CN111294470A - 呼叫处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种呼叫处理方法、装置、设备及存储介质，属于网络技术领域。所述方法包括：根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单；其中，所述目标账户由风险策略模型确定；解析所述自动呼叫订单的呼叫信息，确定所述目标账户的联系指示信息，所述联系指示信息用于指示呼叫所述目标账户的预测成功率；响应于所述联系指示信息小于目标阈值，根据所述目标账户的通讯信息，生成人工呼叫订单。本申请在提供自动呼叫功能、提供便利、提高效率的同时，针对无效呼叫的情况，选择由人工来进行呼叫，可以避免外呼资源的浪费，减少了呼叫成本，提高了呼叫效率。

Description

呼叫处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及网络技术领域，特别涉及一种呼叫处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着网络技术的发展，越来越多的网络技术应用到生活中，例如，在一些场景中可能有大量呼叫需求，在该场景中自动呼叫功能的使用则显得尤为重要。

目前，对于呼叫任务，要么完全靠人工来执行呼叫任务，要么生成自动呼叫订单，由智能语音机器人进行自动化呼叫，比如，在催收场景下，要么由坐席人员呼叫债务人，要么由智能语音机器人来自动进行呼叫。

发明内容

本申请实施例提供了一种呼叫处理方法、装置、设备及存储介质，技术方案中呼叫便利、呼叫成本低和呼叫效率高。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种呼叫处理方法，所述方法包括：

根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单；其中，所述目标账户由风险策略模型确定；

解析所述自动呼叫订单的呼叫信息，确定所述目标账户的联系指示信息，所述联系指示信息用于指示呼叫所述目标账户的预测成功率；

响应于所述联系指示信息小于目标阈值，根据所述目标账户的通讯信息，生成人工呼叫订单。

在一种可能实现方式中，所述解析所述自动呼叫订单的呼叫信息，确定所述目标账户的联系指示信息，包括：

对自动语音外呼记录中的振铃音进行语音识别，得到识别码；

根据识别码，确定所述目标账户的联系指示信息。

在一种可能实现方式中，所述根据识别码，确定所述目标账户的联系指示信息，包括下述任一项:

响应于所述识别码为呼叫成功识别码，将所述联系指示信息确定为第一参数，所述第一参数大于或等于所述目标阈值；

响应于所述识别码为呼叫失败识别码，将所述联系指示信息确定为第二参数，所述第二参数小于所述目标阈值；

响应于所述识别码为联系无效识别码，将所述联系指示信息确定为第二参数，所述第二参数小于所述目标阈值；

响应于所述识别码为临时无效识别码，将所述联系指示信息确定为第一参数，所述第一参数大于或等于所述目标阈值。

在一种可能实现方式中，所述目标账户的确定过程包括：

根据风险策略模型，确定账户的风险指示信息；

将所述风险指示信息小于风险阈值的账户确定为所述目标账户。

在一种可能实现方式中，所述方法还包括：

根据所述风险指示信息大于或等于所述风险阈值的账户的通讯信息，通过人工呼叫任务调度，生成人工呼叫订单。

在一种可能实现方式中，所述方法还包括：

响应于所述联系指示信息大于或等于所述目标阈值，根据所述目标账户的通讯信息，生成自动呼叫订单。

在一种可能实现方式中，所述目标账户的通讯信息中联系方式的数量为一个或多个；所述呼叫信息基于自动呼叫设备或自动呼叫应用，提取并对所述目标账户的通讯信息中联系方式进行自动呼叫时记录得到。

一方面，提供了一种呼叫处理装置，所述装置包括：

生成模块，用于根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单；其中，所述目标账户由风险策略模型确定；

确定模块，用于解析所述自动呼叫订单的呼叫信息，确定所述目标账户的联系指示信息，所述联系指示信息用于指示呼叫所述目标账户的预测成功率；

所述生成模块，还用于响应于所述联系指示信息小于目标阈值，根据所述目标账户的通讯信息，生成人工呼叫订单。

在一种可能实现方式中，所述确定模块用于：

对自动语音外呼记录中的振铃音进行语音识别，得到识别码；

根据识别码，确定所述目标账户的联系指示信息。

在一种可能实现方式中，所述确定模块用于执行下述任一项:

