CN114218366A - 客服信息处理方法、装置、系统、设备、介质和程序产品 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种客服信息处理方法、装置、系统、设备、介质和程序产品。该客服信息处理方法包括：接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多类客户端中的任意一类客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；将所述应答信息反馈至所述客户端。采用本申请提供的客服信息处理方法，可以解决现有技术中来回切换客户端给客服人员带来不便，同时易导致对用户提出的问题响应不及时、信息遗漏，给用户带来不好的体验的问题。

Description

客服信息处理方法、装置、系统、设备、介质和程序产品

技术领域

本申请涉及信息处理领域，具体涉及一种客服信息处理方法、装置、系统、设备、介质和程序产品。

背景技术

高效沟通是在线客服的重中之重，每个用户在寻找客服帮助的时候往往是已经对产品或服务产生了不解或者抱怨，他们希望能够以最快的速度把问题解决，故如何高效解决用户的问题成为客服行业亟待解决的问题。

传统客服咨询系统有公众号、官网在线咨询、应用程序(Application，APP)在线咨询、400电话咨询等多个咨询入口，客服人员需要对接多类客户端，如此需要来回切换客户端，这样来回切换客户端给客服人员带来不便，同时易导致对用户的问题响应不及时，信息遗漏等问题，给用户带来不好的体验。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种客服信息处理方法、装置、系统、设备、介质和程序产品，以解决现有技术中来回切换客户端给客服人员带来不便，同时易导致对用户提出的问题响应不及时、信息遗漏，给用户带来不好的体验的问题。

本申请的技术方案如下：

第一方面，提供了一种客服信息处理方法，该方法包括：

接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多类客户端中的任意一类客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；

对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；

将所述应答信息反馈至所述客户端。

第二方面，提供了一种客服信息处理装置，该装置包括：

接收模块，用于接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多类客户端中的任意一类客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；

应答模块，用于对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；

反馈模块，用于将所述应答信息反馈至所述客户端。

第三方面，本申请实施例提供了一种客服信息处理系统，该系统包括：

处理器，用于接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多类客户端中的任意一类客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；将所述应答信息反馈至所述客户端。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现本申请实施例任一所述的客服信息处理方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现本申请实施例任一所述的客服信息处理方法的步骤。

第六方面，本申请实施例提供了计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行本申请实施例任意一项所述的客服信息处理方法。

本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本申请实施例提供的客服信息处理方法，通过接收多类客户端中的任意一类客户端发送的咨询请求，对咨询请求中用户提出的问询信息进行应答，生成与该问询信息对应的应答信息，并将该应答信息反馈至客户端，如此，将多类客户端的问题信息进行集成，即将多类客户端对应的多类客服端进行集成，可接收多类客户端中的任意一类客户端发送的咨询请求，这样在接收到其他客户端发送的咨询请求时，可无需切换客户端来查看问询信息，这样可对用户提出的问题及时进行响应，不会遗漏用户提出的问题，提升了用户体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理，并不构成对本申请的不当限定。

图1是本申请一示例性实施例提供的一种客服信息处理系统的结构示意图；

图2是本申请一示例性实施例提供的一种客服信息处理方法的流程示意图之一；

图3是本申请一示例性实施例提供的一种客服信息处理方法的流程示意图之二；

图4是本申请一示例性实施例提供的一种客服信息处理方法的流程示意图之三；

图5是本申请一示例性实施例提供的一种客服信息处理方法的流程示意图之四；

图6是本申请一示例性实施例提供的一种客服信息处理装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本申请的技术方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的例子。

如上述背景技术部分所述，现有技术中存在需要来回切换客户端，由此给客服人员带来不便，同时易导致对用户的问题响应不及时，信息遗漏，给用户带来不好的体验的问题，为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种客服信息处理方法，通过接收多类客户端中的任意一类客户端发送的咨询请求，对咨询请求中用户提出的问询信息进行应答，生成与该问询信息对应的应答信息，并将该应答信息反馈至客户端，如此，将多类客户端的问题信息进行集成，即将多类客户端对应的多类客服端进行集成，可接收多类客户端中的任意一类客户端发送的咨询请求，这样在接收到其他客户端发送的咨询请求时，可无需切换客户端来查看问询信息，这样可对用户提出的问题及时进行响应，不会遗漏用户提出的问题，提升了用户体验。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的客服信息处理方法进行详细地说明。

