CN110505354A - 基于人工智能的外呼方法、外呼装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的外呼方法、外呼装置、计算机设备及存储介质。该外呼方法包括步骤：创建与用户的服务会话；分析服务会话的内容，获取服务会话的分析结果；当分析结果与预先创建的业务条件相匹配时，向中间服务模块发送业务请求指令，以使中间服务模块根据业务请求指令从业务提供模块中获取外呼业务，并对外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务；及接收处理后的外呼业务，并根据处理后的外呼业务向用户提供相应的业务服务，从而使人工智能模块无需直接对接业务提供模块中的各个业务，减去了人工智能模块需要设置与各个业务相对应的业务接口的麻烦，也减少了维护成本。

Description

基于人工智能的外呼方法、外呼装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及通信服务技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的外呼方法、外呼装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

智能客服机器人是一种全新的概念，它以自然语言接口或者语音人机交互方式像与自然人对话一样与机器人交谈，在自然的交互过程中通过多种形式得到特定领域问题的解决办法。相较于传统的人工客服方式，智能客服可以实现昼夜和节假日的全天候服务，分流人工客服负担，从而有效降低企业客服领域的运营成本。

目前，基于人工智能的语音呼叫中心，它所承载的语音外呼的业务的种类繁多，而且复杂度高，服务场景也日新月异。但是，当前的语音呼叫中心无法适应目前语音外呼的业务要求，所以往往需要针对不同的业务制作不同的业务接口来满足业务分类的需求，而直接对接多个业务接口，会增加整个系统的维护难度，不利于服务器之间的解耦。不同业务服务返回数据的定义不同，对每个系统都有一套解析数据的方式，不利于代码的维护，这使得语音呼叫相关业务的成本急剧上升。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种基于人工智能的外呼装置、外呼方法、计算机设备及存储介质，能够将各外呼业务通过中间服务模块发送至人工智能模块，从而为用户提供各种业务服务。

首先，为实现上述目的，本发明提出一种基于人工智能的外呼方法，该外呼方法包括：

创建与用户的服务会话；

分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果；

当所述分析结果与预先创建的业务条件相匹配时，向中间服务模块发送业务请求指令，以使所述中间服务模块根据所述业务请求指令从业务提供模块中获取外呼业务，并对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务；及

接收所述处理后的外呼业务，并根据所述处理后的外呼业务向所述用户提供相应的业务服务。

进一步地，所述中间服务模块根据所述业务请求指令从业务提供模块中获取外呼业务的步骤包括：

识别所述业务请求指令，判断所述业务请求指令所请求的外呼业务类型；

当所述外呼业务类型属于第一类外呼业务时，则将所述业务请求指令封装上与所述第一类外呼业务相对应的第一标识，生成第一业务请求指令；及

根据所述第一标识，将所述第一业务请求指令转发至所述业务提供模块中的所述第一类外呼业务的接口中，以调取出所述第一类外呼业务。

进一步地，所述对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务的步骤包括：

将所述第一类外呼任务封装为指定格式，获取封装后的第一类外呼任务；及

将所述封装后的第一类外呼任务转发至所述人工智能模块。

进一步地，所述识别所述业务请求指令，判断所述业务请求指令所请求的外呼业务类型的步骤之后，所述外呼方法还包括：

当所述外呼业务类型属于第二类外呼业务时，则将所述业务请求指令封装上与所述第二类外呼业务相对应的第二标识，生成第二业务请求指令；及

根据所述第二标识，将所述第二业务请求指令转发至所述业务提供模块中的第二类外呼业务的接口中，以调取出所述第二类外呼业务。

进一步地，所述根据所述第二标识，将所述第二业务请求指令转发至所述业务提供模块中的第二类外呼业务的接口中，以调取出所述第二类外呼业务的步骤之后，所述外呼方法还包括：

