据结构,内部催收任务数据包括客户的贷款案件基本信息、客户个人信息、联系人信息、逾期信息、上一轮催收决策信息,根据上一轮催收决策信息进行此轮催收风格的设定,选取相应的预设配置方案;
(2b)触发催收机器人加载预设配置方案;
(2c)根据加载的预设配置方案生成此轮催收的外拨号码数据库,智能语音外呼系统进行循环外拨;
(2d)将是否拨通的状态信息存入此轮催收结果数据中,并在此轮催收结束后生成催收决策信息;
(2e)拨通之后将触发语义分析及意图识别引擎,执行下一步骤。
3.根据权利要求1所述的基于意图识别及有限状态自动机的智能催收方法,其特征在于,步骤(2)包括:
(3a)接通电话后,根据催收任务信息,自动产生针对此客户的话术,开场白问候语、以及接下来的客户身份确认;
(3b)根据对话的语音反馈信息,触发语音识别模块,当客户的语音截止时识别语音,得到客户的对话文本信息,并触发语义分析及意图识别引擎;
(3c)语义分析及意图识别引擎将对话文本信息进行文本预处理,做命名实体识别和关键词抽取、短语句法分析或依存语法分析,结合事先根据催收语料已训练好的词向量模型,在催收知识库中进行文本相似度模型匹配,得到最为接近的意图信息;
(3d)根据所述意图信息触发自动机的状态转移,执行下一步骤。
4.根据权利要求3所述的基于意图识别及有限状态自动机的智能催收方法,其特征在于,(3c)中所述意图信息包括:客户需要直接转接人工服务、客户拒绝还款、客户不知道欠款、客户答应还款、答应在某个具体日期还款。
5.一种基于权利要求1-4任一项所述的智能催收方法的智能催收机器人,其特征在于,包括催收机器人设置模块、催收方案解析及催收任务定制模块、智能语音外呼系统、催收机器人语义处理及语音交互部分、数据协议交互模块、催收业务管理系统及基于有限状态自动机的机器人状态转换模块;
催收机器人设置模块用于设置触发频率、拨打次数;
催收方案解析及催收任务定制模块用于对催收方案进行解析并形成催收任务,根据催收任务进行自动外呼;调用催收机器人语义处理及语音交互部分;
智能语音外呼系统用于根据催收任务自动拨打客户电话;
催收机器人语义处理及语音交互部分用于接通电话后自动产生对客户的话术、识别客户意图,生成话术并语音播放给客户;
数据协议交互模块用于接受催收业务管理系统的催收方案,并将处理完催收方案的催收决策信息发送给催收业务管理系统;
催收业务管理系统用于存储定制好的催收方案及催收决策信息;
基于有限状态自动机的机器人状态转换模块用于定义催收机器人的所有可能状态,并根据机器人识别的用户意图来控制当前机器人所处的状态,该模块用于定义与语音交互有关的状态列表以及状态之间的转移矩阵;
催收机器人语义处理及语音交互部分包括催收话术生成模块、催收语音合成模块、催收交互语音识别模块、语义分析及意图识别引擎以及催收知识库系统;
催收话术生成模块用于根据催收任务自动产生针对该客户的话术,并发送给催收语音合成模块;
催收语音合成模块将催收话术生成模块生成的话术转换成语音,通过智能语音外呼系统输出给被催收客户;
催收交互语音识别模块由智能语音外呼系统中客户的语音输入触发,当客户的语音截止时,语音识别模块将语音进行识别,输出识别之后的文本信息给语义分析及意图识别引擎;
语义分析及意图识别引擎用于将客户的对话文本信息预处理,命名实体识别和关键词抽取、短语句法分析或依存语法分析,结合事先根据催收语料训练好的词向量模型,在催收知识库中进行文本相似度模型匹配,得到最接近的意图信息;
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