CN113779217A - 一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法及系统，属于外呼业务技术领域，包括以下步骤：S1：新建业务流程；S2：新建外呼任务；S3：执行外呼任务；S4：未正常接通处理。本发明适用业务领域广泛，普遍适用于通知、回访、营销等业务场景；能大幅度提高外呼业务的效率，有效的降低人工成本；外呼策略高效、可灵活定制，外呼结果数据完整、规范统一；通过支持多轮对话、智能打断、静默音识别、上下文关联、知识库查询等方式，能够还原自然流畅的真人对话场景，值得被推广使用。

Description

一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法及系统

技术领域

本发明涉及外呼业务技术领域，具体涉及一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法及系统。

背景技术

传统的通知、回访以及营销类业务由人工客服进行业务开展，存在业务通知回访不及时以及人工重复劳动、外呼效率低下、占用大量人工成本等问题，随着智能化技术手段的普及，因此考虑通过智能机器人代替人工的方式来开展通知、回访、营销等业务，能够大幅提升外呼效率，降低人工成本。智能外呼机器人通过智能化语音交互，利用语义识别及合成、自然语言处理、大数据分析等AI技术模拟人工进行呼入呼出全自动化处理。

现有技术存在一定的不足，比如：人工节假日休息时间多，工作时间受多种因素影响；人工工作重复度高，情绪不稳定，容易出现波动；人工平均每天可拨打100-300通电话，拨打电话量较少、效率较低；通过人工的方式记录的数据可能存在少记、漏记等不完备的情况，且数据没有统一和规范性，数据后期难以利用；人工呼叫的方式需要考虑工资、场地、社保、招聘、提成、休假等多种因素，运营成本进一步增加。为此，提出一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法及系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有技术中存在的业务通知回访不及时以及人工重复劳动、外呼效率低下、占用大量人工成本等问题，提供了一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，该方法是使用电话渠道，通过机器人自动呼叫指定客户，并自动根据事先设置好的话术进行业务开展而无需人工参与，通过模拟人机交互的方式实现企业通知类业务(如贷款催收提醒、催款等业务)、回访类业务(服务满意度回访、处理满意度回访等)、营销类业务(业务推荐、优惠活动介绍等)等业务场景开展，有助于降低企业人工客服成本，提高企业效率、提升客户满意度。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

S1：新建业务流程

根据业务需求，新建相应的机器人BOT业务流程；

S2：新建外呼任务

通过人工录入或接口导入的方式批量导入外呼任务数据，设置相关参数信息，关联机器人BOT业务流程，并设置外呼任务的启动时间、外呼的时间范围，失败重试的策略；

S3：执行外呼任务

设置完成后，启动并执行任务，任务根据配置数据，外呼具体客户，待通话接通后，由机器人接收用户语音并进行文本转义，对转义以后的文本进行语义理解分析得到客户意图识别结果，根据客户意图识别结果匹配业务流程具体分支，实现对应业务操作，返回结果并合成为语音播放给客户收听；

S4：未正常接通处理

对于未正常接通的情况，根据任务配置的重试策略，再次拨打客户电话。

更进一步地，在所述步骤S1中，业务流程包括多个业务子流程；每个业务子流程包括多个流程分支节点，并通过构建流程分支节点间的关系形成各种业务功能。

更进一步地，在所述步骤S1中，流程分支节点类型包括：普通节点、跳转节点、按键收集节点、按键分支节点、条件判断节点和信息查询节点，流程分支节点可设置分支及分支的匹配条件，当客户意图识别结果与当前分支匹配时，流程跳转到具体分支的下一节点。

更进一步地，在所述步骤S3中，语音文本转义通过利用信号的处理方式对于客户的语音进行检测、特征提取、降噪处理，获取可供识别引擎处理的语音，并将语音转写为文本返回。

更进一步地，在所述步骤S3中，语义理解分析是先通过将文本进行分词，再与预先配置的关键意图或说法进行匹配，返回该文本的真实意图。

更进一步地，在所述步骤S3中，业务流程根据实际业务需求会给每个业务节点定义1个或多个分支，每个业务节点至少含有一个默认的处理分支；节点分支匹配采用关键词、词组及正则匹配方式，当意图识别结果与节点分支配置的词条或正则条件无法匹配时，则会将意图识别结果与内置的知识问答系统进行匹配。

