CN112637432A - 外呼场景下的分机识别方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种外呼场景下的分机识别方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取第一预设时间段内的历史语音应答数据；对历史语音应答数据依次进行预处理和标准化，获得目标分机数据；基于目标分机数据，生成第一全量表；获取第二预设时间段内的当前语音应答数据，基于当前语音应答数据生成增量表；第二预设时间段在第一预设时间段之后；基于增量表对第一全量表进行更新，获得第二全量表；获取待外呼电话的业务请求；执行外呼操作，基于业务请求和第二全量表，获取与业务请求中包含的分机业务匹配的目标分机号码，基于目标分机号码执行应答；本申请提高了语音机器人对接酒店等外呼对象的效率以及外呼接通率。

Description

外呼场景下的分机识别方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体地说，涉及一种外呼场景下的分机识别方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

在OTA(Online Travel Agency，在线旅行代理)行业中，智能语音机器人需要通过电话对接酒店或旅行社等机构，以获取预订房间、订单查询和售后等服务。当酒店电话存在IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)播报分机转接功能时，语音机器人则需要具有识别分机的功能。

当有新的酒店分机信息产生时，目前一般需要人工对存储酒店分机信息的数据库进行更新，以便于语音机器人识别分机。该方法耗费客服人力，增加了工作量并降低了外呼效率。并且，分机信息不及时更新，也会导致语音机器人呼叫接通率明显降低，并且外呼等待时间延长，降低外呼效率。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种外呼场景下的分机识别方法、系统、设备及存储介质，及时更新维护外呼对象的分机信息，提高语音机器人对接酒店等外呼对象的效率以及外呼接通率。

为实现上述目的，本发明提供了一种外呼场景下的分机识别方法，所述方法包括以下步骤：

S10，获取第一预设时间段内的历史语音应答数据；

S20，对所述历史语音应答数据依次进行预处理和标准化，获得目标分机数据；

S30，基于所述目标分机数据，生成第一全量表；

S40，获取第二预设时间段内的当前语音应答数据，对所述当前语音应答数据执行步骤S20和S30，生成增量表；所述第二预设时间段在所述第一预设时间段之后；

S50，基于所述增量表对所述第一全量表进行更新，获得第二全量表；所述第一全量表、所述增量表以及所述第二全量表存储有外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务之间的映射关系；