响应于所述识别码为呼叫成功识别码，将所述联系指示信息确定为第一参数，所述第一参数大于或等于所述目标阈值；

响应于所述识别码为呼叫失败识别码，将所述联系指示信息确定为第二参数，所述第二参数小于所述目标阈值；

响应于所述识别码为联系无效识别码，将所述联系指示信息确定为第二参数，所述第二参数小于所述目标阈值；

响应于所述识别码为临时无效识别码，将所述联系指示信息确定为第一参数，所述第一参数大于或等于所述目标阈值。

在一种可能实现方式中，所述确定模块还用于：

根据风险策略模型，确定账户的风险指示信息；

将所述风险指示信息小于风险阈值的账户确定为所述目标账户。

在一种可能实现方式中，所述生成模块用于根据所述风险指示信息大于或等于所述风险阈值的账户的通讯信息，通过人工呼叫任务调度，生成人工呼叫订单。

在一种可能实现方式中，所述生成模块用于响应于所述联系指示信息大于或等于所述目标阈值，根据所述目标账户的通讯信息，生成自动呼叫订单。

在一种可能实现方式中，所述目标账户的通讯信息中联系方式的数量为一个或多个；所述呼叫信息基于自动呼叫设备或自动呼叫应用，提取并对所述目标账户的通讯信息中联系方式进行自动呼叫时记录得到。

一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述呼叫处理方法所执行的操作。

一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现所述呼叫处理方法所执行的操作。

本申请实施例通过自动语音任务调度为风险策略模型确定的目标账户生成自动呼叫订单，再自动呼叫订单的呼叫信息来确定目标账户的联系指示信息，也即是，呼叫该目标账户的预测成功率，在预测成功率低时选择由人工来进行呼叫，在提供自动呼叫功能、提供便利、提高效率的同时，针对无效呼叫的情况，选择由人工来进行呼叫，可以避免外呼资源的浪费，减少了呼叫成本，提高了呼叫效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种呼叫系统的实施环境；

图2是本申请实施例提供的一种呼叫处理方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的一种呼叫处理方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的一种呼叫处理方法的流程图；

图5是本申请实施例提供的一种呼叫处理装置的结构示意图；

图6是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

图1是本申请实施例提供的一种呼叫系统的实施环境，参见图1，该呼叫系统可以包括计算机设备101、自动呼叫设备102和用户设备103，其中，该计算机设备101可以分别与自动呼叫设备102和用户设备103通过有线或无线网络连接。

计算机设备101用于提供呼叫处理功能，自动呼叫设备102具有自动呼叫功能，用户设备103用于为用户提供数据服务。

在本申请实施例中，计算机设备101可以将需要呼叫的账户分配给自动呼叫设备102和用户设备103，自动呼叫设备102接收到呼叫任务后，可以进行自动呼叫，用户设备103接收到呼叫任务后，可以为用户提供呼叫任务相关信息，由人工进行呼叫。

例如，以一个具体的催收场景为例，以该计算机设备101为呼叫系统的后台服务器，也即是，催收系统的后台服务器，自动呼叫设备102可以为智能语音机器人，用户设备103可以坐席人员所在设备。其中，自动呼叫设备102和用户设备103的数量可以为一个或多个，图中以多个为例进行说明。

上述仅以呼叫系统的一种示例性说明，在一种可能实现方式中，该自动呼叫设备102所提供的自动呼叫功能也可以由该计算机设备101或用户设备103中的自动呼叫应用提供，本申请实施例对具体采用哪种实现方式不作限定。

图2是本申请实施例提供的一种呼叫处理方法的流程图，该方法应用于计算机设备，参见图2，该方法可以包括：

201、根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单；其中，该目标账户由风险策略模型确定。

202、解析该自动呼叫订单的呼叫信息，确定该目标账户的联系指示信息，该联系指示信息用于指示呼叫该目标账户的预测成功率。

203、响应于该联系指示信息小于目标阈值，根据该目标账户的通讯信息，生成人工呼叫订单。

本申请实施例通过自动语音任务调度为风险策略模型确定的目标账户生成自动呼叫订单，再自动呼叫订单的呼叫信息来确定目标账户的联系指示信息，也即是，呼叫该目标账户的预测成功率，在预测成功率低时选择由人工来进行呼叫，在提供自动呼叫功能、提供便利、提高效率的同时，针对无效呼叫的情况，选择由人工来进行呼叫，可以避免外呼资源的浪费，减少了呼叫成本，提高了呼叫效率。

在一种可能实现方式中，该解析该自动呼叫订单的呼叫信息，确定该目标账户的联系指示信息，包括：

对自动语音外呼记录中的振铃音进行语音识别，得到识别码；

根据识别码，确定该目标账户的联系指示信息。

在一种可能实现方式中，该根据识别码，确定该目标账户的联系指示信息，包括下述任一项:

