CN110245214A - 一种在线服务的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种在线服务的方法及系统，对于用户问题可以作出快速回应，提升用户体验。本发明实施例的方法，包括：提取讨论组中用户问题的关键词；根据所述关键词，搜索协助人员；将所述协助人员加入所述讨论组。
Description
技术领域
本发明属于在线服务领域，具体来说，涉及一种在线服务的方法及系统。
背景技术
在线客服系统在互联网+的浪潮中得到了越来越广泛的使用。相比传统的窗口服务和电话客服，基于互联网的在线客服系统拥有实时接入，自动分配客服，服务效率高，会话数据实时监控等优点。
目前，在线客服在服务方式上依然采用一个客服服务多个用户的方式。随着业务的复杂化和分工的精细化，一个客服势必无法回答所有类型的咨询。现有的在线客服系统面对此种情形，通常采用客服转接的方式，将一个会话从一个客服转到另外一个客服处理，但这同样带来了新的问题：(1)被转接的客服可能也无法处理用户的疑问，只能继续把会话转向下一个客服。这样反复多次，影响用户体验；(2)用户的问题是客服本身无法解答的，必须等客服咨询专业人员，才能给出回复，而专业人员无法转接会话，客服只能采取线下交流或者转工单的方式，无形中延长了用户的等待时间，同样影响用户体验。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是一种在线服务的方法及系统，对于用户问题可以作出快速回应，提升用户体验。
为解决上述技术问题，本发明实施例采用以下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供一种在线服务的方法，所述方法包括：
提取讨论组中用户问题的关键词；
根据所述关键词，搜索协助人员；
将所述协助人员加入所述讨论组。
结合第一方面，作为第一种可选择的技术方案，所述提取讨论组中用户问题的关键词，包括：
利用自然语言工具包，过滤所述用户问题的无效词句，抽取词干，然后对所述词干进行分词处理，得到单词或短语；
根据TF-IDF算法，计算所述单词或短语的TF-IDF值；
根据所述TF-IDF值的大小，提取用户问题中的关键词。
结合第一方面，作为第二种可选择的技术方案，所述的在线服务的方法，还包括：
获取协助人员信息，并存储；所述协助人员信息包括协助人员标签及标签权重。
结合第一方面第二种可选择的技术方案，作为第三种可选择的技术方案，所述获取协助人员信息，包括：
根据协助人员的身份信息和行为日志，提取协助人员的标签，并获取标签的权重。
结合第一方面第二种可选择的技术方案，作为第四种可选择的技术方案，所述根据所述关键词，搜索协助人员，包括：
将所述关键词和协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，获取协助人员列表；
根据所述标签权重，对协助人员列表中的协助人员进行排序；
推送排序后的协助人员中的标签权重最大的n个协助人员，供选择。
结合第一方面第四种可选择的技术方案，作为第五种可选择的技术方案，所述将所述协助人员加入所述讨论组，包括：
判断被选择的协助人员是否和客服在同一系统中，
若是，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则将被选择的协助人员添加至讨论组中；
若否，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则在两个系统中分别建立讨论组，并将被选择的协助人员添加至讨论组中。
结合第一方面第五种可选择的技术方案，作为第六种可选择的技术方案，所述选择协助人员的结果，包括选择一个协助人员或者多个协助人员。
结合第一方面第六种可选择的技术方案，作为第七种可选择的技术方案，所述的在线服务的方法，还包括：在协助人员加入所述讨论组之后，设置发言权限，在一时间段内只有客服或者一个协助人员发言。
第二方面，本发明实施例还提供一种在线服务的系统，包括：
提取模块：用于提取讨论组中用户问题的关键词；
搜索模块：用于根据所述关键词，搜索协助人员；
