CN112507092A - 基于ai文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，包括以下步骤：步骤1、进行规则预设，同时扩充AI文本机器人的知识库语料；步骤2、通过工单模块，在客户与AI文本机器人多轮对话的上下文语义理解的基础上，并利用配置规则以及命名实体识别，提取核心字段，以完成工单的填写；步骤3、通过AI文本机器人识别客户所提问题内容的意图，并根据意图识别的结果，自动完成工单的归类；步骤4、通过工单流转触发器模块使步骤3中已归类的工单进行自动流转，派发至与工单匹配的客服人员。本发明方法极大的提高了客服人员的工作效率，减轻客服人员的劳动强度，同时降低了人力成本的投入。

Description

基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法
技术领域
本发明涉及人工智能客服技术领域，尤其涉及一种基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法。
背景技术
为了更好的服务于客户，目前大多数行业都设立了自己的客户服务中心，例如银行、电力、电信、电商、教育等行业。在线教育，电商行业在业务高峰期时，在线客户访问量大，会产生大量的业务咨询工作，有些问题存在专业度强，个性化问题突出等特点。客户服务中心收到客户的问题咨询后，因为存在一些无法实时解答(如当地分支机构的专属业务)或解决(如设备维修问题)的问题，因此需要根据问题由客服人员手动创建工单，并且需要被动把工单转发(转派)给相关业务部门或客户所在地的分支机构，问题解决后再将结果返回给服务中心，再由服务中心告知客户或回访。由于业务分类太多，导致客服人员手动指定工单分类时劳动强度大，准确率低，且容易出错。而在工单手动填写过程中则存在大量高频、重复分类与字段的人工手动填写录入，占用客服人员较大精力，导致工作效率低。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，极大的提高了客服人员的工作效率，减轻客服人员的劳动强度，同时降低了人力成本的投入。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，包括以下步骤：
步骤1、对客户以及AI文本机器人的互动问答进行规则预设，同时扩充AI文本机器人的知识库语料。
步骤2、通过工单模块，在客户与AI文本机器人多轮对话的上下文语义理解的基础上，并利用配置规则以及命名实体识别，处理客户与AI文本机器人多轮对话文本的基础上，提取核心字段，以完成所述工单的填写。
步骤3、通过AI文本机器人识别客户所提问题内容的意图，并根据所述意图识别的结果，自动完成所述工单的归类。
步骤4、通过工单流转触发器模块使步骤3中已归类的所述工单进行自动流转，派发至与所述工单匹配的客服人员。
优选的是，步骤1中所述规则预设包括配置行业知识数据包，客户选择相应问题场景，由AI文本机器人针对所述问题场景发送问题引导客户回答。
优选的是，步骤1中所述AI文本机器人知识库语料的扩充包括以下步骤：
步骤3.1、根据客户与AI文本机器人文本对话内容，将所述对话内容匹配相应的业务类型标签；
步骤3.2、对不同业务类型标签的所述对话内容进行综合智能质检评分，将质检为优的对话内容以及相应的业务类型标签，反馈至客服人员；
步骤3.3、所述客户人员在接收到步骤3.2反馈的内容后，对该对话内容进行修正，并将修正后的所述对话内容存储至知识库语料，以完成知识库语料的扩充。
优选的是，步骤2中提取核心字段，以完成所述工单的填写的具体方法为：
步骤4.1、所述配置规则基于正则表达式的匹配，通过提取规则反映语言现象，并通过命名实体识别对客户与AI文本机器人文本对话内容中核心实体进行识别，以提取核心字段；
步骤4.2、将提取的所述核心字段自动填写到所述工单相关字段中，同时将所述文本对话内容匹配至所述客户信息下。
优选的是，步骤2中所述工单模块通过Bert语言模型实现。
优选的是，步骤4中所述工单的流转通过java的反射机制实现。
优选的是，步骤4中所述工单流转触发器模块中触发条件以及执行动作均设置多个，所述触发条件以及执行动作根据业务任意扩展并自由组合。