响应于该识别码为呼叫成功识别码，将该联系指示信息确定为第一参数，该第一参数大于或等于该目标阈值；

响应于该识别码为呼叫失败识别码，将该联系指示信息确定为第二参数，该第二参数小于该目标阈值；

响应于该识别码为联系无效识别码，将该联系指示信息确定为第二参数，该第二参数小于该目标阈值；

响应于该识别码为临时无效识别码，将该联系指示信息确定为第一参数，该第一参数大于或等于该目标阈值。

在一种可能实现方式中，该目标账户的确定过程包括：

根据风险策略模型，确定账户的风险指示信息；

将该风险指示信息小于风险阈值的账户确定为该目标账户。

在一种可能实现方式中，该方法还包括：

根据该风险指示信息大于或等于该风险阈值的账户的通讯信息，通过人工呼叫任务调度，生成人工呼叫订单。

在一种可能实现方式中，该方法还包括：

响应于该联系指示信息大于或等于该目标阈值，根据该目标账户的通讯信息，生成自动呼叫订单。

在一种可能实现方式中，该目标账户的通讯信息中联系方式的数量为一个或多个；该呼叫信息基于自动呼叫设备或自动呼叫应用，提取并对该目标账户的通讯信息中联系方式进行自动呼叫时记录得到。

图3是本申请实施例提供的一种呼叫处理方法的流程图，该方法应用于计算机设备，参见图3，该方法可以包括：

301、计算机设备获取待呼叫的账户。

302、计算机设备根据风险策略模型，确定账户的风险指示信息，根据该风险指示信息确定执行步骤303或步骤309。

在本申请实施例中，对于任一账户，计算机设备可以将其分配给自动呼叫设备或自动呼叫应用进行自动呼叫，也可以将其分配给人工，以进行人工呼叫。

在一种可能实现方式中，对于任一待呼叫的账户，可以通过风险指示信息来指示呼叫该账户的风险。其中，呼叫账户的风险不同，可以采用不同的呼叫方式来呼叫该账户。可以理解地，该风险越大，通过自动呼叫的方式呼叫该目标账户的成功率就越低，因而，这种情况通过人工呼叫，则可以针对该风险做出及时有效的应对，而不浪费自动呼叫的外呼资源。如果风险较小，则可以通过自动呼叫的方式来进行呼叫，从而减少人工成本，提高呼叫效率。

其中，该风险指示信息可以有相关技术人员在接收到该账户的信息时直接确定，从而计算机设备在进行分配时可以直接获取。该风险指示信息也可以根据该账户的信息确定，计算机设备可以获取该账户的信息，根据信息确定该风险指示信息。

该风险指示信息可以与很多因素有关，因而，该风险指示信息可以根据一种或多种信息来确定，具体地，该风险指示信息可以根据该账户的逾期情况确定，该逾期情况可以包括逾期天数或逾期等级中至少一项。例如，在催收场景中，如果逾期很严重，则呼叫该账户的风险则比较高。如果逾期天数较大，则风险比较高。该风险指示信息也可以根据该账户的联系方式的数量确定，例如，风险指示信息可以与数量负相关，该联系方式的数量较多，则联系到该账户的可能性较高，因而风险较低。该风险指示信息还可以根据该账户的历史呼叫信息确定，例如，在催收场景中，可以根据之前呼叫债务人的情况确定风险，如果之前联系的比较顺利，则风险较低，如果之前联系的不太顺利，则风险较高。或者该风险指示信息还可以根据该账户对应的交易数值确定，例如，该风险指示信息与该交易数值正相关。债务人的债务金额较高，则风险较大，债务金额较低，则风险较小。上述仅提供了几种影响风险指示信息的因素，具体可以采用其中一种或几种的任意组合来确定风险指示信息，本申请实施例对此不作限定。

303、计算机设备将该风险指示信息小于风险阈值的账户确定为该目标账户。

当该风险指示信息指示该账户的风险小于风险阈值时，计算机设备可以执行该步骤303，风险较小，因而，呼叫该账户的成功率可能比较大，或者该呼叫任务可能重要性比较低，将其确定为目标账户，通过自动呼叫的方式进行呼叫，可以节省人工成本，提高呼叫效率。

304、计算机设备根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单。

计算机设备通过上述过程确定目标账户后，对于目标账户，可以根据该目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单。这样对呼叫成功率较高的账户，交由自动呼叫，节省了人工成本，提高了外呼效率。