添加模块：用于将所述协助人员加入所述讨论组。
结合第二方面，作为第一种可实施的技术方案，所述提取模块，包括：
过滤单元：用于利用自然语言工具包，过滤所述用户问题的无效词句，抽取词干；
分词单元：用于对所述词干进行分词处理，得到单词或短语；
计算单元：用于根据TF-IDF算法，计算所述单词或短语的TF-IDF值；
提取单元：用于根据所述TF-IDF值的大小，提取用户问题中的关键词。
结合第二方面，作为第二种可实施的技术方案，所述的在线服务的系统，其特征在于，还包括：
获取模块：用于获取协助人员信息，并存储；所述协助人员信息包括协助人员标签及标签权重。
结合第二方面的第二种可实施的技术方案，作为第三种可实施的技术方案，所述搜索模块，包括：
匹配单元：用于将所述关键词和协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，获取协助人员列表；
排序单元：用于根据所述标签权重，对协助人员列表中的协助人员进行排序；
推送单元：用于推送排序后的协助人员中的标签权重最大的n个协助人员，供选择。
结合第二方面的第三种可实施的技术方案，作为第四种可实施的技术方案，所述添加模块，包括：
判断单元：用于判断被选择的协助人员是否和客服在同一系统中，
处理单元：用于若判断单元是的判断结果为是，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则将被选择的协助人员添加至讨论组中；还用于若判断单元是的判断结果为否，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则在两个系统中分别建立讨论组，并将被选择的协助人员添加至讨论组中。
结合第二方面，作为第五种可实施的技术方案，所述的在线服务的系统，还包括：
权限模块：用于在协助人员加入所述讨论组之后，设置发言权限，在一时间段内只有客服或者一个协助人员发言。
与现有技术相比，本发明实施例的在线服务的方法及系统，可以对用户问题作出快速回应，提升用户体验。对于客服不能回答的用户问题，本实施例的方法中，先提取讨论组中用户问题的关键词。根据所述关键词，搜索协助人员。将所述协助人员加入所述讨论组。由协助人员回答用户问题。本实施例在讨论组中增加协助人员。通过更加专业的协助人员回答用户问题。虽然回答问题的客服换了，但是用户仍留在讨论组中，没有更换讨论组。从用户角度出发，用户仍感觉是同一客服回答问题。这提升了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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它的附图。
图1是本发明实施例的方法应用的架构图；
图2是本发明实施例的方法的流程示意图；
图3是本发明实施例的系统的结构框图；
图4是本发明实施例的系统中提取模块的结构框图；
图5是本发明实施例的系统中搜索模块的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明实施例的技术方案进行详细的说明。
在电子商务领域中，用户和商户之间经常通过即时通讯系统进行沟通。客服人员不能保证能够全部回答用户问题。本发明通过建立有效的在线服务系统，对用户问题可以做出更准确的回答。如图1所示的架构系统，包括客服服务器、机器人服务器和企业服务器。在客服遇到难以回答的问题时，通过机器人服务器从企业服务器中搜索能够回答该问题的人员，从将信息发送给客服服务器，客服服务器将信息反馈给客服。客服服务器根据客服选择，将所选择的回答问题的人员从企业服务器接入客服服务器中，为用户服务。
如图2所示，本发明实施例的一种在线服务的方法，所述方法包括：
S10提取讨论组中用户问题的关键词；
S20根据所述关键词，搜索协助人员；
S30将所述协助人员加入所述讨论组。
上述实施例中，对于用户问题不是必须由一个客服回答。也就是说，用户问题可能由不同人员回答。当客服可以回答时，由该客服回答问题。但是，当客服不能回答用户问题时，由适合回答该问题的人员回答。对于用户问题，由更加专业的人员回答。这样，用户获得的答案也更加准确。