更进一步地，当客户意图无法理解或识别时，则返回默认分支进行处理；当存在多次无法正确理解客户意图的情况，则根据流程设置情况，会将通话转到人工坐席，由实际人工坐席继续为客户服务；在对话过程中，产生的通话数据、业务数据被记录下来用于后续的数据分析。

本发明还提供了一种基于人机交互的智能语音外呼业务系统，采用上述的方法完成语音外呼业务，包括：

流程新建模块，用于根据业务需求，新建相应的机器人BOT业务流程；

任务新建模块，用于通过人工录入或接口导入的方式批量导入外呼任务数据，设置相关参数信息，关联机器人BOT业务流程，并设置外呼任务的启动时间、外呼的时间范围，失败重试的策略；

任务执行模块，用于在设置完成后，启动并执行任务，任务根据配置数据，外呼具体客户，待通话接通后，由机器人接收用户语音并进行文本转义，对转义以后的文本进行语义理解分析得到客户意图识别结果，通过业务流程匹配具体分支，实现对应业务操作，返回结果并合成为语音播放给客户收听；

异常处理模块，用于对未正常接通的情况，根据任务配置的重试策略，再次拨打客户电话；

中央处理模块，用于向各模块发出指令，完成相关动作；

所述流程新建模块、任务新建模块、任务执行模块、异常处理模块均与中央处理模块电连接。

本发明相比现有技术具有以下优点：该基于人机交互的智能语音外呼业务方法，适用业务领域广泛，普遍适用于通知、回访、营销等业务场景；能大幅度提高外呼业务的效率，有效的降低人工成本；外呼策略高效、可灵活定制，外呼结果数据完整、规范统一；通过支持多轮对话、智能打断、静默音识别、上下文关联、知识库查询等方式，能够还原自然流畅的真人对话场景，值得被推广使用。

附图说明

图1是本发明实施例二中外呼任务配置的流程示意图；

图2是本发明实施例二中外呼任务执行的流程示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例一

S1：新建业务流程

根据具体业务需求，新建相应的机器人BOT业务流程。

在本实施例中，步骤S1中的机器人业务流程包括多个业务子流程；每个业务子流程包括多个流程分支节点，并通过构建流程分支节点间的关系组成具体的业务功能。

在本实施例中，对于流程分支节点支持按键分支、条件判断、信息查询、转人工、短信发送等功能。

S2：新建智能外呼任务

通过人工录入或接口导入的方式批量导入外呼任务数据，设置外显号码、外呼线路等相关参数信息，关联机器人BOT业务流程，设置外呼任务的启动时间、外呼的时间范围，失败重试的策略等。

在步骤S2中，关联机器人BOT业务流程即在创建任务时，选择该任务用到的实际BOT业务流程，关联该流程后，任务运行时，实际运行的就是这里关联的BOT业务流程。

S3：启动并执行外呼任务

相关设置完成后，启动并执行任务，任务根据配置数据，外呼具体客户，待通话接通后，由机器人接收用户语音并进行文本转义，对转义以后的文本进行语义理解分析得到意图识别结果，通过业务流程匹配具体分支，实现业务信息查询等操作，返回结果并合成为语音播放给客户收听。当客户意图无法理解或识别时，则返回默认分支进行处理；当存在多次无法正确理解客户意图的情况，则根据流程设置情况，会将通话转到人工坐席，由实际人工坐席继续为客户服务。此外，机器人和坐席对话过程中，产生的通话数据、业务数据等会被系统记录用于后续的数据分析。