计算机设备生成自动呼叫订单后，可以将该自动呼叫订单发送至自动呼叫设备，也可以将该自动呼叫订单发送至自动呼叫应用，本申请实施例对此不作限定。

其中，该通讯信息可以包括该目标账户的联系方式，该目标账户的联系方式的数量为一个或多个。

在一种可能实现方式中，该通讯信息中除了目标账户的联系方式之外，还可以包括该目标账户的其它信息，相应地，该计算机设备在生成自动呼叫订单时，除了根据该联系方式之外，还可以根据该目标账户的其他信息来生成。也即是该自动呼叫订单中可以包括该目标账户的联系方式，也可以包括该目标账户的其他信息。例如，该其他信息可以为该目标账户的交易数值，或者该目标账户的逾期情况等，上述信息均可以由相关技术人员根据业务需求设置，本申请实施例对此不作限定。

其中，该目标账户由风险策略模型确定。该风险指示信息可以基于风险策略模型确定，具体地，计算机设备可以将该待呼叫的账户输入该风险策略模型中，由该风险策略模型确定并输出该账户的风险指示信息。或者该目标账户由该风险策略模型确定，具体地，计算机设备将该待呼叫的账户输入该风险策略模型中，由该风险策略模型确定并输出该账户是否为目标账户。本申请实施例对具体采用哪种实现方式不作限定。

上述步骤301至步骤304为根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单；其中，该目标账户由风险策略模型确定的过程，上述仅以在账户的风险指示信息指示风险小于风险阈值时生成自动呼叫订单为例进行说明，在一种可能实现方式中，也可以不确定账户的风险指示信息，而是直接基于该账户的通讯信息生成自动呼叫订单，这样可以直接通过自动呼叫的方式来代替人工方式，减少人工成本，提高呼叫效率。如果通过下述步骤，确定自动呼叫方式无效，则可以再采用人工呼叫方式，这样提高了呼叫效率的同时，也避免了对于无效的联系方式一直进行自动呼叫从而浪费外呼资源的情况。

305、计算机设备获取该自动呼叫订单的呼叫信息。

上述步骤304之后，计算机设备生成了自动呼叫订单之后，自动呼叫设备或者该计算机设备可以基于自动呼叫应用，自动呼叫该目标账户。该呼叫信息基于自动呼叫设备或自动呼叫应用，提取并对该目标账户的通讯信息中联系方式进行自动呼叫时记录得到。

其中，该目标账户的联系方式的数量为一个或多个。如果数量为一个，则该自动呼叫设备或者基于自动呼叫应用按照该联系方式自动呼叫即可。如果数量为多个，则该自动呼叫设备或者基于自动呼叫应用可以按照该多个联系方式的顺序，依次呼叫，当按照任一个联系方式呼叫成功时停止对该目标账户的呼叫。

在一种可能实现方式中，上述自动呼叫的次数可以为一次，也可以为多次，例如，自动呼叫设备可以为智能语音机器人，智能语音机器人可以每天多轮次按照自动呼叫订单进行自动呼叫。对于包括多个联系方式的目标账户，每次呼叫可以轮流选择有效的联系方式进行外呼，如果无法呼通，则可以选择下一个继续呼叫，直至呼通。

需要说明的是，计算机设备可以存储每次呼叫的呼叫信息，从而以呼叫信息作为数据依据，来判断该目标账户呼叫成功的可能性，也即是，呼叫该目标账户的预测成功率，以此进一步判断接下来采用哪种呼叫方式进行呼叫。

306、计算机设备解析该自动呼叫订单的呼叫信息，确定该目标账户的联系指示信息，该联系指示信息用于指示呼叫该目标账户的预测成功率，响应于该联系指示信息小于目标阈值，执行步骤307；响应于该联系指示信息大于或等于该目标阈值，执行步骤308。

通过呼叫信息，可以分析步骤302之后的自动呼叫是否呼叫成功，如果呼叫失败，那失败的原因可能是什么，从而来预测之后呼叫该目标账户的成功率。例如，如果之前自动呼叫时呼叫成功，则后续再呼叫该目标账户可能还会成功，因而，预测成功率较高。又例如，如果之前自动呼叫时呼叫失败，但失败原因是占线，该目标账户正在通话中，则后续再呼叫该目标账户可能会成功，因而，预测成功率较高。又例如，如果之前自动呼叫时呼叫失败，失败原因是该目标账户的联系方式已停机或为空号，也即是，联系方式无效，因而，后续再呼叫该目标账户的成功率则较低，因而，预测成功率较低。