对于客服不能回答的用户问题，本实施例的方法中，先提取讨论组中用户问题的关键词。根据所述关键词，搜索协助人员。将所述协助人员加入所述讨论组。由协助人员回答用户问题。该实施例中，用户不需要更换讨论组，仍然在原讨论组中。本实施例在讨论组中增加协助人员。通过更加专业的协助人员回答用户问题。虽然回答问题的客服换了，但是用户仍留在讨论组中，没有更换讨论组。从用户角度出发，用户仍感觉是同一客服回答问题。这提升了用户体验。
作为优选例，所述提取讨论组中用户问题的关键词，包括：
S101利用自然语言工具包，过滤所述用户问题的无效词句，抽取词干，然后对所述词干进行分词处理，得到单词或短语。
S102根据TF-IDF算法，计算所述单词或短语的TF-IDF值。
S103根据所述TF-IDF值的大小，提取用户问题中的关键词。
该优选例中，提取用户问题的关键词，使用基于python语言的自然语言工具包(NLTK)，智能客服首先对提问的文本过滤无效词句，抽取词干，然后对词干进行分词处理，最后根据TF-IDF算法，计算出单词或短语的"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)，将两者相乘，获取一个词的TF-IDF值，根据该值的大小得到用户提问的可能关键字。单词或短语的TF-IDF值越大，单词或短语越为关键。将TF-IDF值较大的单词或短语，作为用户问题的关键词。
作为优选例，所述的在线服务的方法，还包括：获取协助人员信息，并存储；所述协助人员信息包括协助人员标签及标签权重。
建立一数据库，将协助人员信息存储在数据库中。协助人员可以是销售人员、技术人员、维修人员等。不同的协助人员有不同的标签和标签权重。例如，销售人员A的标签为苏宁空调销售、线上客服、销售优惠。标签苏宁空调销售的权重为80％，标签线上客服的权重为50％，标签销售优惠的权重为40％。
作为优选例，所述获取协助人员信息，包括：根据协助人员的身份信息和行为日志，提取协助人员的标签，并获取标签的权重。
协助人员的身份信息，例如部门、职位、岗位职责等。从协助人员的身份信息和行为日志中，提取协助人员的标签。例如，将协助人员的身份信息和行为日志作为原始数据，通过日志采集工具flume接入海量日志存储系统kafka，随后由开源流处理计算框架storm消费存储在kafka中的日志数据，以用户为维度，根据一定的业务规则，聚合分析，提取出用户归属的标签。根据TF-IDF算法将用户标签进行权重归类。将用户标签和权重参数写入elasticSearch数据库，方便依据标签搜索。
作为优选例，所述根据所述关键词，搜索协助人员，包括：
S201将所述关键词和协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，获取协助人员列表；
S202根据所述标签权重，对协助人员列表中的协助人员进行排序；
S203推送排序后的协助人员中的标签权重最大的n个协助人员，供选择。
上述优选例中，将关键词和协助人员信息匹配，从中选择匹配度较高的协助人员。将获取的关键词作为检索条件向后台存储协助人员标签数据的elasticSearch数据库中进行模糊搜索，将匹配到的标签和对应的协助人员依照标签的权重进行相似度排序，返回给坐席端客服，作为可邀请的协助人员展示。
该优选例中，首先将关键词和协助人员标签进行匹配。用户问题的关键词是用户问题的核心。将关键词和协助人员标签进行匹配。如果一致，则表示该协助人员具有回答此问题的能力。例如：表1中是存储的部分协助人员信息。
表1
| 协助人员编号 | 标签 | 权重 |
| 协助人员A | 销售 | 80％ |
| 协助人员A | 促销政策 | 30％ |
| 协助人员B | 促销政策 | 70％ |
| 协助人员B | 销售 | 50％ |
| 协助人员C | 电视维修 | 90％ |
| 协助人员C | 空调维修 | 60％ |
| 协助人员D | 空调维修 | 90％ |
| 协助人员D | 冰箱维修 | 60％ |