将所述第二类外呼任务封装为指定格式，获取封装后的第二类外呼任务；及

将所述封装后的第二类外呼任务转发至所述人工智能模块。

进一步地，所述分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果的步骤包括：

获取与所述用户的会话数据；

将所述会话数据与预设的问答训练模型相匹配，若匹配，则获取所述用户所需求的所述外呼业务。

进一步地，所述识别所述业务请求指令，判断所述业务请求指令所请求的外呼业务类型的步骤之后，所述外呼方法还包括：

当所述分析结果与预先创建的业务条件不匹配时，则继续由所述人工智能模块为用户提供相应的服务。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人工智能的外呼装置，所述外呼装置包括人工智能模块、中间服务模块及业务提供模块；所述人工智能模块与所述中间服务模块通信连接；所述中间服务模块与所述业务提供模块通信连接；

所述业务提供模块用于根据所述中间服务模块转发的处理后的业务请求指令，为所述中间服务模块提供与所述吹后的业务请求指令相对应的外呼业务；

所述中间服务模块用于接收所述人工智能模块发送的业务指令，对所述业务指令经过处理后，从所述业务提供模块中调取出与所述业务指令相对应的外呼业务；还用于将调取出的外呼业务经过处理后，转发至所述人工智能模块；及

所述人工智能模块用于创建与用户的服务会话；用于分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果；用于当所述分析结果与预先创建的业务条件相匹配时，向中间服务模块发送业务请求指令，以使所述中间服务模块根据所述业务请求指令从业务提供模块中调取外呼业务，并对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务；及接收所述处理后的外呼业务，并根据所述处理后的外呼业务向用户提供相应的业务服务。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

为实现上述目的，本发明还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

相较于现有技术，本发明所提出的基于人工智能的外呼方法、外呼装置、计算机设备及存储介质，能够利用中间服务模块作为桥梁，将业务提供模块所提供的各种各样的外呼业务进行相应处理后，再提供给人工智能模块，从而使人工智能模块无需直接对接业务提供模块中的各个业务，减去了人工智能模块需要设置与各个业务相对应的业务接口的麻烦，也减少了维护成本。

附图说明

图1是本发明第一实施例之基于人工智能的外呼方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施例之基于人工智能的外呼方法的流程示意图；

图3是本发明第三实施例之基于人工智能的外呼方法的流程示意图；

图4是本发明第四实施例之基于人工智能的外呼方法的流程示意图；

图5是本发明第五实施例之基于人工智能的外呼方法的流程示意图；

图6是本发明第六实施例之基于人工智能的外呼方法的流程示意图；

图7是本发明第七实施例之基于人工智能的外呼装置的方框示意图；

附图标记

外呼装置	700
		人工智能模块	710
中间服务模块	720
		业务提供模块	730

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，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。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。

需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

请参考图1,第一个实施例提供了一种基于人工智能的外呼方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程示意图不用于对执行步骤的顺序进行限定。具体如下：

步骤S110，创建与用户的服务会话。

其中，服务会话的形式可以有多种，例如，可以是自然语言文字组成的语句，也可以是语音、图像或视频的形式呈现。可以理解的是，该服务会话还可以是自然语言文字组成的语句、数据链接、语音、图像或视频等两种或两种以上的形式结合实现。例如，用户一边通过语音与人工智能模块710进行会话，一边将相应的数据链接通过用户的移动终端发送至人工智能模块710。在本实施例中，人工智能模块810通过音频或即时音频对话的形式与用户进行服务会话。

在一实施例中，用户通过移动终端拨打客服热线，人工智能模块710接收用户的服务会话请求，从而建立起与用户的服务会话。或者由人工智能模块710拨打预先设置的手机号码，从而向用户发起服务会话请求，在用户接听后，进而建立起与用户的服务会话。

步骤S120，分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果。

其中，服务会话形式可以根据用户输入信息的方式来确定。如检测到用户通过终端的键盘输入，则判断出服务会话形式为文字。检测到用户通过终端的语音功能或相机功能输入，则判断出服务会话的形式为音频。或者检测到用户通过终端发送图片，则根据图片本身的属性，如像素、颜色等进行识别，从而判断出用户发送的是图片。