在一种可能实现方式中，对该呼叫信息进行分析来确定联系指示信息的过程可以通过下述步骤一和步骤二实现：

步骤一、计算机设备对自动语音外呼记录中的振铃音进行语音识别，得到识别码。

该呼叫信息中可以包括自动语音外呼记录，该自动语音外呼记录中可以包括振铃音，呼叫情况不同时，该振铃音也可以不同。在本申请实施例中，不同的振铃音对应不同的识别码。

该呼叫信息可以为音频，计算机设备对该音频进行语音识别，得到该音频中振铃音对应的识别码，从而可以根据识别码来分析呼叫是否成功以及如果呼叫失败，呼叫失败的原因。

步骤二、计算机设备根据识别码，确定该目标账户的联系指示信息。

计算机设备获取到识别码后，可以根据该识别码，确定呼叫是否成功，如果成功，则可以预测得到一个较大的联系指示信息，该较大的联系指示信息大于或等于目标阈值。其中，该目标阈值由相关技术人员根据需求进行设置，本申请实施例对此不作限定。通过该目标阈值可以判断呼叫该目标账户是否比较顺利，如果顺利，则可以采用自动呼叫的方式，如果不顺利，则可以交由人工呼叫，以避免自动呼叫无效，浪费外呼资源的情况。例如，该目标阈值可以为1，在呼叫成功时，可以预测得到联系指示信息为1。如果呼叫失败，则可以根据该识别码确定呼叫失败原因，例如，该联系方式是否无效。

通过该语音识别，得到识别码进而确定目标账户的联系指示信息，根据呼叫该目标账户的实际呼叫情况，来分析后续呼通该目标账户的可能性，也即是联系指示信息，这样该联系指示信息比较准确，根据该联系指示信息来确定后续的呼叫方式也充分考虑到了该目标账户的情况，从而符合实际情况，不会出现情况不明从而浪费外呼资源的问题。

针对该联系指示信息的预测情况，该步骤二可以包括下述四种情况任一项:

情况一、计算机设备响应于该识别码为呼叫成功识别码，将该联系指示信息确定为第一参数，该第一参数大于或等于该目标阈值。

该情况一中，如果之前自动呼叫时呼叫成功，则后续再呼叫该目标账户时可能还会成功，因而，联系指示信息较大，大于或等于目标阈值，无需交由人工呼叫，后续还采用自动呼叫的方式即可。

例如，如果是识别码为ANSWERED(0,4,2,"应答"),说明本次呼叫成功，计算机设备可以将联系指示信息设置为一个较大值，来表示后续再呼叫该目标账户时成功率较高。

情况二、计算机设备响应于该识别码为呼叫失败识别码，将该联系指示信息确定为第二参数，该第二参数小于该目标阈值。

该情况二中，如果之前自动呼叫时呼叫失败，则后续再呼叫该目标账户时还可能失败，因而，联系指示信息较小，小于目标阈值，自动呼叫的话，可能也是无效呼叫，依然呼叫失败，因而可以交由人工呼叫。

例如，如果是识别码为BUSY(2,3,9,"忙")，用于表示用户忙，或者POWER_OFF(3,3,10,"关机"),或者OUT_OF_SERVICE(4,3,13,"停机")，NOT_EXIST(5,3,12,"空号")，或者INVALID_NUMBER(6,3,8,"号码错误")等，则说明本次呼叫失败，如果再自动呼叫还可能失败，因而，可以交由人工处理。当然，该呼叫失败识别码还可以为其他识别码，例如，NO_SOUND(7,3,7,"静音"),或UN_JUDGE(8,3,7,"无法识别"),OTHER(9,3,7,"(其它)"),NO_SERVICE(10,3,11,"不在服务区")等。本申请实施例对此不作限定。

情况三、计算机设备响应于该识别码为联系无效识别码，将该联系指示信息确定为第二参数，该第二参数小于该目标阈值。

该情况三中，如果之前自动呼叫时呼叫失败，失败原因为联系方式无效，联系方式已无效，则后续再呼叫该目标账户时失败的可能性比较高，因而，联系指示信息较小，小于目标阈值，自动呼叫的话，可能也是无效呼叫，依然呼叫失败，因而可以交由人工呼叫。该情况三和情况二的区别在于，情况三中还需要判断失败原因，联系方式无效时确定为第二联系指示信息，而情况二中则无需考虑失败原因。