本申请实施例所提供的客服信息处理方法可以应用于客服信息处理系统。

图1是本申请实施例所提供的一种客服信息处理系统的结构示意图，如图1所示，该系统可以包括：处理器110和客户端120。

在本申请的一些实施例中，处理器110和客户端120之间可以通过网络130进行连接。

其中，处理器110可以用于实现下述实施例中提供的客服信息处理方法，处理器110的应用可以为统一客服端，具体的可以是用于接收多类客户端发送的咨询请求；对咨询请求中的问询信息进行应答，生成与问询信息对应的应答信息，将应答信息反馈至客户端。

在本申请的一些实施例中，客户端可以有多类，具体的可以但不限于是应用程序客户端、电话客户端、浏览器客户端和小程序客户端。

用户可在各类客户端发送问询信息，处理器接收到各类客户端发送的问询信息后，对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的应答信息，将应答信息反馈至客户端。

在本申请的一些实施例中，可将各类客户端进行承接，得到客服信息处理系统，即统一客服端，如此在接收到其他客户端发送的咨询请求时，可无需切换客户端来查看问询信息，这样可对用户提出的问题及时进行响应，不会遗漏用户提出的问题，提升了用户体验。

需要说明的是，本申请实施例中的多类客户端可以同属于一家管理平台，所以多类客户端的信息可以实现在同一个处理器被承接，不存在跨平台的信息泄露；或者多类客户端分属于不同的管理平台，但是这些管理平台之间同意共用同一个处理器承接多类客户端的信息。

为了便于理解上述客服信息处理系统的应用，本申请实施例还提供了一种客服信息处理方法，图2本申请实施例所提供的一种客服信息处理方法的流程示意图，该客服信息处理方法可以应用于上述图1中的客服信息处理系统，该客服信息处理方法可以包括步骤210-步骤230：

步骤210、客户端发送咨询请求。

步骤220、处理器接收咨询请求，对咨询请求中的问询信息进行应答，生成与问询信息对应的应答信息；将应答信息反馈至客户端。

步骤230、客户端接收应答信息。

在本申请的一些实施例中，本申请实施例还提供了客服信息处理方法的另一种可实现方法，图3是本申请实施例所提供的一种客服信息处理方法的流程示意图，该客服信息处理方法的执行主体可以为上述图1中的处理器。需要说明的是，上述执行主体并不构成对本申请的限定。

如图3所示，本申请实施例提供的客服信息处理方法可以包括步骤310-步骤330。

步骤310、接收客户端发送的咨询请求。

其中，咨询请求可以为多类客户端中的任意一类客户端发送，该咨询请求中可以包括用户提出的问询信息。

步骤320、对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的应答信息。

步骤330、将应答信息反馈至客户端。

在本申请的实施例中，通过接收多类客户端中的任意一类客户端发送的咨询请求，对咨询请求中用户提出的问询信息进行应答，生成与该问询信息对应的应答信息，并将该应答信息反馈至客户端，如此，将多类客户端的问题信息进行集成，即将多类客户端对应的多类客服端进行集成，可接收多类客户端中的任意一类客户端发送的咨询请求，这样在接收到其他客户端发送的咨询请求时，可无需切换客户端来查看问询信息，这样可对用户提出的问题及时进行响应，不会遗漏用户提出的问题，提升了用户体验。

下面详细介绍本申请实施例提供的客服信息处理方法。

首先介绍步骤310，接收客户端发送的咨询请求。

其中，客户端可以是发送咨询请求的客户端。例如可以但不限于是下述至少一项：应用程序客户端、电话客户端、浏览器客户端和小程序客户端。

咨询请求可以是用户发送的进行咨询的请求，该咨询请求可以为多类客户端中的任意一类客户端发送，该咨询请求中可以包括用户提出的问询信息。

然后介绍步骤320、对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的应答信息。

其中，应答信息可以是对问询信息进行回答的信息。

在一个示例中，若问询信息是“您好”，则对问询信息进行应答“您好，请问有什么可以帮助您的”，则该“您好，请问有什么可以帮助您的”即为应答信息。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升对问询信息的应答效率，同时节省客服人员的时间，步骤320具体可以包括：