同样的，人工智能模块710可以根据不同的服务会话形式用不同的方法对服务会话的内容进行分析。例如，如果服务会话包含自然语言文字组成的语句，则可以通过中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤，从而分析出用户的意向，即分析结果。如人工智能模块710询问：想要办理宽带业务吗？用户回答：我最近打算办理宽带业务。对用户的回答通过中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤，从而抽取出关键信息，即办理宽带业务，进而解析出用户需要办理该宽带业务的分析结果。如果用户回答的是：我已经办理过宽带业务，不需要再办理宽带业务，则基于同样的步骤，解析出不办理该宽带业务的分析结果。

如果用户服务会话包含音频，则将音频转为文本，再进一步通过中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤进行分析处理，也解析出用户的意向，即分析结果，如不办理，或者办理、办理什么业务。如果用户服务会话包含图像，则可以对图像中的图案和文字进行提取并作进一步的识别分析，与上述类似，也解析出用户的意向，即分析结果。

在本实施例中，基于自然语言处理技术对服务会话的内容进行分析和处理得到服务会话的分析结果，其中，分析结果的类型可以为服务类型或业务类型。其中，对服务会话的内容进行分析和处理包括中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤，本实施例不做限定。

步骤S130，当所述分析结果与预先创建的业务条件相匹配，则向所述中间服务模块720发送业务指令，以使所述中间服务模块720根据所述业务请求指令从业务提供模块730中获取外呼业务，并对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务。

具体地，人工智能模块710判断上述分析结果与预先创建的业务条件是否相匹配，如相匹配，则向中间服务模块720发送相应的业务指令，中间服务模块720根据该业务指令从业务提供模块730中调取该外呼业务，并对该外呼业务进行相应处理后，再转发至人工智能模块710。其中，预先创建的业务条件来自于业务提供模块730可以提供的业务类型或服务类型。例如，如果业务提供模块730可以提供宽带服务、数据服务和资费服务，则预先创建的业务条件中就包含宽带服务、数据服务和资费服务。

在一实施例中，当分析结果为宽带服务，而预先创建的业务条件中也包含宽带业务，则两者匹配成功，这说明可以为用户提供相应的业务或服务，人工智能模块710向中间服务模块720发送宽带业务请求指令，中间服务模块720对该宽带业务请求指令进行处理后，再将该处理后的宽带业务指令转发至业务提供模块730中，以调取出宽带业务。中间服务模块720接收到该宽带业务后，再对该宽带业务进行处理，将该处理后的宽带业务发送至人工智能模块710。

步骤S140，接收所述处理后的外呼业务，并根据所述处理后的外呼业务向所述用户提供相应的业务服务。

在一实施例中，人工智能模块710接收到转人工坐席业务时，为用户寻找处于空闲状态的人工坐席，使得用户与人工客服继续会话。

该基于人工智能的外呼方法，通过先创建与用户的服务会话，再分析服务会话的内容，从而获取分析结果，当该分析结果与业务条件匹配时，则中间服务模块720接收到业务请求指令，并对该业务请求指令进行处理，进而从业务提供模块730中调取出外呼业务，再对该外呼业务进行处理后再转发至人工智能模块710，人工智能模块710从而为用户提供各种各样的外呼业务。该外呼方法利用中间服务模块720作为桥梁，将业务提供模块730所提供的各种各样的外呼业务进行相应处理后，再提供给人工智能模块710，从而使人工智能模块710无需直接对接业务提供模块730中的各个业务，减去了人工智能模块710需要设置与各个业务相对应的业务接口的麻烦，也减少了维护成本。

请参考图2，第二个实施例也提供了一种基于人工智能的外呼方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。步骤S130中的中间服务模块720根据所述业务请求指令从业务提供模块730中获取外呼业务这一步骤包括：

步骤S210，识别所述业务请求指令，判断所述业务请求指令所请求的外呼业务类型。

其中，不同的业务请求分别为带有不同标记的业务请求指令。中间服务模块720根据该标记以识别业务请求指令，进而判断出所请求的外呼业务类型。例如，用户请求转人工坐席业务，则用户通过在移动终端点击特定的数字或字母等，从而产生包含数字或字母等的业务请求指令，中间服务模块720根据该业务请求指令，解析出该业务请求指令包含的数字或字母等，从而判断出该业务请求指令请求转人工坐席业务。其中，特定的数字或字母等就是转人工坐席的标记。