S60，获取待外呼电话的业务请求；

S70，执行外呼操作，基于所述业务请求和所述第二全量表，获取与所述业务请求中包含的分机业务匹配的目标分机号码，基于所述目标分机号码执行应答。

可选地，所述历史语音应答数据中包含外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务；

所述步骤S20包括：

对所述历史语音应答数据中同一外呼对象以及相同主机号码下的相同分机号码进行合并。

可选地，所述步骤S20包括：

获取合并后的历史语音应答数据中各个分机号码对应的分机业务；

基于所述分机业务和第一预设标准词词典，进行标准词匹配，得到与所述分机业务匹配的标准词；所述第一预设标准词词典中存储有分机业务和标准词的匹配关系；

基于匹配得到的所述标准词，对合并后的历史语音应答数据中各个分机号码对应的分机业务进行替换，得到包含有分机号码和标准词匹配关系的目标分机数据。

可选地，所述基于所述分机业务和第一预设标准词词典，进行标准词匹配，得到与所述分机业务匹配的标准词的步骤包括：

基于第二预设标准词词典对所述分机业务进行过滤；

基于第一预设标准词词典对过滤后保留下来的分机业务进行标准词匹配，得到与保留下来的分机业务匹配的标准词。

可选地，所述第一全量表、所述增量表以及所述第二全量表中是以外呼对象-主机号码作为键，以分机号码和分机业务作为值的键值对形式进行存储。

可选地，所述步骤S50包括：

判断所述第一全量表中是否存在与所述增量表归属于相同外呼对象和相同主机号码的分机业务；

若存在，判断所述第一全量表和所述增量表中的所述分机业务对应的分机号码是否一致；若不一致，则以所述增量表中的分机号码对所述第一全量表进行更新；

若不存在，则将所述增量表中的所述分机业务和对应的分机号码添加至所述第一全量表中。

可选地，所述方法还包括步骤：

在应答之后，接收外呼对象返回的订单确认结果；

当所述订单确认结果为预订失败时，获取同行的一组用户中每个用户各自的用户属性数据以及历史预订数据；所述同行的一组用户包含至少两个用户；

对所述用户属性数据以及历史预订数据分别建立至少一标签；

基于所述用户属性数据和历史预订数据中包含的标签，对每一用户分别构建第一标签组；其中，每一用户匹配一所述第一标签组；

基于当天当前时间段的预订数据以及外呼数据，筛选符合预设条件的多个可外呼对象，并获取每一所述可外呼对象对应的第二标签组；

判断是否存在包含有所有所述第一标签组中标签的第二标签组，若是则将所述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户。

可选地，所述若是则将所述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户的步骤包括：

将所述第二标签组对应的可外呼对象中，价格最低的可外呼对象推送给用户。

可选地，所述方法还包括步骤：

若不存在，则获取所有第一标签组中共同的标签，生成由所述共同的标签组成的第三标签组；

判断是否存在包含有所述第三标签组中所有标签的第二标签组，若是则将所述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户；

若否则将具有与所述第三标签组中的相同标签个数最多的第二标签组对应的可外呼对象推送给用户。

本发明还提供了一种外呼场景下的分机识别系统，用于实现上述外呼场景下的分机识别方法，所述系统包括：

历史数据获取模块，用于获取第一预设时间段内的历史语音应答数据；

目标分机数据获取模块，用于对所述历史语音应答数据依次进行预处理和标准化，获得目标分机数据；

第一全量表生成模块，基于所述目标分机数据，生成第一全量表；

增量表生成模块，用于获取第二预设时间段内的当前语音应答数据，对所述当前语音应答数据执行目标分机数据获取模块和第一全量表生成模块，生成增量表；所述第二预设时间段在所述第一预设时间段之后；

第二全量表获取模块，基于所述增量表对所述第一全量表进行更新，获得第二全量表；所述第一全量表、所述增量表以及所述第二全量表存储有外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务之间的映射关系；

业务请求获取模块，用于获取待外呼电话的业务请求；

目标分机获取及应答模块，用于执行外呼操作，基于所述业务请求和所述第二全量表，获取与所述业务请求中包含的分机业务匹配的目标分机号码，基于所述目标分机号码执行应答。

本发明还提供了一种外呼场景下的分机识别设备，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项外呼场景下的分机识别方法的步骤。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现上述任意一项外呼场景下的分机识别方法的步骤。

本发明与现有技术相比，具有以下优点及突出性效果：

本发明提供的外呼场景下的分机识别方法、系统、设备及存储介质基于当前的第二预设时间段获取的当前语音应答数据，对第一全量表进行更新，实现了对外呼对象的分机信息进行及时更新维护，有利于节省语音机器人在IVR播报中的等待时间，提高语音机器人对接酒店的效率以及外呼接通率。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1为本发明一实施例公开的一种外呼场景下的分机识别方法的示意图；

图2为本发明一实施例公开的步骤S20的流程示意图；

图3为本发明一实施例公开的一种外呼场景下的分机识别系统的结构示意图；

图4为本发明一实施例公开的一种外呼场景下的分机识别设备的结构示意图；

图5为本发明一实施例公开的一种计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。

如图1所示，本发明一实施例公开了一种外呼场景下的分机识别方法，该方法包括以下步骤：

S10，获取第一预设时间段内的历史语音应答数据。具体而言，本实施例中，上述历史语音应答数据中包含外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务。外呼对象比如可以为酒店。分机业务可以为前台、预订部、财务部或者总机，也可以为酒店预订、旅游预订或者餐饮预订等。

