CN110265062A - 基于情绪检测的智能贷后催收方法及装置 - Google Patents

基于情绪检测的智能贷后催收方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开一种基于情绪检测的智能贷后催收方法及装置，其中方法包括如下步骤：基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息，在智能语音话术库中选择与情绪话语信息相匹配的模板催收语音，其中，模板催收语音的语音内容和语音情绪与情绪话语信息相匹配；将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音，输出特定催收语音，与被催收对象进行智能对话。采用本发明，可以实现类似真人的智能电催过程，避免各种人为因素导致的催收中断，提高电话催收的效果和催收效率。

Description

基于情绪检测的智能贷后催收方法及装置
技术领域
本发明涉及金融行业贷后风控技术领域，尤其涉及一种基于情绪检测的智能贷后催收方法及装置。
背景技术
目前金融行业的信贷风控分贷前、贷中、贷后三个部分。贷后风控领域，较常用的是电话催收，电话催收员在进行电话沟通的过程中经常会存在沟通不顺或者其他个人原因导致的催收效率低下，催收效果不明显。
发明内容
本发明实施例提供一种基于情绪检测的智能贷后催收方法及装置，可以提高催收效率和催收效果。
本发明实施例第一方面提供了一种基于情绪检测的智能贷后催收方法，可包括：
基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息；
在智能语音话术库中选择与情绪话语信息相匹配的模板催收语音，模板催收语音的语音内容和语音情绪与情绪话语信息相匹配；
将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音；
输出特定催收语音，与被催收对象进行智能对话。
进一步的，上述基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息，包括：
基于情绪识别模型识别被催收对象的语音数据的声纹信息和声音文本信息；
结合声纹信息和声音文本信息分析被催收对象的情绪话语信息。
进一步的，上述将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音，包括：
获取被催收对象的特定信息；
检测模板催收语音中的断点标识；
将特定信息添加至断点标识指示的模板催收语音中的断点位置处，生成特定催收语音。
进一步的，上述方法还包括：
将历史电催录音库中的历史电催录音作为训练数据训练情绪检测模型。
进一步的，上述方法还包括：
将被催收对象的语音数据添加至历史电催录音库。
本发明实施例第二方面提供了一种基于情绪检测的智能贷后催收装置，可包括：
情绪话语识别模块，语音基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息；
催收模板匹配模块，用于在智能语音话术库中选择与情绪话语信息相匹配的模板催收语音，模板催收语音的语音内容和语音情绪与情绪话语信息相匹配；
特定语音生成模块，用于将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音；
语音输出模块，用于输出特定催收语音，与被催收对象进行智能对话。
进一步的，上述情绪话语识别模块包括：
信息识别单元，用于基于情绪识别模型识别被催收对象的语音数据的声纹信息和声音文本信息；
情绪话语确定单元，用于结合声纹信息和声音文本信息分析被催收对象的情绪话语信息。
进一步的，上述特定语音生成模块包括：
特定信息获取单元，用于获取被催收对象的特定信息；
断点检测单元，用于检测模板催收语音中的断点标识；
特定语音生成单元，用于将特定信息添加至断点标识指示的模板催收语音中的断点位置处，生成特定催收语音。
进一步的，上述装置还包括：
模型训练模块，用于将历史电催录音库中的历史电催录音作为训练数据训练情绪检测模型。
进一步的，上述装置还包括：
训练数据更新模块，用于将被催收对象的语音数据添加至历史电催录音库。
在本发明实施例中，通过识别被催收对象的情绪话语信息确定被催收对象接到催收电话时的情绪，据此匹配能应对被催收对象的情绪以及对话内容的模板语音，再将被催收对象的特定信息添加至模板语音，生成针对该对象的特定的催收语音，与该对象进行智能对话，实现了类似真人的智能电催过程，又避免了各种人为因素导致的催收中断，提高了电话催收的效果和催收效率。
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。
图1是本发明实施例提供的一种基于情绪检测的智能贷后催收方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种基于情绪检测的智能贷后催收装置的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的情绪话语识别模块的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的特定语音生成模块的结构示意图。
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。
下面将结合附图1，对本发明实施例提供的基于情绪检测的智能贷后催收方法进行详细介绍。
请参见图1，为本发明实施例提供了一种基于情绪检测的智能贷后催收方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的所述方法可以包括以下步骤S101-步骤S104。
S101，基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息。