步骤S220，当所述外呼业务类型属于第一类外呼业务时，则将所述业务请求指令封装上与所述第一类外呼业务相对应的第一标识，生成第一业务请求指令。

其中，由于不同类型的外呼业务在业务提供模块730中对应不同的接口，而每个接口都具有属于自身的标识。根据该标识，从而可以从该接口中调取出相应的外呼业务。

具体地，在判断出该外呼业务类型属于第一类外呼业务时，需要将业务请求指令进行封装，使得该业务请求指令携带上与第一类业务请求指令相对应的第一标识，从而生成第一业务请求指令。

步骤S230，根据所述第一标识，将所述第一业务请求指令转发至所述业务提供模块730中的所述第一类外呼业务的接口中，以调取出所述第一类外呼业务。

具体地，以该第一标识为识别对象，中间服务模块720可识别出对应第一类外呼业务的接口，从而将第一业务请求指令转发至该接口中，再从该接口中调取出第一类外呼业务。

需要说明的是，图2仅是应用程序下载方法的示例性流程图，并非因此限制本发明的专利范围，凡是基于图2所作的等效流程变换，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

请参考图3，第三个实施例也提供了一种基于人工智能的外呼方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。步骤S130中的外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务这一步骤包括：

步骤S310，将所述第一类外呼任务封装为指定格式，获取封装后的第一类外呼任务。

其中，由于人工智能模块710无法接收并处理中间服务模块720直接从业务提供模块730所调取出外呼业务，因此中间服务模块720需要对调取出的各外呼业务统一封装为指定格式，使得人工智能模块710可接收并处理。

具体地，中间服务模块720将从业务提供模块730所调取出的第一类外呼任务统一封装为指定格式，使得人工智能模块710可识别该指定格式，并进行接收、处理等。该指定格式可以是在第一类外呼任务中加前缀，或者其他，只要确保人工智能模块710可识别接收即可。

步骤S320，将所述封装后的第一类外呼任务转发至所述人工智能模块710。

具体地，该封装后的第一类外呼任务因为具备人工智能模块710可识别的指定格式，可转发至人工智能模块710而被接收。

需要说明的是，图3仅是应用程序下载方法的示例性流程图，并非因此限制本发明的专利范围，凡是基于图3所作的等效流程变换，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

请参考图4，第四个实施例也提供了一种基于人工智能的外呼方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。步骤S210之后，包括：

步骤S410，当所述外呼业务类型属于第二类外呼业务时，则将所述业务请求指令封装上与所述第二类外呼业务相对应的第二标识，生成第二业务请求指令。

其中，由于不同类型的外呼业务在业务提供模块730中对应不同的接口，而每个接口都具有属于自身的标识。根据该标识，从而可以从该接口中调取出相应的外呼业务。

具体地，在判断出该外呼业务类型属于第二类外呼业务时，需要将业务请求指令进行封装，使得该业务请求指令携带上与第二类业务请求指令相对应的第二标识，从而生成第二业务请求指令。

步骤S420，根据所述第二标识，将所述第二业务请求指令转发至所述业务提供模块730中的第二类外呼业务的接口中，以调取出所述第二类外呼业务。

具体地，以该第二标识为识别对象，中间服务模块720可识别出对应第二类外呼业务的接口，从而将第二业务请求指令转发至该接口中，再从该接口中调取出第二类外呼业务。

需要说明的是，图4仅是应用程序下载方法的示例性流程图，并非因此限制本发明的专利范围，凡是基于图4所作的等效流程变换，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

请参考图5，第五个实施例也提供了一种基于人工智能的外呼方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。步骤S420之后，包括：

步骤S510，将所述第二类外呼任务封装为指定格式，获取封装后的第二类外呼任务。

其中，由于人工智能模块710无法接收并处理中间服务模块720直接从业务提供模块730所调取出外呼业务，因此中间服务模块720需要对调取出的各外呼业务统一封装为指定格式，使得人工智能模块710可接收并处理。