S20，对上述历史语音应答数据依次进行预处理和标准化，获得目标分机数据。具体而言，如图2所示，本实施例中，上述步骤S20包括：

S201，对上述历史语音应答数据依次进行预处理。也即，先将上述历史语音应答数据转换为文本数据。然后基于“请拨”、“请按”和“拨打”等关键词从文本数据中抽取可能含有分机信息的文本子句，并以此文本子句为中心获取连续的上下文子句。上文是分机的类型描述，下文是对应的分机号码。将文本子句集合顺序拼接，进行特殊字符过滤、数字规范化和标点符号统一化等预处理操作。

S202，对上述历史语音应答数据中同一外呼对象以及相同主机号码下的相同分机号码进行合并。比如，将归属于同一酒店以及都是外呼66668888主机号的历史语音应答数据中，重复出现的分机号码进行合并。也即，当同一分机号码出现两次及其以上次数时，就合并为一个。其中，外呼对象的识别可以通过神经网络模型和正则匹配的结合进行提取。主机号码、分机号码等数字相关的识别可以通过正则匹配实现。

S203，获取合并后的历史语音应答数据中各个分机号码对应的分机业务。比如，分机业务可以为酒店预订、旅游预订或者餐饮预订。

S204，基于上述分机业务和第一预设标准词词典，进行标准词匹配，得到与上述分机业务匹配的标准词。上述第一预设标准词词典中存储有分机业务和标准词的匹配关系。该步骤的匹配可以直接利用正则匹配实现。匹配效率高。比如，分机业务为酒店预订时，就匹配标准词“预订部”。也即将关键字“预订”和标准词“预订部”进行匹配。其中，本实施例中，步骤S204包括：

基于第二预设标准词词典对上述分机业务进行过滤。

以及基于第一预设标准词词典对过滤后保留下来的分机业务进行标准词匹配，得到与保留下来的分机业务匹配的标准词。

具体来说，由于业务需要，部分包含有匹配关键字的分机业务可能不希望和标准词进行匹配，使得该分机业务被错误标准化。那么就将包含有第二预设标准词词典中的词语的分机业务进行过滤掉，不参与标准化。比如，“餐饮预订”的分机业务也包含“预订”二字，但是不希望其参与标准化匹配，就将其先过滤掉。

需要说明的是，若在第一预设标准词词典找不到与一分机业务匹配的标准词，或者匹配得到的标准词的文本长度占对应分机业务的文本长度的比例小于等于一预设阈值，则将该分机业务作为匹配的标准词即可。这样能够保证标准词匹配的准确性，以及语义传递的准确性。

以及S205，基于匹配得到的上述标准词，对合并后的历史语音应答数据中各个分机号码对应的分机业务进行替换，得到包含有分机号码和标准词匹配关系的目标分机数据。比如，将上述分机业务对应的“酒店预订”全部替换为标准词“预订部”。

S30，基于上述目标分机数据，生成第一全量表。

S40，获取第二预设时间段内的当前语音应答数据，对上述当前语音应答数据执行步骤S20和S30，生成增量表。上述第二预设时间段在上述第一预设时间段之后。上述第一预设时间段在上述第二预设时间段之前。上述第二预设时间段可以为当前时间段。

S50，基于上述增量表对上述第一全量表进行更新，获得第二全量表。

本实施例中，上述步骤S50包括：

判断上述第一全量表中是否存在与上述增量表归属于相同外呼对象和相同主机号码的分机业务。

若存在，判断上述第一全量表和上述增量表中的上述分机业务对应的分机号码是否一致。若不一致，则以上述增量表中的分机号码对上述第一全量表进行更新。也即，将同一分机号码下利用最新的分机业务替换掉旧的分机业务，以保证全量表的时效性与准确性。若一致，则不进行任何操作。