表1中，协助人员A和协助人员B具有促销政策标签，表明协助人员A和协助人员B对促销政策了解。协助人员A标签“促销政策”的权重为30％。协助人员B标签“促销政策”的权重为70％。这表示协助人员B对促销政策的了解程度大于协助人员A对促销政策的了解程度。
例如，用户问题是“五一假期空调销售促销活动？”，那么系统将所述关键词和表1中协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，即协助人员A和协助人员B。根据所述标签权重，对协助人员列表中的协助人员进行排序。协助人员B标签“促销政策”权重大于协助人员A标签“促销政策”权重。推送排序后的协助人员中的标签权重最大的n个协助人员，供选择。本实施例中，可以选择协助人员B供选择，也可以同时选择协助人员B和协助人员A供选择。
又例如，用户问题是“空调故障维修”，那么系统将所述关键词和表1中协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，即协助人员C和协助人员D。然后系统比较协助人员C和协助人员D的标签“空调维修”的权重，协助人员D标签“空调维修”的权重大于协助人员C标签“空调维修”的权重。因此，可以选择协助人员D供选择，也可以同时选择协助人员D和协助人员C供选择。
现有技术中，客服系统和办公系统通常为两个不同系统。采用本实施例的方法时，作为优选例，所述将所述协助人员加入所述讨论组，包括：
判断被选择的协助人员是否和客服在同一系统中，
若是，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则将被选择的协助人员添加至讨论组中；
若否，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则在两个系统中分别建立讨论组，并将被选择的协助人员添加至讨论组中。
上述优选例中，先判断被选择的协助人员是否和客服在同一系统中。如果在同一系统中，可以直接在讨论组中添加协助人员。如果不在同一系统中，则在两个不同系统中分别建立讨论组，并将被选择的协助人员添加至讨论组中。这样，两个不同系统中分别有一个讨论组。这涉及不同系统的接口调用和消息互通。根据实际情况，可使用spring，thrift，grpc等框架实现不同系统的接口调用和消息互通。
无论哪种方式，对于顾客来说，在其终端只看到所在的讨论组中增加了新的协助人员。这样，不需要顾客配合，自动实现协助人员的添加，有利于提高用户体验。
作为优选例，所述选择协助人员的结果，包括选择一个协助人员或者多个协助人员。根据用户问题和系统设置，可以选择一个协助人员，也可以选择多个协助人员。协助人员加入讨论组中，帮助客服回答用户问题。有时，客户问题涉及多个方面，系统提取出多个关键词。通过一个客户或者一个协助人员也难以全面回答用户问题。因此，可以选择多个协助人员加入讨论组中。
原先讨论组中只有一个客服，采用本实施例的方法后，讨论组中除了客服，还有协助人员。当用户提出问题后，如果不经控制，客服和协助人员同时回复用户，不同的应答势必导致用户感觉混乱，同时也不利于问题的解答。作为优选例，所述的在线服务的方法，还包括：在协助人员加入所述讨论组之后，设置发言权限，在一时间段内只有客服或者一个协助人员发言。这样，在一段时间内，只有客服或者一个协助人员发言，避免客服和协助人员回答不一致，降低用户体验。
例如，在本实施例中，使用客服发言前抢话筒的方式，只有持有话筒的客服才能回复用户的问题，讨论组其他人员除用户外，处于被禁言的状态，一个客服回答结束一定时间(例如，30s)内，如果无新回复，则视为释放话筒，其他客服可以重新获取话筒发言。技术方案上，利用分布式缓存redis，通过在redis中创建和销毁分布式锁，实现讨论组中竞争和释放话筒。
本发明的实施例，在于解决上述背景中由一个客服面对一个或多个用户所难以避免的问题。本发明实施例，在客服面对难以解决的咨询时，可通过智能邀请模式，利用机器人对会话进行智能分析，在相关联的企业级即时通讯中，根据最优原则，指向运算结果最高的用户(专家)，智能分发，请求帮助。本实施例将其引入到客服会话中，为用户服务。