优选的是，步骤4中还包括所述工单流转触发器模块对所述工单的升级协调处理，根据所述工单处理状态及自定义处理时长，通过工单流转触发器模块在所述工单被创建或更新时，将所述工单匹配至相对应的客服组，或对满足设定条件的所述工单做优先级处理，并匹配至对应的客服人员。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明通过对规则预设，以及对知识库语料的扩充完成AI机器人的自我学习等操作，机器人会更快更准确的自动识别客户意图，对工单进行自动归类，以完成工单分类。采用AI文本机器人与客户进行多轮对话，根据客户的问题内容，利用自然语言处理技术分析(配置规则和命名实体识别)出客户问题内容的意图及核心词，代替人工，调用工单模块功能生成工单并完成工单填写和工单分类，并结合工单流转触发器模块完成工单的派单与流转，不仅提升了客服人员的工作效率，减少人工手动录入的劳动强度，通过智能工单分析，自动完成工单分类，结合工单流转触发器模块把工单转发给相关客服人员，同时整个过程AI文本机器人独立完成，无需客服人员介入，极大地提高了工作效率，节约人力成本。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1是本发明所述基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法的流程框图；
图2是本发明所述基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法的应用架构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做详细说明，以令本领域普通技术人员参阅本说明书后能够据以实施。
如图1所示，一种基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，包括以下步骤：
步骤1、对客户以及AI文本机器人的互动问答进行规则预设，同时扩充AI文本机器人的知识库语料。
步骤2、通过工单模块，在客户与AI文本机器人多轮对话的上下文语义理解的基础上，并利用配置规则以及命名实体识别，处理客户与AI文本机器人多轮对话文本的基础上，提取核心字段，以完成所述工单的填写。
步骤3、通过AI文本机器人识别客户所提问题内容的意图，并根据所述意图识别的结果，自动完成所述工单的归类。
步骤4、通过工单流转触发器模块使步骤3中已归类的所述工单进行自动流转，派发至与所述工单匹配的客服人员。
在上述方案中，通过对规则预设，以及对知识库语料的扩充完成AI机器人的自我学习等操作，机器人会更快更准确的自动识别客户意图，以完成工单的自动分类和归类。采用AI文本机器人与客户进行多轮对话，根据客户的问题内容，利用自然语言处理技术分析(配置规则和命名实体识别)出客户问题内容的意图及核心词，代替人工，调用工单模块功能生成工单并完成工单填写和工单分类，并结合工单流转触发器模块完成工单的派单与流转，不仅提升了客服人员的工作效率，减少人工手动录入的劳动强度，通过智能工单分析，自动完成工单分类，结合工单流转触发器模块把工单转发给相关客服人员，同时整个过程AI文本机器人独立完成，无需客服人员介入，极大地提高了工作效率，节约人力成本。
其中，核心词识别：核心词就是候选集中必须有相关的词。如“已验证的普票，提示付款信息不符，需更改单位名称”，核心词是“更改”、“单位名称”，如果候选集中没有这两个相关的词，都是不符合问题需求的。
语义归一：基于语义理解引擎，智能理解相似问法、倒装、省略等多种复杂句式的语义，同一个问题可能有很多种问法，如“锁定工号如何解除”、“工号锁定处理方法”，实际上描述的是一个问题。
深度学习：通过粗排，搜索引擎已经返回了一大批可能相关的结果，比如500个，如何从这500个问题中找到最符合问题的一个或者几个，非常考验算法精度。
通过核心词识别、语义归一以及深度学习完成核心字段的提取以及工单的填写。
例如：客户触发“开发票”任务流程，AI文本机器人引导客户输入开发票所需的信息，并自动抽取如发票抬头、税号、手机号、开票地址等信息。信息收集完成，AI文本机器人会与客户进行信息核对，核对无误提交后，机器人会调用工单模块功能自动创建生成对应的工单进行流转。
整个信息收集及核对过程由AI文本机器人自主完成，大大减少了客服人员与客户的沟通成本，提高了开票工作效率。
一个优选方案中，步骤1中所述规则预设包括配置行业知识数据包，客户选择相应问题场景，由AI文本机器人针对所述问题场景发送问题引导客户回答。
在上述方案中，针对不同行业有行业知识包，如开发票场景(例1)，客户可以先选择意图，通过机器人发起问题引导客户回答，并分析客户回答的答案与机器人问题，综合分析出语义，将其映射到相关字段中(例2)。
例1、开发票场景：客户输入开发票或点选开发票用户选项后，
机器人发问：您要开发票的抬头是什么？
客户回答：xxxxxx公司，111111111111