若不存在上述分机业务，则将上述增量表中的上述分机业务和对应的分机号码添加至上述第一全量表中。

需要说明的是，本实施例中，上述第一全量表、上述增量表以及上述第二全量表存储有外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务之间的映射关系。也即外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务四者一一对应。并且，上述第一全量表、上述增量表以及上述第二全量表中是以外呼对象-主机号码作为键，以分机号码和分机业务作为值的键值对形式进行存储。

S60，获取待外呼电话的业务请求。该业务请求中包含有分机业务。

S70，执行外呼操作，基于上述业务请求和上述第二全量表，获取与上述业务请求中包含的分机业务匹配的目标分机号码，基于上述目标分机号码执行应答。

在本申请的另一实施例中，在上述实施例的基础上，公开了另一外呼场景下的分机识别方法。该方法还包括步骤：

S80，在应答之后，接收外呼对象返回的订单确认结果。比如，若客户预订时间较为紧急，比如，当天晚上9点预订该晚的酒店，此时等待酒店审核则已经来不及，不能及时获知酒店是否还有剩余客房。那么，语音机器人外呼酒店以确认，酒店选择分机号码0接通酒店前台后。接收到酒店返回的订单确认结果。

S90，当上述订单确认结果为预订失败时，获取同行的一组用户中每个用户各自的用户属性数据以及历史预订数据。上述同行的一组用户包含至少两个用户。该一组用户可以为同行的朋友或者同学，将会在同一酒店同时入住且同时退酒店，也即为行程一致的多个用户。用户属性数据可以包括年龄、职业、收入或者意向酒店级别等数据，历史预订数据可以包括酒店星级或者是否是主题酒店等数据。每个用户均包含有用户属性数据以及历史预订数据。

S100，对上述用户属性数据以及历史预订数据分别建立至少一标签。比如，标签可以包括“四星级”、“房间面积25平米以上”等。

S101，基于每一个用户对应的上述用户属性数据和历史预订数据中包含的标签，对每一用户分别构建第一标签组。其中，每一用户匹配一个上述第一标签组。

S102，基于当天当前时间段的预订数据以及外呼数据，筛选符合预设条件的多个可外呼对象，并获取每一上述可外呼对象对应的第二标签组。预设条件可以为距离预订客户当前位置方圆3公里以内的酒店等。可外呼对象可以为酒店。比如，若当天预订时间较晚，比如已经晚上9点的紧急情况，并且是同行多人住宿的情况，若用户本来打算预订的酒店没有空房，则需要尽快推荐适合用户的其他酒店供用户住宿。

S103，判断是否存在包含有所有上述第一标签组中标签的第二标签组。若是则执行步骤S104。若否则执行步骤S105和步骤S106。也即，推荐包含有同行多人对应的全部标签，即满足多人全部需求的其他酒店

S104，将上述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户。

S105，获取所有第一标签组中共同的标签，生成由上述共同的标签组成的第三标签组。也即，获取所有第一标签组中标签的交集，组成第三标签组。

S106，判断是否存在包含有上述第三标签组中所有标签的第二标签组，若是则将上述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户。若否则将具有与上述第三标签组中的相同标签个数最多的第二标签组对应的可外呼对象推送给用户。也即，当不存在能够满足同行所有客户需求的酒店的情况下，将能够最大化满足所有客户需求中共同部分的酒店推送给客户。

S107，获取用户再次选择的可外呼对象，对该可外呼对象执行外呼操作，以进行订单预订。

在本申请的另一实施例中，在上述实施例的基础上，上述若是则将上述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户的步骤可以包括：

将上述第二标签组对应的可外呼对象中，价格最低的可外呼对象推送给用户。这样可以帮助客户节省开支，最大化帮助客户在紧急情况下找到合适的酒店。

如图3所示，本发明一实施例还公开了一种外呼场景下的分机识别系统3，该系统包括：

历史数据获取模块31，用于获取第一预设时间段内的历史语音应答数据.