可以理解的是，上述催收装置可以获取被催收对象接听催收电话过程中的语音数据，该数据可以包含被催收对象的话语内容以及说出该内容时的情绪。
进一步的，上述催收装置可以基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息，可以理解的是，该情绪话语信息包含了上述话语内容以及当时的语音情绪。例如，被催收对象接到催收的电话时，不耐烦的说出尽快还款，则催收装置识别出的情绪话音信息为尽快还款以及不耐烦的情绪信息。可选的，上述催收装置可以基于上述识别模型识别被催收对象的语音数据中的声纹信息和声音文本信息，然后结合声纹信息和声音文本信息分析被催收对象的情绪话语信息。
需要说明的是，催收装置可以将历史电催录音库中的历史电催录音作为训练数据训练情绪检测模型，上述电催录音包含了历史所有被催收对象在电催过程中的通话语音。可选的，上述催收装置还可以将当前的被催收对象的语音数据添加至上述历史电催录音库，通过不断扩充训练数据，提高情绪检测模型的情绪识别准确性。
S102，在智能语音话术库中选择与情绪话语信息相匹配的模板催收语音。
具体的，催收装置可以在智能语音话术库中选择与上述情绪话语信息相匹配的模板催收语音，可以理解的是，模板催收语音的语音内容可以与上述情绪话语信息包含的话语内容相匹配，模板催收语音的语音情绪能够应对情绪话语信息中的语音情绪，例如，情绪话语信息为不耐烦的表达两三天内还款，则匹配的催收模板可以是耐心的询问具体的还款时间。
S103，将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音。
需要说明的是，上述模板催收语音是针对一类人的模板，不能用于表达特定的内容，上述催收装置可以将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音，上述特定信息可以是被催收对象的姓名或者欠款金额等信息。例如，添加特定信息后的特定催收语音的语音内容可以是“张某某先生，您好，你这边所欠的10万元贷款已经到期，请尽快还款”。
在可选实施例中，上述催收装置可以先获取被催收对象的特定信息，例如，可以从贷款数据库中查找，进一步的，可以检测模板催收语音中的断点标识，需要说明的是，在录制电催模板时，可以对电催模板中能够加入特定信息的地方添加断点标注，该标注是为了表明可以在此处加入特定的信息，例如，您所欠的贷款到期，中可以在“的”字之后“贷”字之前添加断点标识，可以用于加入贷款金额这一特定信息。进一步的，催收装置可以将特定信息添加至断点标识指示的模板催收语音中的断点位置处，生成特定催收语音。
S104，输出特定催收语音，与被催收对象进行智能对话。
具体的，上述催收装置可以输出特定催收语音和被催收对象进行智能对话，通过识别被催收对象的情绪和表达的内容，选择最佳的话术来应对客户，使得电催过程更加智能。
在本发明实施例中，通过识别被催收对象的情绪话语信息确定被催收对象接到催收电话时的情绪，据此匹配能应对被催收对象的情绪以及对话内容的模板语音，再将被催收对象的特定信息添加至模板语音，生成针对该对象的特定的催收语音，与该对象进行智能对话，实现了类似真人的智能电催过程，又避免了各种人为因素导致的催收中断，提高了电话催收的效果和催收效率。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机装置中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
下面将结合附图2-附图4，对本发明实施例提供的基于情绪检测的智能贷后催收装置进行详细介绍。需要说明的是，附图2-附图4所示的贷后催收装置，用于执行本发明图1所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明图1所示的实施例。
请参见图2，为本发明实施例提供了一种基于情绪检测的智能贷后催收装置的结构示意图。如图2所示，本发明实施例的贷后催收装置10可以包括：情绪话语识别模块101、催收模板匹配模块102、特定语音生成模块103、语音输出模块104、模型训练模块105和训练数据更新模块106。其中，情绪话语识别模块101如图3所示包括信息识别单元1011和情绪话语确定单元1012，特定语音生成模块103如图4所示，包括特定信息获取单元1031、断点检测单元1032和特定语音生成单元1033。
情绪话语识别模块101，用于基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息。
可以理解的是，上述催收装置10可以获取被催收对象接听催收电话过程中的语音数据，该数据可以包含被催收对象的话语内容以及说出该内容时的情绪。
进一步的，情绪话语识别模块101可以基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定被催收对象的情绪话语信息，可以理解的是，该情绪话语信息包含了上述话语内容以及当时的语音情绪。例如，被催收对象接到催收的电话时，不耐烦的说出尽快还款，则情绪话语识别模块101识别出的情绪话音信息为尽快还款以及不耐烦的情绪信息。可选的，信息识别单元1011可以基于上述识别模型识别被催收对象的语音数据中的声纹信息和声音文本信息，然后情绪话语确定单元1012可以结合声纹信息和声音文本信息分析被催收对象的情绪话语信息。
需要说明的是，模型训练模块105可以将历史电催录音库中的历史电催录音作为训练数据训练情绪检测模型，上述电催录音包含了历史所有被催收对象在电催过程中的通话语音。可选的，训练数据更新模块106可以将当前的被催收对象的语音数据添加至上述历史电催录音库，通过不断扩充训练数据，提高情绪检测模型的情绪识别准确性。
催收模板匹配模块102，用于在智能语音话术库中选择与情绪话语信息相匹配的模板催收语音。