在本实施例中，步骤S3中的语音文本转义即语音识别功能，通过利用信号的处理方法对于说话人的语音进行检测、特征提取、降噪等预先处理，从而获取最合适识别引擎处理的语音，并将语音转写为文本返回。

在本实施例中，步骤S3中的语义理解分析是先通过将文本进行分词，再与预先配置的关键意图或说法进行匹配，返回该文本的真实意图；

具体匹配时将文本分词的结果与配置的分支中的关键词进行精确匹配(即比较关键词内容是否匹配)或关键词的正则表达式描述进行文本匹配(即将每个分词结果通正则表达式进行文本规则匹配)。

在本实施例中，业务流程根据实际业务需求会给每个业务节点定义1个或多个分支，每个业务节点至少含有一个默认的处理分支；节点分支匹配支持关键词、词组及正则匹配等方式，当意图识别结果与节点分支配置的词条或正则等条件无法匹配时，则会将意图识别结果与内置的知识问答系统进行匹配，如匹配到某个知识会应答对应的答案后回到当前节点或转向对话子流程；此外，对于多次意图未匹配的情况，通过配置对话语境规则可做进一步处理动作。主要优势在于意图匹配分支效率速度快效率高，对无法匹配的情况处理方式多、更加全面，更真实的模拟人与人的交互。

每个话术流程会有个关联的问答知识库，当客户意图结果无法与节点分支匹配时，会再去问答知识库中查找匹配的问题，如果能正确匹配则会返回该问题答案，并合成音频播放给来话客户听，并返回之前的节点并继续下一步流程。

S4：未正常接通处理

对于未正常接通的情况，可根据任务配置的重试策略，再次拨打客户电话。

实施例二

本实施例提供一种技术方案：一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，包括以下步骤：

S1：外呼任务配置(见图1)

S11：根据具体的外呼业务需求，设计机器人BOT业务流程；

在步骤S11中，业务流程由多个业务子流程组成，每个业务子流程包括多个流程分支节点，每个业务子流程通过具体的流程分支节点及节点间的分支关系形成具体的业务功能。

其中，流程分支节点类型包括：普通节点、跳转节点、按键收集节点、按键分支节点、条件判断节点和信息查询节点，流程分支节点可设置分支及分支的匹配条件，当客户意图与当前分支匹配时，流程跳转到具体分支的下一节点。

S12：进行线路资源配置、语音网关资源配置等，为后续任务配置做准备；

在步骤S12中，线路资源定义了当前可用的语音线路、线路的资源并发、线路的外显号码等。如存在发送短信需求，还需要进行短信相关配置，如短信模板、短信内容等。

S13：新建智能外呼任务，指定使用的线路资源配置、网关配置、所使用的BOT业务流程、外呼策略等参数配置

S14：通过Excel模板或接口方式，导入智能外呼任务的外呼数据，完成任务配置；

S2：智能外呼任务执行(见图2)

S21：启动和执行步骤S1中创建的任务，任务执行过程中支持暂停和恢复操作；任务执行完成并添加新的外呼数据后，自动进入执行状态；

S22：任务执行开始后，通过获取任务关联的外呼数据，根据号码呼叫具体客户；如存在未接通的情况，会根据任务呼叫失败的重试策略，再适当的时间重新拨打该客户；

S23：在呼叫成功客户接听后，利用智能AI模块将客户说话转译为普通文本，并对文本进行意图识别，将识别结果与分支配置的关键词或正则表达式进行匹配，根据匹配结果跳转执行下一个节点或子流程；

S24：当未能匹配到具体分支时，会匹配流程自身知识问答，如正确匹配会触发相应动作；当均无法匹配情况下，每个节点还有一个固定的默认分支，当未能匹配时走默认分支；用户也可指定某些规则下触发的动作或流程，如：存在3次或以上未能正确匹配的情况执行挂机，当命中业务次数为3次以上时，将客户意向标签置为肯定。