机器人发问：您的用户税号是什么呢？
客户回答：111111111111
机器人发问：您的邮箱是什么呢？
客户回答：123@163.com
机器人释放回答：我们会在7个工作日内发送到您的邮箱，祝您生活愉悦！
例2、自动创建
业务类型为：开发票；
工单标题：开发票；
工单描述：发票抬头：xxxxxx公司，发票用户税号：111111111111，客户邮箱：123@163.com。
通过触发器自动发送给财务进行发票处理，发票开具后，自动发邮件同步给客户。
一个优选方案中，步骤1中所述AI文本机器人知识库语料的扩充包括以下步骤：
步骤3.1、根据客户与AI文本机器人文本对话内容，将所述对话内容匹配相应的业务类型标签。
步骤3.2、对不同业务类型标签的所述对话内容进行综合智能质检评分，将质检为优的对话内容以及相应的业务类型标签，反馈至客服人员。
步骤3.3、所述客户人员在接收到步骤3.2反馈的内容后，对该对话内容进行修正，并将修正后的所述对话内容存储至知识库语料，以完成知识库语料的扩充。
在上述方案中，通过客户问题，与AI文本机器人回答关联后，会话内容自动打上不同业务类型标签，结合智能质检评分，将优质会话内容及标签分类，反馈给客服人员，由客服人员手动修正后，自动存入知识库，从而实现AI文本机器人的不断学习与完善。学习内容包括：客户与AI文本机器人的会话，通过客服人员干涉完善后，生成知识库语料。
一个优选方案中，步骤2中提取核心字段，以完成所述工单的填写的具体方法为：
步骤4.1、所述配置规则基于正则表达式的匹配，通过提取规则反映语言现象，并通过命名实体识别对客户与AI文本机器人文本对话内容中核心实体进行识别，以提取核心字段；
步骤4.2、将提取的所述核心字段自动填写到所述工单相关字段中，同时将所述文本对话内容匹配至所述客户信息下。
在上述方案中，配置规则：主要使用基于正则表达式的匹配，大部分场景可以通过提取规则能比较精确地反映语言现象。
命名实体识别：简称“NER”，又称为“专名识别”，通过StanfordCoreNLP实现，选用特征包括统计信息、标点符号、关键字、指示词和方向词、位置词、中心词等。主要对用户输入的文本中具有特定意义的实体进行识别。
工单模块实现，主要基于上下文语义理解及正则匹配、实体识别等，将相关信息自动填写到工单相关字段中，同时将会话记录追到该客户下，方便客服后续进行修正，修正后的结果会同步到底层标签体系中，从而实现机器人自学习能力。
一个优选方案中，步骤2中所述工单模块通过Bert语言模型实现。
一个优选方案中，步骤4中所述工单的流转通过java的反射机制实现。
在上述方案中，所述工单的流转不同于传统的工单流转，传统的工单流转流程固定不够灵活，无法实现动态流程控制，而通过采用java的反射机制，抽象出流转触发器的概念，来实现的业务流转。
JAVA反射机制：
在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意方法和属性；这种动态获取信息以及动态调用对象方法的功能。
实现步骤细节：
反射机制所需的类主要有java.lang包中的Class类和java.lang.reflect包中的Constructor类、Field类、Method类和Parameter类。Class类是一个比较特殊的类，它是反射机制的基础，Class类的对象表示正在运行的Java程序中的类或接口，也就是任何一个类被加载时，即将类的.class文件(字节码文件)读入内存的同时，都自动为之创建一个java.lang.Class对象。Class类没有公共构造方法，其对象是JVM在加载类时通过调用类加载器中的defineClass()方法创建的，因此不能显式地创建一个Class对象。通过这个Class对象，才可以获得该对象的其他信息。
一个优选方案中，步骤4中所述工单流转触发器模块中触发条件以及执行动作均设置多个，所述触发条件以及执行动作根据业务任意扩展并自由组合。
在上述方案中，工单流转触发器模块组成包括：触发条件和执行动作。其中触发条件可以有多个，多条件之间的关系可以是且/或，执行动作可以多个。触发条件，执行动作可以根据业务任意扩展，自由组合。
一个优选方案中，步骤4中还包括所述工单流转触发器模块对所述工单的升级协调处理，根据所述工单处理状态及自定义处理时长，通过工单流转触发器模块在所述工单被创建或更新时，将所述工单匹配至相对应的客服组，或对满足设定条件的所述工单做优先级处理，并匹配至对应的客服人员。
在上述方案中，工单处理状态指工单状态，状态包含：尚未受理、受理中、等待回复、已解决、已关闭。
