CN111988476A - 客户服务系统的自动语音协同工作方法 - Google Patents
客户服务系统的自动语音协同工作方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111988476A CN111988476A CN202011018204.XA CN202011018204A CN111988476A CN 111988476 A CN111988476 A CN 111988476A CN 202011018204 A CN202011018204 A CN 202011018204A CN 111988476 A CN111988476 A CN 111988476A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- customer service
- voice
- customer
- staff
- client
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 5
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 5
- 230000009118 appropriate response Effects 0.000 claims description 3
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 3
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 claims description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 10
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 208000013407 communication difficulty Diseases 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
- H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
- H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
- H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
- H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing
- H04M3/5166—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing in combination with interactive voice response systems or voice portals, e.g. as front-ends
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L13/00—Speech synthesis; Text to speech systems
- G10L13/08—Text analysis or generation of parameters for speech synthesis out of text, e.g. grapheme to phoneme translation, prosody generation or stress or intonation determination
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/06—Creation of reference templates; Training of speech recognition systems, e.g. adaptation to the characteristics of the speaker's voice
- G10L15/063—Training
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/06—Creation of reference templates; Training of speech recognition systems, e.g. adaptation to the characteristics of the speaker's voice
- G10L15/065—Adaptation
- G10L15/07—Adaptation to the speaker
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
客户服务系统的自动语音协同工作方法，通过学习客服人员的语音特征、在客服通话过程中利用自动语音降低客服人员的劳动强度；通过文字转换语音模式与语音通话模式的无缝衔接和切换，提高服务质量和效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种客户服务系统的自动语音协同工作方法，通过学习客服人员的语音特征、在客服通话过程中利用自动语音降低客服人员的劳动强度；并且提高服务质量和效率，属于语音服务机器人的技术领域。
背景技术
在现有技术中，对于服务型企业/机构，其服务的对象包括一些重点客户（VIP客户）；服务型企业/机构在对重点客户进行服务时，仍然会采用客服人员人工交流的方式、而不采用自动语音机器人技术，其原因在于：
1、重点客户更希望服务型企业/机构提供一对一的专业客户服务、对现有的自动语音机器人接受程度较低；从客户角度能够很容易的发现为其服务的是自动语音机器人而不是客服人员；而且自动语音机器人难免会出现答非所问、词不达意的问题；