例如，如果识别码为上述POWER_OFF(3,3,10,"关机"),或者OUT_OF_SERVICE(4,3,13,"停机")，或NOT_EXIST(5,3,12,"空号")，或者INVALID_NUMBER(6,3,8,"号码错误")等，呼叫失败的原因是联系方式无效，则后续再呼叫该目标账户时还可能呼叫失败，因而，交由人工处理。

情况四、计算机设备响应于该识别码为临时无效识别码，将该联系指示信息确定为第一参数，该第一参数大于或等于该目标阈值。

该情况四中，用户呼叫失败时还会考虑失败原因，如果之前自动呼叫时呼叫失败，失败原因为联系方式正在被占用，则后续再呼叫该目标账户时则可能会成功，因而，联系指示信息较大，大于或等于目标阈值，因而依然可以采用自动呼叫。

例如，如果识别码为BUSY(2,3,9,"忙")或NO_SERVICE(10,3,11,"不在服务区")等，虽然暂时无法呼通该目标账户，但后续可能会呼通，因而，可以依然采用自动呼叫。

需要说明的是，上述仅提供了四种可能情况，还可能包括其他情况，可以由相关技术人员根据经验或需求进行设置，本申请实施例对此不作限定。

例如，该联系指示信息可以取名为直联系数，也即是用于描述直接联系该目标账户的一种数值。下面提供一个具体示例，在该示例中，第一联系指示信息为1，第二联系指示信息为0，目标阈值可以为1。在催收场景中，如果债务人本人所有的电话都无效，则可以置该直联系数为0，

在一种可能实现方式中，上述步骤一和步骤二还可以在根据呼叫信息确定呼叫失败时执行，呼叫成功时，可以直接获取第一联系指示信息，该第一联系指示信息大于或等于该目标阈值，后续依然采用自动呼叫的方式。

307、计算机设备响应于该联系指示信息小于目标阈值，根据该目标账户的通讯信息，生成人工呼叫订单。

在上述步骤306中，计算机设备根据自动呼叫时的呼叫信息确定的联系指示信息小于目标阈值，根据实际呼叫情况，确定该目标账户较难呼通，如果再通过自动呼叫的方式呼叫，可能无法得到较好的呼叫结果，且浪费了外呼资源，因而，可以执行该步骤307，生成人工呼叫订单，从而在自动呼叫出现问题时能够及时人工介入，从而避免无效呼叫从而浪费外呼资源的情况，减少呼叫成本，提高呼叫效率。

308、计算机设备根据该目标账户的通讯信息，生成自动呼叫订单。

在上述步骤306中，计算机设备根据自动呼叫时的呼叫信息确定的联系指示信息大于或等于目标阈值，根据实际呼叫情况，发现该目标账户比较容易呼通，则后续可以继续通过自动呼叫的方式来进行呼叫即可，可以减少人工成本，有效提高呼叫效率。

309、计算机设备根据该风险指示信息大于或等于该风险阈值的账户的通讯信息，通过人工呼叫任务调度，生成人工呼叫订单。

在上述步骤302中，计算机设备获取到目标账户的风险指示信息后，如果该风险指示信息指示该目标账户的风险大于或等于风险阈值，则说明该目标账户较难呼通，或者呼叫该目标账户的任务比较紧急或重要，则可以执行该步骤309，生成人工呼叫订单，该生成人工呼叫订单的过程与上述步骤304中生成自动呼叫订单的过程同理，除了该联系方式，还可以获取该目标账户的其他信息来作为该人工呼叫订单中的内容，从而便于呼叫时与目标账户进行通话。

下面通过图4提供一个具体示例，该具体示例中提供的场景为催收场景，该催收场景下，计算机设备可以接收到催收案件，该催收案件中即包括目标账户，也可以称之为债务人，该催收案件中还可以包括案件的风险级别，也即是上述步骤302中的风险指示信息，如果风险级别低，则可以通过智能语音机器人进行催收，该智能语音机器人即为一种自动呼叫设备，或者计算机设备中的一种自动呼叫软件，在该呼叫过程中可以存储呼叫信息，并对呼叫信息进行语音识别，来分析该债务人的直联系数，该直联系数即为上述联系指示信息。如果该直联系数为0，则可以后续交由人工催收。这样这类的催收案件属于风险级别低且直联系数为0的案件。对于风险级别，还有一种风险级别高的催收案件，则可以直接采用人工催收的方式。当然如果直联系数为1，后续还可以继续基于智能语音机器人催收。