自定义处理时长指工单SLA，其支持自定义工单响应、处理时效，精准的设置响应和解决的时间提醒功能。
时长阀值限定：
响应时间之前、响应时间之后：0分钟、1分钟、2分钟、5分钟、10分钟、15分钟、20分钟、30分钟、40分钟、50分钟、1小时、2小时、5小时、10小时、1天、10天。
解决时间之前、解决时间之后：0分钟、1分钟、2分钟、5分钟、10分钟、15分钟、20分钟、30分钟、40分钟、50分钟、1小时、2小时、5小时、10小时、1天、10天。
所述工单流转触发器模块即工单流转触发器，通过工单流转触发器可以在工单被创建或更新时自动执行一些操作；例如，当工单分类为投诉问题时，提交工单自动分配给投诉客服组；或工单满足某些条件时对工单的优先级进行自动升级处理；或把满足条件的工单指定给某个具体客服人员。
整个应用架构包括客户问题内容、字段识别引擎、分类识别引擎、分词、词向量、神经网络以及语料库、工单中心、工单流转触发器以及SLA处理引擎，具体应用架构图如图2所示。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里所示出与描述的图例。

Claims (8)

1.一种基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，包括以下步骤：
步骤1、对客户以及AI文本机器人的互动问答进行规则预设，同时扩充AI文本机器人的知识库语料；
步骤2、通过工单模块，在客户与AI文本机器人多轮对话的上下文语义理解的基础上，并利用配置规则以及命名实体识别，处理客户与AI文本机器人多轮对话文本的基础上，提取核心字段，以完成所述工单的填写；
步骤3、通过AI文本机器人识别客户所提问题内容的意图，并根据所述意图识别的结果，自动完成所述工单的归类；
步骤4、通过工单流转触发器模块使步骤3中已归类的所述工单进行自动流转，派发至与所述工单匹配的客服人员。
2.如权利要求1所述的基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，步骤1中所述规则预设包括配置行业知识数据包，客户选择相应问题场景，由AI文本机器人针对所述问题场景发送问题引导客户回答。
3.如权利要求1所述的基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，步骤1中所述AI文本机器人知识库语料的扩充包括以下步骤：
步骤3.1、根据客户与AI文本机器人文本对话内容，将所述对话内容匹配相应的业务类型标签；
步骤3.2、对不同业务类型标签的所述对话内容进行综合智能质检评分，将质检为优的对话内容以及相应的业务类型标签，反馈至客服人员；
步骤3.3、所述客户人员在接收到步骤3.2反馈的内容后，对该对话内容进行修正，并将修正后的所述对话内容存储至知识库语料，以完成知识库语料的扩充。
4.如权利要求1所述的基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，步骤2中提取核心字段，以完成所述工单的填写的具体方法为：
步骤4.1、所述配置规则基于正则表达式的匹配，通过提取规则反映语言现象，并通过命名实体识别对客户与AI文本机器人文本对话内容中核心实体进行识别，以提取核心字段；
步骤4.2、将提取的所述核心字段自动填写到所述工单相关字段中，同时将所述文本对话内容匹配至所述客户信息下。
5.如权利要求1所述的基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，步骤2中所述工单模块通过Bert语言模型实现。
6.如权利要求1所述的基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，步骤4中所述工单的流转通过java的反射机制实现。
7.如权利要求1所述的基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，步骤4中所述工单流转触发器模块中触发条件以及执行动作均设置多个，所述触发条件以及执行动作根据业务任意扩展并自由组合。
8.如权利要求1所述的基于AI文本机器人完成工单智能填写功能的实现方法，其中，步骤4中还包括所述工单流转触发器模块对所述工单的升级协调处理，根据所述工单处理状态及自定义处理时长，通过工单流转触发器模块在所述工单被创建或更新时，将所述工单匹配至相对应的客服组，或对满足设定条件的所述工单做优先级处理，并匹配至对应的客服人员。
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