具体实现中，催收模板匹配模块102可以在智能语音话术库中选择与上述情绪话语信息相匹配的模板催收语音，可以理解的是，模板催收语音的语音内容可以与上述情绪话语信息包含的话语内容相匹配，模板催收语音的语音情绪能够应对情绪话语信息中的语音情绪，例如，情绪话语信息为不耐烦的表达两三天内还款，则匹配的催收模板可以是耐心的询问具体的还款时间。
特定语音生成模块103，用于将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音。
需要说明的是，上述模板催收语音是针对一类人的模板，不能用于表达特定的内容，特定语音生成模块103可以将被催收对象的特定信息添加至模板催收语音生成特定催收语音，上述特定信息可以是被催收对象的姓名或者欠款金额等信息。例如，添加特定信息后的特定催收语音的语音内容可以是“张某某先生，您好，你这边所欠的10万元贷款已经到期，请尽快还款”。
在可选实施例中，特定信息获取单元1031可以先获取被催收对象的特定信息，例如，可以从贷款数据库中查找，进一步的，断点检测单元1032可以检测模板催收语音中的断点标识，需要说明的是，在录制电催模板时，可以对电催模板中能够加入特定信息的地方添加断点标注，该标注是为了表明可以在此处加入特定的信息，例如，您所欠的贷款到期，中可以在“的”字之后“贷”字之前添加断点标识，可以用于加入贷款金额这一特定信息。进一步的，特定语音生成单元1033可以将特定信息添加至断点标识指示的模板催收语音中的断点位置处，生成特定催收语音。
语音输出模块104，用于输出特定催收语音，与被催收对象进行智能对话。
具体实现中，语音输出模块104可以输出特定催收语音和被催收对象进行智能对话，通过识别被催收对象的情绪和表达的内容，选择最佳的话术来应对客户，使得电催过程更加智能。
在本发明实施例中，通过识别被催收对象的情绪话语信息确定被催收对象接到催收电话时的情绪，据此匹配能应对被催收对象的情绪以及对话内容的模板语音，再将被催收对象的特定信息添加至模板语音，生成针对该对象的特定的催收语音，与该对象进行智能对话，实现了类似真人的智能电催过程，又避免了各种人为因素导致的催收中断，提高了电话催收的效果和催收效率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种基于情绪检测的智能贷后催收方法，其特征在于，包括：
基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定所述被催收对象的情绪话语信息；
在智能语音话术库中选择与所述情绪话语信息相匹配的模板催收语音，所述模板催收语音的语音内容和语音情绪与所述情绪话语信息相匹配；
将所述被催收对象的特定信息添加至所述模板催收语音生成特定催收语音；
输出所述特定催收语音，与所述被催收对象进行智能对话。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定所述被催收对象的情绪话语信息，包括：
基于所述情绪识别模型识别被催收对象的语音数据的声纹信息和声音文本信息；
结合所述声纹信息和所述声音文本信息分析所述被催收对象的情绪话语信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述被催收对象的特定信息添加至所述模板催收语音生成特定催收语音，包括：
获取所述被催收对象的特定信息；
检测所述模板催收语音中的断点标识；
将所述特定信息添加至所述断点标识指示的所述模板催收语音中的断点位置处，生成特定催收语音。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将历史电催录音库中的历史电催录音作为训练数据训练情绪检测模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述被催收对象的语音数据添加至所述历史电催录音库。
6.一种基于情绪检测的智能贷后催收装置，其特征在于，包括：
情绪话语识别模块，语音基于情绪检测模型识别被催收对象的语音数据，确定所述被催收对象的情绪话语信息；
催收模板匹配模块，用于在智能语音话术库中选择与所述情绪话语信息相匹配的模板催收语音，所述模板催收语音的语音内容和语音情绪与所述情绪话语信息相匹配；
特定语音生成模块，用于将所述被催收对象的特定信息添加至所述模板催收语音生成特定催收语音；
语音输出模块，用于输出所述特定催收语音，与所述被催收对象进行智能对话。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述情绪话语识别模块包括：
信息识别单元，用于基于所述情绪识别模型识别被催收对象的语音数据的声纹信息和声音文本信息；
情绪话语确定单元，用于结合所述声纹信息和所述声音文本信息分析所述被催收对象的情绪话语信息。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特定语音生成模块包括：
特定信息获取单元，用于获取所述被催收对象的特定信息；
断点检测单元，用于检测所述模板催收语音中的断点标识；
特定语音生成单元，用于将所述特定信息添加至所述断点标识指示的所述模板催收语音中的断点位置处，生成特定催收语音。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
模型训练模块，用于将历史电催录音库中的历史电催录音作为训练数据训练情绪检测模型。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
训练数据更新模块，用于将所述被催收对象的语音数据添加至所述历史电催录音库。
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