2、服务型企业/机构难以承受因为自动语音机器人的失误导致的重点客户的投诉或流失的风险；如果不能及时准确的为重点客户提供服务，可能造成客户潜在损失的风险较大，双方都难以承受；因为，重点客户更多的会涉及内容比较复杂、周期比较长、或牵涉金额较大的业务，这些都与普通客户不同，所以现有的由自动语音机器人主导的方式无法胜任此场景；
3、对于客户的方言、口音等问题造成的发音不标准的情况，客服人员难以快速适应；
4、客服人员与客户的交流不仅限于语音通话，有时还需要与客户约见，因此专属的客服人员是必不可少的。
但是，对于高级客服人员，需要长期的培训和积累工作经验，并且长时间以符合服务规范的方式与客户通话、劳动强度非常大；并且，当客服人员进行高密度、高强度的服务对话时，难免有所疏漏、导致服务质量的下降或者效率的降低；而另一方面，自动语音机器人尚不能完全替代客服人员解决所有问题，尤其是一些特殊事件或突发性事件。
发明内容
本发明的技术方案是通过学习客服人员的语音特征、在客服通话过程中利用自动语音降低客服人员的劳动强度；并且提高服务质量和效率。
本发明的技术方案是：客户服务系统的自动语音协同工作方法，其特征在于：所述方法包括：
S101、对客服人员的工作语音进行录音，并通过录音数据对客服人员的发音特点进行机器学习、建立客服人员的语音特征数据包；从而能够通过合成自动语音来模拟客服人员的语音；
S102、在客服人员与客户通话交流时，优先采用文字转换语音模式，即客服人员根据客户的对话内容进行应答、将应答的内容以文字的形式输入客服管理系统，客服管理系统根据客服人员的语音特征数据包将文字转换成模拟该客服人员的自动语音、对客户播放；从而实现客服人员与客户之间顺畅的交流；
需要说明的是，采用根据客服人员的语音特征数据包转换的自动语音，与常用的自动语音机器人的语音有所不同，客户很难察觉通过语音特征数据包合成的自动语音与客服人员直接通话之间的区别；而通过机器学习人的语音特征实现对特定的人的语音进行模拟仿真是现有技术手段，已有一些应用案例；
S103、对话过程中，客服人员通过接听装置全程收听客户的通话内容和自动语音；并且客服人员能够主动进行模式切换，当文字转换语音模式不能满足与客户交流的顺畅性时，客服人员能够及时切换为语音通话模式、即由客服人员直接通过语音与客户进行交流；然后，当文字转换语音模式能够满足与客户交流的顺畅性时，再由客服人员切换为文字转换语音模式。
进一步的，在客服管理系统中，建立用于应答常见情景的标准应答文字库，当出现所述的常见情景时，从标准应答文字库中提取文字，并根据客服人员的语音特征数据包将文字转换成模拟该客服人员的自动语音、对客户播放；从而减少客服人员输入文字的总量、降低劳动强度。
进一步的，客服管理系统对通话过程进行录音，并通过录音数据对客户的发音特点进行学习、建立客户的语音特征数据包；
在建立客户的语音特征数据包之后，利用客户的语音特征数据包能够精确的将指定客户的语音翻译成文字，并通过实时翻译的文字提示客服人员、防止发生错听和漏听的问题；并且，客服人员能够对客服管理系统根据客户语音翻译的文字内容进行纠错，实现无差错的记录文字版本的客户语音信息。人工纠错的手段，不仅能够保证文字记录的准确性，纠错的操作还能够用于促进用户的语音特征数据包的生成和完善。
需要说明的是，客服人员的语音必须符合一定的服务规范，因此所述的S101步骤中客服人员的语音特征数据包的生成相对比较容易；但是客户的语音则情况比较复杂；例如有口音、方言、外语等各种情况，另有某些人习惯在中文对话中夹杂外语单词等；因此，通过分别对各个客户的发音进行收集和分析，将大大降低客服人员与发音不标准的客户的沟通难度；尤其，当出现人员变更时，新的客服人员能够很容易的与其不熟悉的客户流畅的交流；而通过客服人员实时对客户语音翻译的文字进行错误的纠正，则可以为机器学习过程提供很好的帮助。
进一步的，客户服务系统将客户的对话内容翻译成文字并进行自动化分析，给出若干答复意见；客服人员可以参考自动给出的答复意见，经过人工分析之后、给用户最合适的应答。
本发明的有益效果是：
1、给客户的体验就是由专属客服人员与其一直保持通话；同时降低客服人员的劳动强度，并可以提高效率，服务更多的客户；
2、利用人工智能系统存储信息量大、响应迅速的优点，给客服人员有效的辅助；同时通过客服人员的人工分析，可以忽略掉不适合的数据，更快的给出最合适的应答、避免出错；而且分工明确，人工智能在其中只起辅助作用不承担决策功能、主导权始终由客服人员掌握，从而更好的实现了无差错的高质量客户服务；
3、解决了客服人员需要长时间与客户对话的问题，并提供各种辅助服务，使客服人员能够将注意力更多的放在服务客户的方面；
4、实现与业务系统的自动化联动，提高服务效率。
附图说明
图1：本发明的客户服务系统的自动语音协同工作方法流程图；
图中，三个粗线框分别代表客户服务系统中三个关键数据的形成。
具体实施方式
实施例1：
以下，结合图1对本发明的客户服务系统的自动语音协同工作方法进行详细阐述。
第一、学习过程：
通过录音设备记录客服人员的工作语音；并通过录音数据对客服人员的发音特点进行机器学习、建立客服人员的语音特征数据包；所述的客服人员的工作语音包括客服人员在工作状态下的各种语音，而不仅限于与客户的通话；这样可以增加样本的来源，缩减机器学习的时间；
获得客服人员的语音特征数据包后，即能够通过合成自动语音来模拟客服人员的语音；所述的模拟客服人员的语音包括模拟客服人员的语音、语气、语调和习惯性用语等对话特征，使得该自动语音非常逼真。
第二、连线通话过程：
当客服人员与客户连线通话时，优先采用文字转换语音模式，即客服人员根据客户的对话内容进行应答、将应答的内容以文字的形式输入客服管理系统，客服管理系统根据客服人员的语音特征数据包将文字转换成自动语音、对客户播放；从而实现客服人员与客户之间顺畅的交流；采用此模式的好处是：降低客服人员的劳动强度；并且，客服人员可以在客户说话的过程中，即进行应答的文字准备；则可以更从容和更快的进行应答；由于重点客户通常由专属的客服人员为其提供长期的服务，因此建立客服人员的语音特征数据包是必须的；