综上所述，上述实施例的基于人机交互的智能语音外呼业务方法，先通过语音识别将客户通话翻译为通话文本，对通话文本进行意图识别，并将意图识别的结果与业务流程分支进行匹配，并执行下一步流程动作，对于节点动作本身而言，根据业务流程设置可能存在业务信息接口查询、短信发送、转人工等操作，对于机器人的回答结果或内容则通过语音合成的手段合成语音并反馈给客户。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：新建业务流程

根据业务需求，新建相应的机器人BOT业务流程；

S2：新建外呼任务

通过人工录入或接口导入的方式批量导入外呼任务数据，设置相关参数信息，关联机器人BOT业务流程，并设置外呼任务的启动时间、外呼的时间范围，失败重试的策略；

S3：执行外呼任务

设置完成后，启动并执行任务，任务根据配置数据，外呼具体客户，待通话接通后，由机器人接收用户语音并进行文本转义，对转义以后的文本进行语义理解分析得到客户意图识别结果，根据客户意图识别结果匹配业务流程具体分支，实现对应业务操作，返回结果并合成为语音播放给客户收听；

S4：未正常接通处理

对于未正常接通的情况，根据任务配置的重试策略，再次拨打客户电话。

2.根据权利要求1所述的一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，其特征在于：在所述步骤S1中，业务流程包括多个业务子流程；每个业务子流程包括多个流程分支节点，并通过构建流程分支节点间的关系形成各种业务功能。

3.根据权利要求2所述的一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，其特征在于：在所述步骤S1中，流程分支节点类型包括：普通节点、跳转节点、按键收集节点、按键分支节点、条件判断节点和信息查询节点，流程分支节点可设置分支及分支的匹配条件，当客户意图识别结果与当前分支匹配时，流程跳转到具体分支的下一节点。

4.根据权利要求1所述的一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，其特征在于：在所述步骤S3中，语音文本转义通过利用信号的处理方式对于客户的语音进行检测、特征提取、降噪处理，获取可供识别引擎处理的语音，并将语音转写为文本返回。

5.根据权利要求4所述的一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，其特征在于：在所述步骤S3中，语义理解分析是先通过将文本进行分词，再与预先配置的关键意图或说法进行匹配，返回该文本的真实意图。

6.根据权利要求5所述的一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，其特征在于：在所述步骤S3中，业务流程根据实际业务需求会给每个业务节点定义1个或多个分支，每个业务节点至少含有一个默认的处理分支；节点分支匹配采用关键词、词组及正则匹配方式，当意图识别结果与节点分支配置的词条或正则条件无法匹配时，则会将意图识别结果与内置的知识问答系统进行匹配。

7.根据权利要求6所述的一种基于人机交互的智能语音外呼业务方法，其特征在于：当客户意图无法理解或识别时，则返回默认分支进行处理；当存在多次无法正确理解客户意图的情况，则根据流程设置情况，会将通话转到人工坐席，由实际人工坐席继续为客户服务；在对话过程中，产生的通话数据、业务数据被记录下来用于后续的数据分析。

8.一种基于人机交互的智能语音外呼业务系统，其特征在于，采用如权利要求1～7任一项所述的方法完成语音外呼业务，包括：

流程新建模块，用于根据业务需求，新建相应的机器人BOT业务流程；

任务新建模块，用于通过人工录入或接口导入的方式批量导入外呼任务数据，设置相关参数信息，关联机器人BOT业务流程，并设置外呼任务的启动时间、外呼的时间范围，失败重试的策略；

任务执行模块，用于在设置完成后，启动并执行任务，任务根据配置数据，外呼具体客户，待通话接通后，由机器人接收用户语音并进行文本转义，对转义以后的文本进行语义理解分析得到客户意图识别结果，通过业务流程匹配具体分支，实现对应业务操作，返回结果并合成为语音播放给客户收听；

异常处理模块，用于对未正常接通的情况，根据任务配置的重试策略，再次拨打客户电话；

中央处理模块，用于向各模块发出指令，完成相关动作；

所述流程新建模块、任务新建模块、任务执行模块、异常处理模块均与中央处理模块电连接。

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