上述方法对于直联系数为0的方案可以快速转人工催收，交由人工催收员进行失联修复，快速催收，可以避免智能语音机器人重复无效催收，从而浪费外呼资源，增加不必要的催收成本。针对风险级别的案件，在采取智能语音机器人催收时，对通话记录进行语音识别，建立债务人的直联系数模型，动态进行智能语音机器人催收和人工催收的快速调整，从而实现最优催收的目的。且通过上述方法，可以实现最优的催收策略，进而达到风险防控的目的。

本申请实施例通过自动语音任务调度为风险策略模型确定的目标账户生成自动呼叫订单，再自动呼叫订单的呼叫信息来确定目标账户的联系指示信息，也即是，呼叫该目标账户的预测成功率，在预测成功率低时选择由人工来进行呼叫，在提供自动呼叫功能、提供便利、提高效率的同时，针对无效呼叫的情况，选择由人工来进行呼叫，可以避免外呼资源的浪费，减少了呼叫成本，提高了呼叫效率。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

图5是本申请实施例提供的一种呼叫处理装置的结构示意图，参见图5，该装置包括：

生成模块501，用于根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单；其中，该目标账户由风险策略模型确定；

确定模块502，用于解析该自动呼叫订单的呼叫信息，确定该目标账户的联系指示信息，该联系指示信息用于指示呼叫该目标账户的预测成功率；

该生成模块501，还用于响应于该联系指示信息小于目标阈值，根据该目标账户的通讯信息，生成人工呼叫订单。

在一种可能实现方式中，该确定模块502用于：

对自动语音外呼记录中的振铃音进行语音识别，得到识别码；

根据识别码，确定该目标账户的联系指示信息。

在一种可能实现方式中，该确定模块502用于执行下述任一项:

响应于该识别码为呼叫成功识别码，将该联系指示信息确定为第一参数，该第一参数大于或等于该目标阈值；

响应于该识别码为呼叫失败识别码，将该联系指示信息确定为第二参数，该第二参数小于该目标阈值；

响应于该识别码为联系无效识别码，将该联系指示信息确定为第二参数，该第二参数小于该目标阈值；

响应于该识别码为临时无效识别码，将该联系指示信息确定为第一参数，该第一参数大于或等于该目标阈值。

在一种可能实现方式中，该确定模块502还用于：

根据风险策略模型，确定账户的风险指示信息；

将该风险指示信息小于风险阈值的账户确定为该目标账户。

在一种可能实现方式中，该生成模块501用于根据该风险指示信息大于或等于该风险阈值的账户的通讯信息，通过人工呼叫任务调度，生成人工呼叫订单。

在一种可能实现方式中，该生成模块501用于响应于该联系指示信息大于或等于该目标阈值，根据该目标账户的通讯信息，生成自动呼叫订单。

在一种可能实现方式中，该目标账户的通讯信息中联系方式的数量为一个或多个；该呼叫信息基于自动呼叫设备或自动呼叫应用，提取并对该目标账户的通讯信息中联系方式进行自动呼叫时记录得到。

本申请提供的装置，通过自动语音任务调度为风险策略模型确定的目标账户生成自动呼叫订单，再自动呼叫订单的呼叫信息来确定目标账户的联系指示信息，也即是，呼叫该目标账户的预测成功率，在预测成功率低时选择由人工来进行呼叫，在提供自动呼叫功能、提供便利、提高效率的同时，针对无效呼叫的情况，选择由人工来进行呼叫，可以避免外呼资源的浪费，减少了呼叫成本，提高了呼叫效率。

需要说明的是：上述实施例提供的呼叫处理装置在处理呼叫任务时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将计算机设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的呼叫处理装置与呼叫处理方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

上述计算机设备可以为下述图6所示的终端，也可以为下述图7所示的服务器，本申请实施例对此不作限定。

图6是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。该终端600可以是：智能手机、平板电脑、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端600还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。

通常，终端600包括有：一个或多个处理器601和一个或多个存储器602。

处理器601可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器601可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器601可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器601还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器602可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器602还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器602中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器601所执行以实现本申请中方法实施例提供的呼叫处理方法。

在一些实施例中，终端600还可选包括有：外围设备接口603和至少一个外围设备。处理器601、存储器602和外围设备接口603之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口603相连。具体地，外围设备包括：射频电路604、显示屏605、摄像头组件606、音频电路607、定位组件608和电源609中的至少一种。