具体地，中间服务模块720将从业务提供模块730所调取出的第二类外呼任务统一封装为指定格式，使得人工智能模块710可识别该指定格式，并进行接收、处理等。该指定格式可以是在第二类外呼任务中加前缀，或者其他，只要确保人工智能模块710可识别接收即可。

步骤S520，将所述封装后的第二类外呼任务转发至所述人工智能模块710。

具体地，该封装后的第二类外呼任务因为具备人工智能模块710可识别的指定格式，可转发至人工智能模块710而被接收。

需要说明的是，图5仅是应用程序下载方法的示例性流程图，并非因此限制本发明的专利范围，凡是基于图5所作的等效流程变换，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

请参考图6，第六个实施例也提供了一种基于人工智能的外呼方法的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。步骤S120包括：

步骤S610，获取与所述用户的会话数据。例如，会话形式为语音时，在与用户会话的过程中，人工智能模块710先将接收到的语音转为文本形式，再根据预设规则，提取出一些关键词，从而获取到相应的会话数据。例如，人工智能模块710询问需要办理宽带业务吗，用户回答：需要办理，从而提取出宽带业务和办理两个关键词。

步骤S620，将所述会话数据与预设的问答模型相匹配，若匹配，则获取所述用户所需求的所述外呼业务。其中问答模型是预先存储于人工智能模块710中，其内容为基于大量用户的一问一答的数据进行训练而得到的。具体地，在该会话数据存在于问答模型中，则说明匹配成功，从而直接获取到用户所需求的外呼业务。例如，从上述提取出的关键词：宽带业务和办理，在问答模型中查找其是否存在，若存在，则匹配成功，从而获取到用户需要办理宽带业务。进一步地，在获取到用户所需求的外呼业务后，人工智能模块710可向用户进一步询问确认，是否需要办理该外呼业务，在得到用户肯定的回答后，确认出用户需要办理该外呼业务。

另外，如果该会话数据不存在于问答模型中，此时人工智能模块710将可以根据预先设置的问答内容继续与用户进行交谈，例如，对不起，没有找到你所需要办理的业务，还需要其他服务吗？从而与用户继续会话。

需要说明的是，图6仅是应用程序下载方法的示例性流程图，并非因此限制本发明的专利范围，凡是基于图6所作的等效流程变换，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

一实施例也提供了一种基于人工智能的外呼方法。步骤S120之后，该外呼方法还包括：当所述分析结果与预先创建的业务条件不匹配时，则继续由所述人工智能模块710为用户提供相应的服务。

具体地，在人工智能模块710未能从会话中识别出用户的业务需求或者用户并未表达出业务需求，再或者用户所需办理的业务超过业务提供模块730所提供的业务范围时，那么分析结果与预先创建的业务条件匹配失败，此时人工智能模块710将可以根据预先设置的问答内容继续与用户进行交谈，例如，对不起，没有找到你所需要办理的业务，还需要其他服务吗？从而与用户继续会话。

另外，有一些服务会话的内容，人工智能模块710无法解析，例如视频，或者图像等信息量很大，人工智能模块710无法解析，一方面，人工智能模块710可以将自身与用户的客户端的后续会话业务中的状态设置为挂起状态，那么在后续接收到该用户的客户端的服务会话时，将不再处理，可以节约人工智能模块710的处理资源；另一方面，按照预设的安抚性应答内容，与用户进行会话，以安抚用户情绪，同时将该会话发送至人工客服端，由人工客服进行处理。

请参考图7，第七个实施例也提供了一种基于人工智能的外呼装置的方框示意图。该外呼装置包括人工智能模块710、中间服务模块720及业务提供模块730。所述人工智能模块710与所述中间服务模块720通信连接。所述中间服务模块720与所述业务提供模块730通信连接。

所述业务提供模块730用于根据所述中间服务模块720转发的处理后的业务请求指令，为所述中间服务模块720提供与所述吹后的业务请求指令相对应的外呼业务。具体地，业务提供模块730可以是提供不同业务的服务器，而且各个负责不同业务的服务器的架构不完全相同，也就是说在这些服务器中存在异构的服务器。在一实施例中，业务提供模块730可以提供宽带服务、数据服务、资费服务等。