对话过程中，客服人员通过接听装置全程收听客户的通话内容和自动语音、以防止出现意外情况；并且客服人员能够主动进行模式切换；当文字转换语音模式不能满足与客户交流的顺畅性时、例如发生突发事件或者客户情绪比较激动的情况等等，客服人员能够及时切换为语音通话模式、即直接通过语音与用户进行交流，从而更好的控制局面；然后，当文字转换语音模式能够满足与客户交流的顺畅性时，再由客服人员切换为文字转换语音模式继续通话。
进一步的，在客服管理系统中，建立用于应答常见情景的标准应答文字库，当出现所述的常见情景时，从标准应答文字库中提取文字，并根据客服人员的语音特征数据包将文字转换成语音、对客户播放；从而减少客服人员输入文字的总量、降低劳动强度；
例如，一些业务功能、服务项目的通用介绍等等，当然客服人员可以针对客户的实际情况对标准应答文字进行适当的修改和调整，再对客户播放。
进一步的，客服管理系统对通话过程进行录音，并通过录音数据对客户的发音特点进行学习、形成客户的语音特征数据包；从而能够提高将客户的语音翻译成文字的精确度，并通过实时翻译的文字提示客服人员、防止发生错听和漏听的问题；并且，客服人员能够对系统翻译的客户语音的文字内容进行识别和纠错，不仅能够保证文字记录的准确性，纠错的操作还能够用于促进用户的语音特征数据包的生成和完善。
其中，“客服人员对系统翻译的客户语音的文字内容进行识别和纠错”是非常重要的步骤，首先可以记录更准确的客户的语音内容，如果没有人工实时纠错，文字记录的准确性难以保证；机器学习软件还能够根据这些错误点进行有针对性的调整，使得用户的语音特征数据包中的特征更加准确。
进一步的，客户服务系统对客服人员与客户的交流内容进行自动化分析，当客户的需求需要与业务系统对接时；客户服务系统能够自动连接业务系统、输入经过整理的用户对话的内容并获得业务系统的反馈结果。
例如：客户说：“我想查一下XX余额”；客服人员说：“好的，请稍等，我帮您查一下”；此时，客户服务系统通过自动语音分析、即可直接激活业务系统中相应的查询操作，而不需要客服人员再单独进行操作；查询结果也可以通过自动语音的形式对客户播放。
第三、数据保存和事后监督管理
进一步的，将客服人员与客户的对话内容的语音和文字进行保存，即能够实现历史对话数据的文字检索功能；提高事务处理效率、并形成完整的证据链减少服务纠纷；
其中，对于客户的语音内容、全部转换成文字保存；对于文字转换语音模式的部分，将客服人员输入的文字保存；对于语音通话部分的内容，对客服人员的语音进行语音识别、转换成文字保存。
通过上述措施，系统具备了快速追溯的功能：当发生业务服务纠纷，首先可通过时间或关键词查找文字记录、并还原事件发生的过程；然后，再调取同步的通话录音、最终确认纠纷的责任；避免出现相互推委、责任难以判定的问题。
例如：当一段时间之后，客户对之前的服务情况提出疑问时，客服人员可以通过关键词查找历史记录，并快速准确的对客户的疑问进行解答和服务；而完整的通话时间+语音+文字的历史记录数据可以形成完整的证据链，也可用于对客服人员服务质量的事后监督排查；对于提高服务质量、规范服务过程有很好的效果。
当然，本发明创造并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (6)
1.客户服务系统的自动语音协同工作方法，其特征在于：所述方法包括：
S101、对客服人员的工作语音进行录音，并通过录音数据对客服人员的发音特点进行机器学习、建立客服人员的语音特征数据包；从而能够通过合成自动语音来模拟客服人员的语音；
S102、在客服人员与客户通话交流时，优先采用文字转换语音模式，即客服人员根据客户的对话内容进行应答、将应答的内容以文字的形式输入客服管理系统，客服管理系统根据客服人员的语音特征数据包将文字转换成模拟该客服人员的自动语音、对客户播放；从而实现客服人员与客户之间顺畅的交流；
S103、对话过程中，客服人员通过接听装置全程收听客户的通话内容和自动语音；并且客服人员能够主动进行模式切换，当文字转换语音模式不能满足与客户交流的顺畅性时，客服人员能够及时切换为语音通话模式、即由客服人员直接通过语音与客户进行交流；然后，当文字转换语音模式能够满足与客户交流的顺畅性时，再由客服人员切换为文字转换语音模式。
2.根据权利要求1所述的客户服务系统的自动语音协同工作方法，其特征在于：在客服管理系统中，建立用于应答常见情景的标准应答文字库，当出现所述的常见情景时，从标准应答文字库中提取文字，并根据客服人员的语音特征数据包将文字转换成模拟该客服人员的自动语音、对客户播放；从而减少客服人员输入文字的总量。
3.根据权利要求1所述的客户服务系统的自动语音协同工作方法，其特征在于：客服管理系统对通话过程进行录音，并通过录音数据对客户的发音特点进行学习、建立客户的语音特征数据包；
在建立客户的语音特征数据包之后，利用客户的语音特征数据包能够精确的将指定客户的语音翻译成文字，并通过实时翻译的文字提示客服人员、防止发生错听和漏听的问题；并且，客服人员能够对客服管理系统根据客户语音翻译的文字内容进行纠错，实现无差错的记录文字版本的客户语音信息。
4.根据权利要求1所述的客户服务系统的自动语音协同工作方法，其特征在于：客户服务系统将客户的对话内容翻译成文字并进行自动化分析，给出若干答复意见；客服人员可以参考自动给出的答复意见，经过人工分析之后、给用户最合适的应答。
5.根据权利要求1所述的客户服务系统的自动语音协同工作方法，其特征在于：客户服务系统对客服人员与客户的交流内容进行自动化分析，当客户的需求需要与业务系统对接时；客户服务系统能够自动连接业务系统、输入经过整理的用户对话的内容并获得业务系统的反馈结果。
6.根据权利要求1所述的客户服务系统的自动语音协同工作方法，其特征在于：将客服人员与客户的对话内容的语音和文字进行保存，即能够实现历史对话数据的文字检索功能。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011018204.XA CN111988476B (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 客户服务系统的自动语音协同工作方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011018204.XA CN111988476B (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 客户服务系统的自动语音协同工作方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111988476A true CN111988476A (zh) | 2020-11-24 |