本实施例的实施过程中，对用户而言，用户感知仍然是一个客服为其服务，在服务的过程中，得到更专业的回答，避免了多次会话转接或者事后服务，给用户带来的用户体验下降。对客服而言，可以将专业人员直接拉入讨论组，回答用户的问题，减少了额外沟通的成本。
上述实施例的方法，当客服无法解决用户问题，系统邀请最适合的协助人员进入客服会话，服务用户。虽然讨论组中有多人，多人为用户服务，但是用户感知仍然是同一客服为其服务。该实施例的方法注重服务体验，提升了服务效率。
例如，消费者在电商平台用优惠券购买了某家电，在退货允许的时间范围内，向客服申请退货，客服不清楚使用了优惠券购买的商品是否符合退货政策，需咨询此品牌的负责人，才能向消费者回复。在过去的情况下，客服只能通过内部邮件、im、甚至线下沟通等方式，通过层层沟通联系对应的负责人，得到明确响应后再回复用户，无形中增加了很大的沟通成本。采用本实施例的方法，自动识别用户提问关键词，检索后台将最合适的人员推荐给客服，让专业的人直接回应用户的咨询，有效的降低了沟通的时间成本和信息失真。
如图3所示，本发明实施例还提供一种在线服务的系统，包括：
提取模块：用于提取讨论组中用户问题的关键词；
搜索模块：用于根据所述关键词，搜索协助人员；
添加模块：用于将所述协助人员加入所述讨论组。
对于客服不能回答的用户问题，本实施例的系统中，提取模块提取讨论组中用户问题的关键词。搜索模块根据所述关键词，搜索协助人员。添加模块将所述协助人员加入所述讨论组。由协助人员回答用户问题。该实施例中，用户不需要更换讨论组，仍然在原讨论组中。本实施例在讨论组中增加协助人员。通过更加专业的协助人员回答用户问题。虽然回答问题的客服换了，但是用户仍留在讨论组中，没有更换讨论组。从用户角度，用户仍感觉是同一客服回答问题。这提升了用户体验。
作为优选例，如图4所示，所述提取模块，包括：
过滤单元：用于利用自然语言工具包，过滤所述用户问题的无效词句，抽取词干；
分词单元：用于对所述词干进行分词处理，得到单词或短语；
计算单元：用于根据TF-IDF算法，计算所述单词或短语的TF-IDF值；
提取单元：用于根据所述TF-IDF值的大小，提取用户问题中的关键词。
作为优选例，所述的在线服务的系统，还包括：
获取模块：用于获取协助人员信息，并存储；所述协助人员信息包括协助人员标签及标签权重。
作为优选例，如图5所示，所述搜索模块，包括：
匹配单元：用于将所述关键词和协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，获取协助人员列表；
排序单元：用于根据所述标签权重，对协助人员列表中的协助人员进行排序；
推送单元：用于推送排序后的协助人员中的标签权重最大的n个协助人员，供选择。
作为优选例，所述添加模块，包括：
判断单元：用于判断被选择的协助人员是否和客服在同一系统中，
处理单元：用于若判断单元是的判断结果为是，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则将被选择的协助人员添加至讨论组中；还用于若判断单元是的判断结果为否，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则在两个系统中分别建立讨论组，并将被选择的协助人员添加至讨论组中。
作为优选例，所述的在线服务的系统，还包括：
权限模块：用于在协助人员加入所述讨论组之后，设置发言权限，在一时间段内只有客服或者一个协助人员发言。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域技术人员应该知晓，实现上述实施例的方法或者系统，可以通过计算机程序指令来实现。该计算机程序指令装载到可编程数据处理设备上，例如计算机，从而在可编程数据处理设备上执行相应的指令，用于实现上述实施例的方法或者系统实现的功能。
本领域技术人员依据上述实施例，可以对本申请进行非创造性的技术改进，而不脱离本发明的精神实质。这些改进仍应视为在本申请权利要求的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种在线服务的方法，其特征在于，所述方法包括：
提取讨论组中用户问题的关键词；