外围设备接口603可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器601和存储器602。在一些实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路604用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路604通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路604将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路604包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路604可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路604还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏605用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏605是触摸显示屏时，显示屏605还具有采集在显示屏605的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器601进行处理。此时，显示屏605还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏605可以为一个，设置终端600的前面板；在另一些实施例中，显示屏605可以为至少两个，分别设置在终端600的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏605可以是柔性显示屏，设置在终端600的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏605还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏605可以采用LCD(LiquidCrystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件606用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件606包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件606还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路607可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器601进行处理，或者输入至射频电路604以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端600的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器601或射频电路604的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路607还可以包括耳机插孔。

定位组件608用于定位终端600的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件608可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。

电源609用于为终端600中的各个组件进行供电。电源609可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源609包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，终端600还包括有一个或多个传感器610。该一个或多个传感器610包括但不限于：加速度传感器611、陀螺仪传感器612、压力传感器613、指纹传感器614、光学传感器615以及接近传感器616。

加速度传感器611可以检测以终端600建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器611可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器601可以根据加速度传感器611采集的重力加速度信号，控制显示屏605以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器611还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器612可以检测终端600的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器612可以与加速度传感器611协同采集用户对终端600的3D动作。处理器601根据陀螺仪传感器612采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器613可以设置在终端600的侧边框和/或显示屏605的下层。当压力传感器613设置在终端600的侧边框时，可以检测用户对终端600的握持信号，由处理器601根据压力传感器613采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器613设置在显示屏605的下层时，由处理器601根据用户对显示屏605的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器614用于采集用户的指纹，由处理器601根据指纹传感器614采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器614根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器601授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器614可以被设置终端600的正面、背面或侧面。当终端600上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器614可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器615用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器601可以根据光学传感器615采集的环境光强度，控制显示屏605的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏605的显示亮度；当环境光强度较低时，调低显示屏605的显示亮度。在另一个实施例中，处理器601还可以根据光学传感器615采集的环境光强度，动态调整摄像头组件606的拍摄参数。

接近传感器616，也称距离传感器，通常设置在终端600的前面板。接近传感器616用于采集用户与终端600的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器616检测到用户与终端600的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器601控制显示屏605从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器616检测到用户与终端600的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器601控制显示屏605从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对终端600的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

图7是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或多个处理器(Central Processing Units，CPU)701和一个或多个的存储器702，其中，该一个或多个存储器702中存储有至少一条指令，该至少一条指令由该一个或多个处理器701加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的呼叫处理方法。当然，该服务器700还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器700还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由处理器执行以完成上述实施例中的呼叫处理方法。例如，该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

上述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种呼叫处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据目标账户的通讯信息，通过自动语音任务调度生成自动呼叫订单；其中，所述目标账户由风险策略模型确定；

解析所述自动呼叫订单的呼叫信息，确定所述目标账户的联系指示信息，所述联系指示信息用于指示呼叫所述目标账户的预测成功率；

响应于所述联系指示信息小于目标阈值，根据所述目标账户的通讯信息，生成人工呼叫订单。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析所述自动呼叫订单的呼叫信息，确定所述目标账户的联系指示信息，包括：

对自动语音外呼记录中的振铃音进行语音识别，得到识别码；

根据识别码，确定所述目标账户的联系指示信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据识别码，确定所述目标账户的联系指示信息，包括下述任一项:

响应于所述识别码为呼叫成功识别码，将所述联系指示信息确定为第一参数，所述第一参数大于或等于所述目标阈值；

响应于所述识别码为呼叫失败识别码，将所述联系指示信息确定为第二参数，所述第二参数小于所述目标阈值；

响应于所述识别码为联系无效识别码，将所述联系指示信息确定为第二参数，所述第二参数小于所述目标阈值；

响应于所述识别码为临时无效识别码，将所述联系指示信息确定为第一参数，所述第一参数大于或等于所述目标阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标账户的确定过程包括：

根据风险策略模型，确定账户的风险指示信息；

将所述风险指示信息小于风险阈值的账户确定为所述目标账户。

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：

根据所述风险指示信息大于或等于所述风险阈值的账户的通讯信息，通过人工呼叫任务调度，生成人工呼叫订单。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述联系指示信息大于或等于所述目标阈值，根据所述目标账户的通讯信息，生成自动呼叫订单。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标账户的通讯信息中联系方式的数量为一个或多个；所述呼叫信息基于自动呼叫设备或自动呼叫应用，提取并对所述目标账户的通讯信息中联系方式进行自动呼叫时记录得到。

8.一种呼叫处理装置，其特征在于，所述装置包括多个功能模块，所述多个功能模块用于执行权利要求1至权利要求7任一项所述的呼叫处理方法。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的呼叫处理方法所执行的操作。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的呼叫处理方法所执行的操作。

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