所述中间服务模块720用于接收所述人工智能模块710发送的业务指令，对所述业务指令经过处理后，从所述业务提供模块730中调取出与所述业务指令相对应的外呼业务；还用于将调取出的外呼业务经过处理后，转发至所述人工智能模块710。其中，中间服务模块720为服务器，该服务器可以采用异地集群方式，那么这些服务器可负荷分担地接收并发出请求，满足大规模并发请求。其中，所述各类型的外呼业务包括业务介绍短信和转人工坐席，本实施例对其不做限定。

所述人工智能模块710用于创建与用户的服务会话。其中，服务会话的形式可以有多种，例如，可以是自然语言文字组成的语句，也可以是语音、图像或视频的形式呈现。可以理解的是，该服务会话还可以是自然语言文字组成的语句、数据链接、语音、图像或视频等两种或两种以上的形式结合实现。例如，用户一边通过语音与人工智能模块710进行会话，一边将相应的数据链接通过用户的移动终端发送至人工智能模块710。在本实施例中，人工智能模块710通过音频或即时音频对话的形式与用户进行服务会话。

在一实施例中，用户通过移动终端拨打客服热线，人工智能模块710接收用户的服务会话请求，从而建立起与用户的服务会话。或者由人工智能模块710拨打预先设置的手机号码，从而向用户发起服务会话请求，在用户接听后，进而建立起与用户的服务会话。

所述人工智能模块710用于分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果。其中，服务会话形式可以根据用户输入信息的方式来确定。如检测到用户通过终端的键盘输入，则判断出服务会话形式为文字。检测到用户通过终端的语音功能或相机功能输入，则判断出服务会话的形式为音频。或者检测到用户通过终端发送图片，则根据图片本身的属性，如像素、颜色等进行识别，从而判断出用户发送的是图片。

同样的，人工智能模块710可以根据不同的服务会话形式用不同的方法对服务会话的内容进行分析。例如，如果服务会话包含自然语言文字组成的语句，则可以通过中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤，从而分析出用户的意向，即分析结果。如问：想要办理宽带业务吗？答：我最近打算办理宽带业务。对用户的回答通过中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤，从而抽取出关键信息，即办理宽带业务，进而解析出用户需要办理该宽带业务的分析结果。如果用户回答的是：我已经办理过宽带业务，不需要再办理宽带业务，则基于同样的步骤，解析出不办理该宽带业务的分析结果。

如果用户服务会话包含音频，则将音频转为文本，再进一步通过中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤进行分析处理，也解析出用户的意向，即分析结果，如不办理，或者办理、办理什么业务。如果用户服务会话包含图像，则可以对图像中的图案和文字进行提取并作进一步的识别分析，与上述类似，也解析出用户的意向，即分析结果。

在本实施例中，基于自然语言处理技术对服务会话的内容进行分析和处理得到服务会话的分析结果，其中，分析结果的类型可以为服务类型或业务类型。其中，对服务会话的内容进行分析和处理包括中文分词、词性标注、关系抽取、基于概念的关键词匹配和推理、句子相似度计算等步骤，本实施例不做限定。

所述人工智能模块710用于当所述分析结果与预先创建的业务条件相匹配时，向中间服务模块720发送业务请求指令，以使所述中间服务模块720根据所述业务请求指令从业务提供模块730中调取外呼业务，并对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务。

具体地，人工智能模块710判断上述分析结果与预先创建的业务条件是否相匹配，如相匹配，则向中间服务模块720发送相应的业务指令，中间服务模块720根据该业务指令从业务提供模块730中调取该外呼业务，并对该外呼业务进行相应处理后，再转发至人工智能模块710。其中，预先创建的业务条件来自于业务提供模块730可以提供的业务类型或服务类型。例如，如果业务提供模块730可以提供宽带服务、数据服务和资费服务，则预先创建的业务条件中就包含宽带服务、数据服务和资费服务。