调取人工智能客服对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的第一应答信息。

其中，第一应答信息可以是人工智能客服根据问询信息，对问询信息所作出的应答信息。

对应的，步骤330可以为将第一应答信息反馈至客户端。

在本申请的实施例中，在获取到咨询请求后，可以首先通过调取人工智能客服对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的第一应答信息，而非是直接让人工客服进行应答，如此节省了人工客服的时间，可7*24h无间断响应，成功帮助人工客服分流大量的咨询量，同时也避免了人工客服繁忙时，无法对问询信息及时进行应答的问题，提高了用户的满意度，提升了用户体验。

在本申请的一些实施例中，咨询请求中还可以包括发送咨询请求的客户端的标识信息。该标识信息可以是用于表征发送咨询请求的客户端的标识，例如可以是发送咨询请求的客户端的地址信息，还可以是发送咨询请求的客户端的编码信息等。

在本申请的一些实施例中，为了精确得到第一应答信息，所述调取人工智能客服对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的第一应答信息可以包括：

调取人工智能客服，基于标识信息在知识库中进行查询，得到与问询信息对应的第一应答信息。

其中，知识库可以是用于存储各问询信息，以及与各问询信息对应的应答信息的数据库。

在本申请的一些实施例中，客服(人工智能客服和/或人工客服)在接收到问询信息后，该问询信息中可附带有发送该问询信息的客户端的标识信息。具体的针对文本型的问询信息，客服(人工智能客服和/或人工客服)所接收到的问询信息中可以是附带有发送该问询信息的客户端的名称，还可以是附带有发送该问询信息的客户端的图标等，例如，A应用程序客户端发送的问询信息“您好，请问我购买的跑步机什么时候可以安装？”，则客服接收到的问询信息可以是“【A应用程序客户端】您好，请问我购买的跑步机什么时候可以安装？”。针对语音型的问询信息，客服所述接收到的问询信息中可以说明是从哪个客户端发送的，例如，A应用程序客户端发送的问询信息“您好，请问我购买的跑步机什么时候可以安装？”，则客服接收到的语音型的问询信息可以是“现有一条来着A应用程序客户端的问询信息，问询信息内容为您好，请问我购买的跑步机什么时候可以安装”。

在本申请的一些实施例中，针对不同类的客户端，可基于该客户端的标识信息在知识库中进行查询，得到与问询信息对应的第一应答信息。具体的可以是不同的客户端所回复的应答信息的格式不一样，例如，针对应用程序客户端而言，其在回复用户的问询信息时，可以带上一些特定的语气词，比如“哈”、“呀”和“哇”等，针对浏览器客户端而言，其在回复用户的问询信息时，可以带上特定的图案，例如可以是心形的图案，还可以是害羞的图案等。若问询信息为“您好”，该问询信息由应用程序客户端发送，则根据该应用程序客户端的标识信息在知识库中进行查询，得到与问询信息“您好”对应的第一应答信息“您好呀，请问有什么可以帮助您的吗”，该第一应答信息可基于应用程序客户端的渠道反馈至应用程序客户端。

在本申请的一些实施例中，上述针对不同类的客户端所回复的应答信息的格式不同仅为本申请中针对不同类的客户端的问询信息，可基于客户端的标识信息，得到与问询信息对应的第一应答信息的一个示例，本领域技术人员应该知道，针对不同类的客户端的问询信息，所作出的应答信息不仅仅是体现在回复格式不同上，还可以是给出不同的推荐。例如，针对应用程序客户端和浏览器客户端，其分别与某些手机品牌具有合作，比如，应用程序客户端与品牌1和品牌2的手机具有合作，浏览器客户端与品牌3和品牌4的手机具有合作，若此时处于应用程序客户端的用户提出的问询信息是有关手机的，则人工智能客服可根据应用程序客户端的标识信息从知识库中挑选出对应的手机品牌(即品牌1和品牌2)，将其推荐给用户。

总而言之，针对不同类的客户端的问询信息，人工智能客服可从知识库中获取不同的回答和推荐，即人工智能客服可根据标识信息挑选出对应的第一应答信息，将第一应答信息反馈至对应的客户端。

在本申请的实施例中，在利用人工智能客户客服对问询信息进行应答时，通过标识信息在知识库中进行查询，如此可得到与问询信息对应的针对该问询信息发送的客户端的第一应答信息，这样可使管理人员很清晰的查看到用户是通过哪个客户端发送的问询信息，进而获取到针对该客户端的第一应答信息，提升了用户体验。