目标分机数据获取模块32，用于对上述历史语音应答数据依次进行预处理和标准化，获得目标分机数据。

第一全量表生成模块33，基于上述目标分机数据，生成第一全量表。

增量表生成模块34，用于获取第二预设时间段内的当前语音应答数据，对上述当前语音应答数据执行目标分机数据获取模块32和第一全量表生成模块33，生成增量表。上述第二预设时间段在上述第一预设时间段之后。

第二全量表获取模块35，基于上述增量表对上述第一全量表进行更新，获得第二全量表。上述第一全量表、上述增量表以及上述第二全量表存储有外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务之间的映射关系。

业务请求获取模块36，用于获取待外呼电话的业务请求。

目标分机获取及应答模块37，用于执行外呼操作，基于上述业务请求和上述第二全量表，获取与上述业务请求中包含的分机业务匹配的目标分机号码，基于上述目标分机号码执行应答。

可以理解的是，本发明的外呼场景下的分机识别系统还包括其他支持外呼场景下的分机识别系统运行的现有功能模块。图3显示的外呼场景下的分机识别系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

本实施例中的外呼场景下的分机识别系统用于实现上述的外呼场景下的分机识别的方法，因此对于外呼场景下的分机识别系统的具体实施步骤可以参照上述对外呼场景下的分机识别的方法的描述，此处不再赘述。

本发明一实施例还公开了一种外呼场景下的分机识别设备，包括处理器和存储器，其中存储器存储有所述处理器的可执行指令；处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述外呼场景下的分机识别方法中的步骤。图4是本发明公开的外呼场景下的分机识别设备的结构示意图。下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图4显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述外呼场景下的分机识别方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。

存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

本发明还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述外呼场景下的分机识别方法中的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述外呼场景下的分机识别方法中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

如上所示，该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时，基于当前的第二预设时间段获取的当前语音应答数据，对第一全量表进行更新，实现了对外呼对象的分机信息进行及时更新维护，有利于节省语音机器人在IVR播报中的等待时间，提高语音机器人对接酒店的效率以及外呼接通率。

图5是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本发明实施例提供的外呼场景下的分机识别方法、系统、设备及存储介质基于当前的第二预设时间段获取的当前语音应答数据，对第一全量表进行更新，实现了对外呼对象的分机信息进行及时更新维护，有利于节省语音机器人在IVR播报中的等待时间，提高语音机器人对接酒店的效率以及外呼接通率；

另一方面，本申请实现在同行多人时间紧迫需要尽快预订的情况下，在初次预订失败后，及时为客户挑选其他的能够满足该同行多人的需求的可选择对象，尽量提高客户在时间紧急的情况下预订成功的可能性，提升用户体验。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10，获取第一预设时间段内的历史语音应答数据；

S20，对所述历史语音应答数据依次进行预处理和标准化，获得目标分机数据；

S30，基于所述目标分机数据，生成第一全量表；

S40，获取第二预设时间段内的当前语音应答数据，对所述当前语音应答数据执行步骤S20和S30，生成增量表；所述第二预设时间段在所述第一预设时间段之后；

S50，基于所述增量表对所述第一全量表进行更新，获得第二全量表；所述第一全量表、所述增量表以及所述第二全量表存储有外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务之间的映射关系；

S60，获取待外呼电话的业务请求；

S70，执行外呼操作，基于所述业务请求和所述第二全量表，获取与所述业务请求中包含的分机业务匹配的目标分机号码，基于所述目标分机号码执行应答。

2.如权利要求1所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述历史语音应答数据中包含外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务；