在一实施例中，当分析结果为宽带服务，而预先创建的业务条件中也包含宽带业务，则两者匹配成功，这说明可以为用户提供相应的业务或服务，人工智能模块710向中间服务模块720发送宽带业务请求指令，中间服务模块720对该宽带业务请求指令进行处理后，再将该处理后的宽带业务指令转发至业务提供模块730中，以调取出宽带业务。中间服务模块720接收到该宽带业务后，再对该宽带业务进行处理，将该处理后的宽带业务发送至人工智能模块710。

所述人工智能模块710接收所述处理后的外呼业务，并根据所述处理后的外呼业务向用户提供相应的业务服务。在一实施例中，人工智能模块710接收到转人工坐席业务时，为用户寻找处于空闲状态的人工坐席，使得用户与人工客服继续会话。

该基于人工智能的外呼装置，通过先创建与用户的服务会话，再分析服务会话的内容，从而获取分析结果，当该分析结果与业务条件匹配时，则中间服务模块720接收到业务请求指令，并对该业务请求指令进行处理，进而从业务提供模块730中调取出外呼业务，再对该外呼业务进行处理后再转发至人工智能模块710，人工智能模块710从而为用户提供各种各样的外呼业务。该外呼方法利用中间服务模块720作为桥梁，将业务提供模块730所提供的各种各样的外呼业务进行相应处理后，再提供给人工智能模块710，从而使人工智能模块710无需直接对接业务提供模块730中的各个业务，减去了人工智能模块710需要设置与各个业务相对应的业务接口的麻烦，也减少了维护成本。

进一步地，人工智能模块710包括编码器、解码器、通讯单元、语音识别单元、对话单元、语音合成单元、存储单元。编码器用于将人工智能模块710传递给中间服务模块720和终端的命令或信息进行加密。解码器用于将终端和中间服务模块720传递的命令或信息进行解密。通讯单元用于实现人工智能模块710与中间服务模块720和终端之间的通信。语音识别单元的作用在于降噪、去除混响以及去除周围环境中的干扰因素，并提取语音特征，生成语音模型。该语音模型为传统声学模型和深度学习模型。对话单元用于通过调用存储单元的资料库来分析用户语音信息内容和指令内容，做出中文自然语言语义的处理，即NLP(Natural Language Processing)，也就是中文分词、词性标注、依存分析、实体识别等处理，进而推断用户可能的意图，从而做出相应的符合逻辑的，语句通顺的应答。语音合成单元将对应的应答转换成语音模式。存储单元内部包含知识图库、对话库等资料信息。

在一实施例中，所述中间服务模块720通过RESful接口实现所述中间服务模块720与所述人工智能模块710之间的通信。具体地，中间服务模块720通过一个统一的接口，即RESful接口，将各类型的外呼业务发送至人工智能模块710，同时人工智能模块710也将所需要的外呼业务的业务指令发送至中间服务模块720。也就是说，中间服务模块720以一个统一的接口实现了业务提供模块730与人工智能模块710之间的业务传递，从而省去了人工智能模块710需要设置多个对接接口，以实现业务提供模块730与人工智能模块710之间的通信，也节省了系统的维护成本。

在一实施例中，所述人工智能模块710还用于在提供所述各类型的业务服务时，生成并存储会话记录信息。具体地，在人工智能模块710为用户提供各类型的业务服务时，会生成此次业务服务的会话记录信息，例如通话时间、通话时长、通话对象、通话内容和业务种类等，并将该会话记录信息进行存储，以方便后续工作人员对该会话记录信息作进一步处理。

在一实施例中，所述人工智能模块710通过语音信令网关连接到通信网络。具体地，人工智能模块710通过语音信令网关连接到PSTN(Public Switched TelephoneNetwork，公共交换电话网络)，从而与用户的终端建立通信。

在一实施例中，所述中间服务模块720通过RESful接口实现所述中间服务模块720与所述人工智能模块710之间的通信。具体地，中间服务模块720通过一个统一的接口，即RESful接口，将各类型的外呼业务发送至人工智能模块710，同时人工智能模块710也将所需要的外呼业务的业务指令发送至中间服务模块720。也就是说，中间服务模块720以一个统一的接口实现了业务提供模块730与人工智能模块710之间的业务传递，从而省去了人工智能模块710需要设置多个对接接口，以实现业务提供模块730与人工智能模块710之间的通信，也节省了系统的维护成本。