在本申请的一些实施例中，咨询请求中还可以包括：发送咨询请求的客户端对应的用户的人物画像信息和历史行为特征信息。

其中，用户的人物画像信息可以是用户的属性信息，例如可以是用户的用户名、年龄、身高、体重和性别等。

用户的历史行为特征信息可以是用户之前的行为特征信息。例如可以是用户之前的订单信息，即之前用户买过什么物品等；也可以是用户之前咨询的同种类问题提问的次数，也可以是用户之前的评价分数及负向评价的次数等。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升用户体验，所述调取人工智能客服对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的第一应答信息可以包括：

调取人工智能客服，基于人物画像信息和历史行为特征信息对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的第一应答信息。

在一个示例中，若用户所用的发送咨询请求的客户端为小程序客户端，该用户注册小程序客户端时的性别是女，则用户的人物画像信息为女性。历史行为特征信息可以是维修单或安装单等，问询信息可以是有关于上门维修或上门安装等，例如问询信息可以为“为什么还不来给安装买的跑步机呢”，则人工智能客服在接收到该问询信息后，可同时获取到该用户的历史行为特征信息，例如安装单，人工智能客服可从该安装单上获取安装师傅上门安装的时间，例如可以是下午3点，然后作出应答：“女士，您好，师傅大概下午3点到您那给您安装”。

在另一个示例中，若用户所用的客户端发送的咨询请求是某购物程序，用户的人物画像信息为性别女，体重50KG，身高160CM。历史行为特征信息可以是其他客户端的浏览记录或购买记录，问询信息可以是推荐冬装，则人工智能客服在接收到该问询信息后，可结合人物画像信息和历史行为特征信息进行推荐合适的尺码、品牌和款式等。

如此能够针对用户的人物画像信息和历史行为特征信息给出精准的应答信息，提高了用户体验。

需要说明的是，上述在基于人物画像信息和历史行为特征信息对问询信息进行应答，生成与问询信息对应的第一应答信息的过程中，也可以根据发送咨询请求的客户端的标识信息，在知识库中进行查询，得到符合该客户端的回复规范的第一应答信息。

需要说明的是，上述示例可同样应用于下面的人工客服，具体的可以是人工客服从安装单上获取到给用户安装的时间、安装师傅和安装师傅的电话等，人工客服可通过联系安装师傅，对用户的问询信息进行应答，例如人工客服联系安装师傅，问师傅什么时候可以到用户处进行安装，师傅告知是下午3点，则人工客服可对问询信息作出应答(即第二应答信息)“已联系安装师傅，师傅大概下午3点到您那给您安装”。

在本申请的一些实施例中，用户的历史行为特征信息还可以是用户之前咨询的问题种类及同种类问题提问的次数，也可以是用户之前的评价分数及负向评价的次数。具体的，如果用户在同一个客户端咨询同种类问题多次，或在多类客户端均咨询过同种类问题，说明用户针对此种类问题非常重视，且可能用户对人工智能客服在之前生成的第一应答信息不满意，则此时人工智能客服生成第一应答信息时可提供与此种类问题相似的问题的答案，供用户参考，或人工智能客服可先生成套话，等待人工客服介入。具体的，如果用户针对之前人工智能客服生成的第一应答信息，多次给出低评价分数及负向评价，则人工智能客服先生成套话，等待人工客服介入。上述用户的历史行为特征信息，同样会展示给人工客服以供参考。

在本申请的一些实施例中，如果用户在其中一类客户端进行咨询时，且在此类客户端并没有对应完整的人物画像信息和历史行为特征信息，则本申请实施例还可以获取该用户在其他客户端的人物画像信息和历史行为特征信息，综合确定用户的人物画像信息和历史行为特征信息，得到精确的应答信息。

在一个示例中，某一用户在应用程序客户端进行咨询时，由于用户在该应用程序客户端进行注册时，仅注册了自己的昵称，关于身高、体重和性别等并没有进行填写，且该用户在该应用程序客户端上的购买记录很少，若此时用户的问询信息可以是推荐冬装，但是由于用户在该应用程序客户端的人物画像信息和历史行为特征较少，人工智能客服无法给出精确的应答信息，则人工智能客服可获取该用户在其他类客户端的人物画像信息和历史行为特征信息，比如该用户在浏览器客户端上填写有自己身高、体重和性别等信息，以及在该浏览器客户端上具有较多的购买记录，则人工智能客服可根据该用户在浏览器客户端上的人物画像信息和历史行为特征信息，给用户推荐合适的尺码、品牌和款式等。