所述步骤S20包括：

对所述历史语音应答数据中同一外呼对象以及相同主机号码下的相同分机号码进行合并。

3.如权利要求2所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述步骤S20包括：

获取合并后的历史语音应答数据中各个分机号码对应的分机业务；

基于所述分机业务和第一预设标准词词典，进行标准词匹配，得到与所述分机业务匹配的标准词；所述第一预设标准词词典中存储有分机业务和标准词的匹配关系；

基于匹配得到的所述标准词，对合并后的历史语音应答数据中各个分机号码对应的分机业务进行替换，得到包含有分机号码和标准词匹配关系的目标分机数据。

4.如权利要求3所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述基于所述分机业务和第一预设标准词词典，进行标准词匹配，得到与所述分机业务匹配的标准词的步骤包括：

基于第二预设标准词词典对所述分机业务进行过滤；

基于第一预设标准词词典对过滤后保留下来的分机业务进行标准词匹配，得到与保留下来的分机业务匹配的标准词。

5.如权利要求1所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述第一全量表、所述增量表以及所述第二全量表中是以外呼对象-主机号码作为键，以分机号码和分机业务作为值的键值对形式进行存储。

6.如权利要求1所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述步骤S50包括：

判断所述第一全量表中是否存在与所述增量表归属于相同外呼对象和相同主机号码的分机业务；

若存在，判断所述第一全量表和所述增量表中的所述分机业务对应的分机号码是否一致；若不一致，则以所述增量表中的分机号码对所述第一全量表进行更新；

若不存在，则将所述增量表中的所述分机业务和对应的分机号码添加至所述第一全量表中。

7.如权利要求1所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：

在应答之后，接收外呼对象返回的订单确认结果；

当所述订单确认结果为预订失败时，获取同行的一组用户中每个用户各自的用户属性数据以及历史预订数据；所述同行的一组用户包含至少两个用户；

对所述用户属性数据以及历史预订数据分别建立至少一标签；

基于所述用户属性数据和历史预订数据中包含的标签，对每一用户分别构建第一标签组；其中，每一用户匹配一所述第一标签组；

基于当天当前时间段的预订数据以及外呼数据，筛选符合预设条件的多个可外呼对象，并获取每一所述可外呼对象对应的第二标签组；

判断是否存在包含有所有所述第一标签组中标签的第二标签组，若是则将所述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户。

8.如权利要求7所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述若是则将所述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户的步骤包括：

将所述第二标签组对应的可外呼对象中，价格最低的可外呼对象推送给用户。

9.如权利要求7所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：

若不存在，则获取所有第一标签组中共同的标签，生成由所述共同的标签组成的第三标签组；

判断是否存在包含有所述第三标签组中所有标签的第二标签组，若是则将所述第二标签组对应的可外呼对象推送给用户；

若否则将具有与所述第三标签组中的相同标签个数最多的第二标签组对应的可外呼对象推送给用户。

10.一种外呼场景下的分机识别系统，用于实现如权利要求1所述的外呼场景下的分机识别方法，其特征在于，所述系统包括：

历史数据获取模块，用于获取第一预设时间段内的历史语音应答数据；

目标分机数据获取模块，用于对所述历史语音应答数据依次进行预处理和标准化，获得目标分机数据；

第一全量表生成模块，基于所述目标分机数据，生成第一全量表；

增量表生成模块，用于获取第二预设时间段内的当前语音应答数据，对所述当前语音应答数据执行目标分机数据获取模块和第一全量表生成模块，生成增量表；所述第二预设时间段在所述第一预设时间段之后；

第二全量表获取模块，基于所述增量表对所述第一全量表进行更新，获得第二全量表；所述第一全量表、所述增量表以及所述第二全量表存储有外呼对象、主机号码、分机号码以及分机业务之间的映射关系；

业务请求获取模块，用于获取待外呼电话的业务请求；

目标分机获取及应答模块，用于执行外呼操作，基于所述业务请求和所述第二全量表，获取与所述业务请求中包含的分机业务匹配的目标分机号码，基于所述目标分机号码执行应答。

11.一种外呼场景下的分机识别设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至9中任意一项所述外呼场景下的分机识别方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任意一项所述外呼场景下的分机识别方法的步骤。

Images