| CN111988476B CN111988476B (zh) | 2021-03-16 |
Family
ID=73449504
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011018204.XA Active CN111988476B (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 客户服务系统的自动语音协同工作方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111988476B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112712798A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-27 | 苏州思必驰信息科技有限公司 | 私有化数据获取方法及装置 |
| CN117411970A (zh) * | 2023-10-17 | 2024-01-16 | 广州易风健康科技股份有限公司 | 一种基于声音处理的人机耦合客服控制方法及系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106021403A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-10-12 | 北京奔影网络科技有限公司 | 客服方法及装置 |
| CN106493747A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-03-15 | 苏州小璐机器人有限公司 | 智能机器人自动转人工服务的方法 |
| CN107506372A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-22 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种机器人客服在混合类型会话下的自动会话切换方法 |
| US20180262616A1 (en) * | 2015-05-18 | 2018-09-13 | Interactive Intelligence Group, Inc. | Dynamically switching communications to text interactions |
| CN109785829A (zh) * | 2017-11-15 | 2019-05-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种基于语音控制的客服辅助方法和系统 |
| CN110035187A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-07-19 | 浙江百应科技有限公司 | 一种在电话中实现ai和人工坐席无缝切换的方法 |
| CN110166643A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-08-23 | 深圳市一号互联科技有限公司 | 人机耦合的坐席控制方法、系统及语音机器人 |
| CN111246027A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-06-05 | 南京硅基智能科技有限公司 | 一种实现人机协同的语音通讯系统及方法 |
-
2020
- 2020-09-25 CN CN202011018204.XA patent/CN111988476B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180262616A1 (en) * | 2015-05-18 | 2018-09-13 | Interactive Intelligence Group, Inc. | Dynamically switching communications to text interactions |
| CN106021403A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-10-12 | 北京奔影网络科技有限公司 | 客服方法及装置 |
| CN106493747A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-03-15 | 苏州小璐机器人有限公司 | 智能机器人自动转人工服务的方法 |
| CN107506372A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-22 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种机器人客服在混合类型会话下的自动会话切换方法 |
| CN109785829A (zh) * | 2017-11-15 | 2019-05-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种基于语音控制的客服辅助方法和系统 |
| CN110035187A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-07-19 | 浙江百应科技有限公司 | 一种在电话中实现ai和人工坐席无缝切换的方法 |