最后介绍步骤330、将应答信息反馈至客户端。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升用户体验，在所述将第一应答信息反馈至客户端之后，上述所涉及的客服信息处理方法还可以包括：

在接收到客户端发送的第一评价信息的情况下，将问询信息转至人工客服进行应答，得到问询信息的第二应答信息；

将第二应答信息发送至客户端。

其中，第一评价信息可以是对第一应答信息的评价信息，具体的第一评价信息可以用于表征用户对第一应答信息的评价为负向评价。该负向评价可以是用户对第一应答信息不满意，即第一应答信息未解决用户所提出的问询信息。

第二应答信息可以是人工客服对问询信息所作出的应答信息。

在本申请的一些实施例中，在人工智能客服对问询信息作出应答(第一应答信息)后，可以保留人工智能客服与用户之间的沟通记录，这样在接收到对第一应答信息的评价为负向评价时，可直接将问询信息和第一应答信息等记录转至人工客服，让人工客服对问询信息进行应答，无需用户再重新描述一遍问题，避免引起用户的不满情绪。

在本申请的一些实施例中，上述第一评价信息获取的方式为用户对人工智能客服直接进行评分，但在实际应用中，可能存在用户懒得对人工智能客服进行评分的情况，在该情况下，可通过对人工智能客服和用户之间的对话进行语义分析，在确定用户的回复中存在不文明用语，或者用户多次重复一个问题，或者用户提出更换人工智能客服，或者对用户的回复进行情绪识别(比如用户的语音回复语速过快，语音分贝过高，文字回复问题较多且快)时，此时可确定该用户对人工智能客服的回复不满，此时第一评价信息是负面的。

在本申请的一些实施例中，上述对人工智能客服和用户之间的对话进行语义分析具体的可以是通过语义分析模型来实现的，如此可提高语义分析的准确性和效率。

需要说明的是，上述通过语义分析模型实现人工智能客服和用户之间的对话的语义分析仅为本申请实施例的一个示例，本领域技术人员应该知道还可以通过其他方式对人工智能客服和用户之间的对话进行语义分析，具体的采用何种方式对人工智能客服和用户之间的对话进行语义分析可根据需求自行选取，这里不做限定。

在本申请的实施例中，在接收到客户端发送的对第一应答信息的评价为负向评价的情况下，将问询信息转至人工客服进行应答，得到问询信息的第二应答信息，如此可确保用户询问的问询信息可得到精确的回答。同时在接收到对第一应答信息的评价为负向评价时，可直接将问询信息转至人工客服进行应答，无需用户再重新描述一遍问题，如此避免引起用户的不满情绪，提升了用户体验。

在本申请的一些实施例中，为了最大限度提升客服信息处理系统的服务效率，提升用户满意度，所述将问询信息转至人工客服进行应答，得到问询信息的第二应答信息，包括：

基于人工客服的标签，将各问询信息分别转至不同的人工客服进行应答，得到问询信息的第二应答信息。

其中，人工客服的标签可以但不限于包括：人工客服的数量、人工客服的工作年限、人工客服的性别、人工客服的年龄和人工客服的出勤状态中的至少一种。

在本申请的一些实施例中，在根据人工客服的数量来将各问询信息进行分流时，各人工客服之间对应接收到的问询信息的数量的差值小于预设差值阈值。

预设差值阈值可以是预先设置的各人工客服之间对应接收到的问询信息的数量的差值的阈值。

在一个示例中，若收到100条问询信息，客服人员一共10名，则可将前10条问询信息分给第一个客服人员，将第11-20条问询信息分给第二个客服人员，如此类推，将100条问询信息进行分流，如此最大限度的提升客服信息处理系统的服务效率，及时对用户的问询信息进行应答，提升用户满意度。

需要说明的是，在根据人工客服的数量，将问询信息进行分流时，可以是将问询信息进行平均分流，也可以是不进行平均分流，只要保证各人工客服之间对应接收到的问询信息的数量的差值小于预设差值阈值，即保证及时对用户的问询信息进行应答即可，具体的可以是根据需求自行设置，这里不做限定。