本发明还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器、处理器等。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储电子装置20，被处理器执行时实现本发明的基于人工智能的外呼方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的外呼方法，应用于人工智能模块中，其特征在于，所述外呼方法包括步骤：

创建与用户的服务会话；

分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果；

当所述分析结果与预先创建的业务条件相匹配时，向中间服务模块发送业务请求指令，以使所述中间服务模块根据所述业务请求指令从业务提供模块中获取外呼业务，并对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务；及

接收所述处理后的外呼业务，并根据所述处理后的外呼业务向所述用户提供相应的业务服务。

2.如权利要求1所述的外呼方法，其特征在于，所述中间服务模块根据所述业务请求指令从业务提供模块中获取外呼业务的步骤包括：

识别所述业务请求指令，判断所述业务请求指令所请求的外呼业务类型；

当所述外呼业务类型属于第一类外呼业务时，则将所述业务请求指令封装上与所述第一类外呼业务相对应的第一标识，生成第一业务请求指令；及

根据所述第一标识，将所述第一业务请求指令转发至所述业务提供模块中的所述第一类外呼业务的接口中，以调取出所述第一类外呼业务。

3.如权利要求1所述的外呼方法，其特征在于，所述对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务的步骤包括：

将所述第一类外呼任务封装为指定格式，获取封装后的第一类外呼任务；及

将所述封装后的第一类外呼任务转发至所述人工智能模块。

4.如权利要求2所述的外呼方法，其特征在于，所述识别所述业务请求指令，判断所述业务请求指令所请求的外呼业务类型的步骤之后，所述外呼方法还包括：

当所述外呼业务类型属于第二类外呼业务时，则将所述业务请求指令封装上与所述第二类外呼业务相对应的第二标识，生成第二业务请求指令；及

根据所述第二标识，将所述第二业务请求指令转发至所述业务提供模块中的第二类外呼业务的接口中，以调取出所述第二类外呼业务。

5.如权利要求4所述的外呼方法，其特征在于，所述根据所述第二标识，将所述第二业务请求指令转发至所述业务提供模块中的第二类外呼业务的接口中，以调取出所述第二类外呼业务的步骤之后，所述外呼方法还包括：

将所述第二类外呼任务封装为指定格式，获取封装后的第二类外呼任务；及

将所述封装后的第二类外呼任务转发至所述人工智能模块。

6.如权利要求1所述的外呼方法，其特征在于，所述分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果的步骤包括：

获取与所述用户的会话数据；

将所述会话数据与预设的问答模型相匹配，若匹配，则获取所述用户所需求的所述外呼业务。

7.如权利要求1所述的外呼方法，其特征在于，所述分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果的步骤之后，所述外呼方法还包括：

当所述分析结果与预先创建的业务条件不匹配时，则继续由所述人工智能模块为用户提供相应的服务。

8.一种基于人工智能的外呼装置，其特征在于，所述外呼系统包括人工智能模块、中间服务模块及业务提供模块；所述人工智能模块与所述中间服务模块通信连接；所述中间服务模块与所述业务提供模块通信连接；

所述业务提供模块用于根据所述中间服务模块转发的处理后的业务请求指令，为所述中间服务模块提供与所述吹后的业务请求指令相对应的外呼业务；

所述中间服务模块用于接收所述人工智能模块发送的业务指令，对所述业务指令经过处理后，从所述业务提供模块中调取出与所述业务指令相对应的外呼业务；还用于将调取出的外呼业务经过处理后，转发至所述人工智能模块；及

所述人工智能模块用于创建与用户的服务会话；用于分析所述服务会话的内容，获取所述服务会话的分析结果；用于当所述分析结果与预先创建的业务条件相匹配时，向中间服务模块发送业务请求指令，以使所述中间服务模块根据所述业务请求指令从业务提供模块中调取外呼业务，并对所述外呼业务进行处理，获取处理后的外呼业务；及接收所述处理后的外呼业务，并根据所述处理后的外呼业务向用户提供相应的业务服务。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述基于人工智能的外呼方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述基于人工智能的外呼方法的步骤。