| CN110166643A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-08-23 | 深圳市一号互联科技有限公司 | 人机耦合的坐席控制方法、系统及语音机器人 |
| CN111246027A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-06-05 | 南京硅基智能科技有限公司 | 一种实现人机协同的语音通讯系统及方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112712798A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-27 | 苏州思必驰信息科技有限公司 | 私有化数据获取方法及装置 |
| CN112712798B (zh) * | 2020-12-23 | 2022-08-05 | 思必驰科技股份有限公司 | 私有化数据获取方法及装置 |
| CN117411970A (zh) * | 2023-10-17 | 2024-01-16 | 广州易风健康科技股份有限公司 | 一种基于声音处理的人机耦合客服控制方法及系统 |
| CN117411970B (zh) * | 2023-10-17 | 2024-06-07 | 广州易风健康科技股份有限公司 | 一种基于声音处理的人机耦合客服控制方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111988476B (zh) | 2021-03-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111192060B (zh) | 一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法 | |
| US11706339B2 (en) | System and method for communication analysis for use with agent assist within a cloud-based contact center | |
| CN110769124B (zh) | 电力营销客户沟通系统 | |
| US9565310B2 (en) | System and method for message-based call communication | |
| US8332231B2 (en) | Apparatus and method for processing service interactions | |
| CN110263144A (zh) | 一种答案获取方法及装置 | |
| CN111988476B (zh) | 客户服务系统的自动语音协同工作方法 | |
| CN112188017A (zh) | 信息交互方法及信息交互系统、处理设备、存储介质 | |
| KR20210125399A (ko) | 대화형 음성봇 서버 및 이를 이용한 무인 상담 방법 | |
| CN107465816A (zh) | 一种通话即时原声语音翻译的通话终端及方法 | |
| KR102241532B1 (ko) | 지능형 콜봇 서버 및 이를 이용한 무인 상담 방법 | |
| CN113067950A (zh) | 一种智能讯呼平台 | |
| TW202036323A (zh) | 智能線上客服匯流核心系統 | |
| CN117424960A (zh) | 智能语音服务方法、装置、终端设备以及存储介质 | |
| CN116860938A (zh) | 一种基于大语言模型的语音问答构建方法、装置及介质 | |
| CN116485409A (zh) | 一种基于智能语音技术的电力业务场景应用方法 | |
| CN115080713A (zh) | 一种智能语音对练平台系统及其方法 | |
| CN114554018A (zh) | 一种智能云呼叫管理中心系统 | |
| Hoang et al. | Design and implementation of a VoIP PBX integrated Vietnamese virtual assistant: a case study | |
| US20230132143A1 (en) | System, method, or apparatus for efficient operations of conversational interactions | |
| Chen et al. | A review of the transformation from traditional call center to internet call center | |
| CN114120740A (zh) | 一种基于人机交互的客服行业业务人员培训方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240314 Address after: 408107 2nd Floor, Zhongke Building, No. 32 Taibai Avenue, Ma'an Street, Fuling District, Chongqing Patentee after: Chongqing Dema Shuzhi Information Technology Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 210008 A01, No.396 Binjiang Avenue, Jiangbei new district, Nanjing City, Jiangsu Province Patentee before: NANJING KULANG ELECTRONIC Co.,Ltd. Country or region before: China |