在本申请的一些实施例中，上述仅为对问询信息进行分流的一个示例，本领域技术人员应该知道还可以根据其他的信息对问询信息进行分流，例如在将问询信息进行分流时，还可以是根据人工客服所管辖的客户端进行分流，例如具有3名客服人员，分别管理小程序客户端、应用程序客户端和电话客户端，若此时具有6条问询信息，其中2条是小程序客户端发送的，3条是应用客户端发送，1条是电话客户端发送的，则此时可将小程序客户端发送的2条问询信息分给管理小程序客户端的人工客服，将应用客户端发送的3问询信息分给管理应用客户端的人工客服，将电话客户端发送的1条问询信息分给管理电话客户端的人工客服。

需要说明的是，在对问询信息进行分流时，可以是根据人工客服的数量、人工客服的工作年限、人工客服的性别、人工客服的年龄和人工客服的出勤状态中的至少一种来进行分流。具体根据何种方式对问询信息进行分流，可根据需求自行设置，这里不做限定。

在本申请的实施例中，通过基于人工客服的标签，将各问询信息分别转至不同的人工客服进行应答，得到问询信息的第二应答信息，如此可最大限度提升客服信息处理系统的服务效率，及时对用户的问询信息进行应答，提升用户满意度。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提高对用户的问询信息的应答效率，提升用户体验，在所述将第二应答信息发送至客户端之后，上述所涉及的客服信息处理方法还可以包括：

在接收到客户端发送的第二评价信息的情况下，基于问询信息、第二应答信息和标识信息，对知识库进行更新。

其中，第二评价信息可以是用户对第二应答信息的评价信息，具体的该第二评价信息可以是用于表征用户对所述第二应答信息的评价为正向评价。该正向评价可以是用户对第二应答信息很满意，即第二应答信息解决了用户所提出的问询信息。

在本申请的一些实施例中，在人工客服对问询信息作出应答，得到第二应答信息后，若用户对第二应答信息满意，则可接收到客户端发送的第二评价信息，此时，可根据问询信息、第二应答信息和标识信息，将问询信息和第二应答信息按照发送问询信息的客户端的要求进行整合，对知识库进行更新。

在本申请的一些实施例中，上述第二评价信息获取的方式为用户对人工客服直接进行评分，但在实际应用中，可能存在用户懒得对人工客服进行评分的情况，在该情况下，可通过对人工客服和用户之间的对话进行语义分析，在确定用户的回复中存在正向用语(例如可以是好的、谢谢您、我了解了或我明白了等)，或者对用户的回复进行情绪识别(比如用户的语音回复语速平缓)时，此时可确定该用户对人工客服的回复满意，此时第二评价信息是正面的。对应的，若确定用户的回复中存在不文明用语，或者用户多次重复一个问题，或者用户提出更换人工客服，或者对用户的回复进行情绪识别(比如用户的语音回复语速过快，语音分贝过高，文字回复问题较多且快)时，此时可确定该用户对人工客服的回复不满，此时第二评价信息是负面的。

在本申请的一些实施例中，上述对人工客服和用户之间的对话进行语义分析具体的可以是通过语义分析模型来实现的，如此可提高语义分析的准确性和效率。

需要说明的是，上述通过语义分析模型实现人工客服和用户之间的对话的语义分析仅为本申请实施例的一个示例，本领域技术人员应该知道还可以通过其他方式对人工客服和用户之间的对话进行语义分析，具体的采用何种方式对人工客服和用户之间的对话进行语义分析可根据需求自行选取，这里不做限定。

在本申请的一些实施例中，在将问询信息和第二应答信息按照发送问询信息的客户端的要求进行整合，对知识库进行更新时，也可以是将问询信息和第二应答信息按照其他各客户端的要求均进行整合，对知识库进行更新，如此在其他客户端的用户在碰到类似问题时，可直接有人工智能客服作出令用户满意的应答。

在本申请的实施例中，在接收到客户端发送的第二评价信息的情况下，可以基于问询信息、第二应答信息和标识信息，对知识库进行更新，如此不断优化数据库，以便在以后碰到类似问题的时候，可直接基于人工智能客服对该问题进行令用户满意的应答，无需再次求助人工客服，这样节省了时间，提高了效率，同时也提高了用户体验。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升用户体验，在所述得到问询信息的第二应答信息之后，上述所涉及的客服信息处理方法还可以包括：