根据所述关键词，搜索协助人员；
将所述协助人员加入所述讨论组。
2.按照权利要求1所述的在线服务的方法，其特征在于，所述提取讨论组中用户问题的关键词，包括：
利用自然语言工具包，过滤所述用户问题的无效词句，抽取词干，然后对所述词干进行分词处理，得到单词或短语；
根据TF-IDF算法，计算所述单词或短语的TF-IDF值；
根据所述TF-IDF值的大小，提取用户问题中的关键词。
3.按照权利要求1所述的在线服务的方法，其特征在于，还包括：
获取协助人员信息，并存储；所述协助人员信息包括协助人员标签及标签权重。
4.按照权利要求3所述的在线服务的方法，其特征在于，所述获取协助人员信息，包括：
根据协助人员的身份信息和行为日志，提取协助人员的标签，并获取标签的权重。
5.按照权利要求3所述的在线服务的方法，其特征在于，所述根据所述关键词，搜索协助人员，包括：
将所述关键词和协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，获取协助人员列表；
根据所述标签权重，对协助人员列表中的协助人员进行排序；
推送排序后的协助人员中的标签权重最大的n个协助人员，供选择。
6.按照权利要求5所述的在线服务的方法，其特征在于，所述将所述协助人员加入所述讨论组，包括：
判断被选择的协助人员是否和客服在同一系统中，
若是，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则将被选择的协助人员添加至讨论组中；
若否，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则在两个系统中分别建立讨论组，并将被选择的协助人员添加至讨论组中。
7.按照权利要求6所述的在线服务的方法，其特征在于，所述选择协助人员的结果，包括选择一个协助人员或者多个协助人员。
8.按照权利要求1所述的在线服务的方法，其特征在于，还包括：在协助人员加入所述讨论组之后，设置发言权限，在一时间段内只有客服或者一个协助人员发言。
9.一种在线服务的系统，其特征在于，所述系统包括：
提取模块：用于提取讨论组中用户问题的关键词；
搜索模块：用于根据所述关键词，搜索协助人员；
添加模块：用于将所述协助人员加入所述讨论组。
10.按照权利要求9所述的在线服务的系统，其特征在于，所述提取模块，包括：
过滤单元：用于利用自然语言工具包，过滤所述用户问题的无效词句，抽取词干；
分词单元：用于对所述词干进行分词处理，得到单词或短语；
计算单元：用于根据TF-IDF算法，计算所述单词或短语的TF-IDF值；
提取单元：用于根据所述TF-IDF值的大小，提取用户问题中的关键词。
11.按照权利要求9所述的在线服务的系统，其特征在于，还包括：
获取模块：用于获取协助人员信息，并存储；所述协助人员信息包括协助人员标签及标签权重。
12.按照权利要求11所述的在线服务的系统，其特征在于，所述搜索模块，包括：
匹配单元：用于将所述关键词和协助人员标签进行匹配，获取和关键词相同的协助人员标签，获取协助人员列表；
排序单元：用于根据所述标签权重，对协助人员列表中的协助人员进行排序；
推送单元：用于推送排序后的协助人员中的标签权重最大的n个协助人员，供选择。
13.按照权利要求12所述的在线服务的系统，其特征在于，所述添加模块，包括：
判断单元：用于判断被选择的协助人员是否和客服在同一系统中，
处理单元：用于若判断单元是的判断结果为是，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则将被选择的协助人员添加至讨论组中；还用于若判断单元是的判断结果为否，则将邀请信息发送至被选择的协助人员，若接收的被选择的协助人员的反馈信息是同意邀请，则在两个系统中分别建立讨论组，并将被选择的协助人员添加至讨论组中。
14.按照权利要求9所述的在线服务的系统，其特征在于，还包括：
权限模块：用于在协助人员加入所述讨论组之后，设置发言权限，在一时间段内只有客服或者一个协助人员发言。
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