对第二应答信息进行语义分析，得到分析结果；

基于分析结果，确定人工客服的服务评级。

在本申请的一些实施例中，在人工客服对问询信息作出应答(即得到第二应答信息)后，可对该第二应答信息进行语义分析，通过判断该第二应答信息中是否具有类似于不文明的用语或比较激烈的用词，得到分析结果，根据该分析结果，可对人工客服的服务进行评级。

在本申请的一些实施例中，在对人工客服的服务进行评级时，不仅可以对人工客服的应答信息进行语义分析，分析人工客服是否有不文明用语之外，还可以参考第二评价信息，即参考用户对人工客服的评价，来对应对人工客服的服务进行评级。具体的，若用户对人工客服的第二评价信息是正面的，则证明人工客服的服务很好，可提升对人工客服的服务评级。再例如，若用户未对人工客服直接进行评分，可对用户回复人工客服的回复信息进行语义分析，在确定用户的回复中存在正向用语(例如可以是好的、谢谢您、我了解了或我明白了等)，或者对用户的回复进行情绪识别(比如用户的语音回复语速平缓)时，可证明人工客服解答的好，故也可将该信息作为人工客服的服务评级的参考。

在本申请的实施例中，通过对第二应答信息进行语义分析，得到分析结果，基于分析结果，确定人工客服的服务评级，如此可得到令用户满意且服务态度好的人工客服，这样确保用户可以得到很好的体验。

为了更好的理解该方案，本申请实施例以具体场景对本申请实施例提供的客服信息处理方法进行介绍，如图4所示，本申请实施提供的客服信息处理方法可以包括步骤410-步骤430：

步骤410、将各客户端进行承接。

在本申请的一些实施例中，如图5所示，客户端可以但不限于包括：应用程序客户端、电话客户端、浏览器客户端和小程序客户端。

在本申请的一些实施例中，可以将上述多个客户端进行承接，形成多渠道后台，这样在接收到咨询请求时，无需切换各客户端，节省了时间，提高了对用提出的问询信息的应答效率。

步骤420、利用人工智能客服基于知识库对问询信息进行应答。

在本申请的一些实施例中，步骤420与上述实施例中调取人工智能客服对问询信息进行应答的步骤一致，效果也类似，在此不再赘述。

步骤430、在人工智能客服无法解决问询信息，或用户对人工智能客服的应答信息为负向评价的情况下，转接人工客服进行应答。

在本申请的一些实施例中，具体的人工客服可以是获取问询信息和用户的历史工单记录等，对问询信息作出应答(即第二应答信息)，然后基于该第二应答信息和问询信息对知识库进行更新，此部分与上述实施例中的对应部分类型，在此不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例提供的客服信息处理方法，执行主体可以为客服信息处理装置，或者该客服信息处理装置中的用于执行客服信息处理方法的控制模块。

基于与上述的客服信息处理方法相同的发明构思，本申请还提供了一种客服信息处理装置。下面结合图6对本申请实施例提供的客服信息处理装置进行详细说明。

图6是根据一示例性实施例示出的一种客服信息处理装置的结构示意图。

如图6所示，该客服信息处理装置600可以包括：

接收模块610，用于接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多个客户端中的任意一个客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；

应答模块620，用于对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；

反馈模块630，用于将所述应答信息反馈至所述客户端。

在本申请实施例中，通过基于接收模块接收多个客户端中的任意一个客户端发送的咨询请求，基于应答模块对咨询请求中用户提出的问询信息进行应答，生成与该问询信息对应的应答信息，并基于反馈模块将该应答信息反馈至客户端，如此，将多个客户端的问题信息进行集成，即将多个客户端对应的多个客服端进行集成，可接收多个客户端中的任意一个客户端发送的咨询请求，这样在接收到其他客户端发送的咨询请求时，可无需切换客户端来查看问询信息，这样可对用户提出的问题及时进行响应，不会遗漏用户提出的问题，提升了用户体验。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升对问询信息的应答效率，同时节省客服人员的时间，应答模块620可以包括：

应答单元，用于调取人工智能客服对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的第一应答信息。

对应的，反馈模块630具体可以用于：将所述第一应答信息反馈至所述客户端。

在本申请的一些实施例中，所述咨询请求中还包括发送所述咨询请求的客户端的标识信息；为了精确得到第一应答信息，所述应答单元具体可以用于：调取所述人工智能客服，基于所述标识信息在知识库中进行查询，得到与所述问询信息对应的第一应答信息。

在本申请的一些实施例中，所述咨询请求中还可以包括：发送所述咨询请求的客户端对应的用户的人物画像信息和历史行为特征信息；

为了精确得到第一应答信息，所述应答单元具体还可以用于：调取所述人工智能客服，基于所述人物画像信息和所述历史行为特征信息对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的第一应答信息。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升用户体验，上述所涉及的客服信息处理装置还可以包括：

第一确定模块，用于在接收到所述客户端发送的第一评价信息的情况下，将所述问询信息转至人工客服进行应答，得到所述问询信息的第二应答信息；其中，所述第一评价信息用于表征所述用户对所述第一应答信息的评价为负向评价；

反馈模块630还可以用于将所述第二应答信息发送至所述客户端。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提高对用户的问询信息的应答效率，提升用户体验，上述所涉及的客服信息处理装置还可以包括：

更新模块，用于在接收到所述客户端发送的第二评价信息的情况下，基于所述问询信息、所述第二应答信息和所述标识信息，对所述知识库进行更新；其中，所述第二评价信息用于表征所述用户对所述第二应答信息的评价为正向评价。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升用户体验，上述所涉及的客服信息处理装置还可以包括：

第二确定模块，用于对所述第二应答信息进行语义分析，得到分析结果；

第三确定模块，用于基于所述分析结果，确定所述人工客服的服务评级。

在本申请的一些实施例中，为了进一步提升用户体验，所述第一确定模块具体可以用于：在接收到所述客户端发送的第一评价信息的情况下，基于所述人工客服的标签，将各所述问询信息分别转至不同的人工客服进行应答，得到所述问询信息的第二应答信息。

本申请实施例提供的客服信息处理装置，可以用于执行上述各方法实施例提供的客服信息处理方法，其实现原理和技术效果类似，为简介起见，在此不再赘述。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备。

图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图7所示，电子设备可以包括处理器701以及存储有计算机程序或指令的存储器702。

具体地，上述处理器701可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器702可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器702可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器702可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器702可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器702是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器702包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器701通过读取并执行存储器702中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种客服信息处理方法。

在一个示例中，电子设备还可包括通信接口703和总线710。其中，如图7所示，处理器701、存储器702、通信接口703通过总线710连接并完成相互间的通信。

通信接口703，主要用于实现本发明实施例中各模块、设备、单元和/或设备之间的通信。

总线710包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线710可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

该电子设备可以执行本发明实施例中的客服信息处理方法，从而实现图3描述的客服信息处理方法。

另外，结合上述实施例中的客服信息处理方法，本发明实施例可提供一种可读存储介质来实现。该可读存储介质上存储有程序指令；该程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种客服信息处理方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种客服信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多类客户端中的任意一类客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；

对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；

将所述应答信息反馈至所述客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息，包括：

调取人工智能客服对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的第一应答信息；

所述将所述应答信息反馈至所述客户端，包括：

将所述第一应答信息反馈至所述客户端。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述咨询请求中还包括：发送所述咨询请求的客户端的标识信息；

所述调取人工智能客服对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的第一应答信息，包括：

调取所述人工智能客服，基于所述标识信息在知识库中进行查询，得到与所述问询信息对应的第一应答信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述咨询请求中还包括：发送所述咨询请求的客户端对应的用户的人物画像信息和历史行为特征信息；

所述调取人工智能客服对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的第一应答信息，包括：

调取所述人工智能客服，基于所述人物画像信息和所述历史行为特征信息对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的第一应答信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一应答信息反馈至所述客户端之后，所述方法还包括：

在接收到所述客户端发送的第一评价信息的情况下，将所述问询信息转至人工客服进行应答，得到所述问询信息的第二应答信息；其中，所述第一评价信息用于表征所述用户对所述第一应答信息的评价为负向评价；

将所述第二应答信息发送至所述客户端。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述将所述第二应答信息发送至所述客户端之后，所述方法还包括：

在接收到所述客户端发送的第二评价信息的情况下，基于所述问询信息、所述第二应答信息和所述标识信息，对所述知识库进行更新；

其中，所述第二评价信息用于表征所述用户对所述第二应答信息的评价为正向评价。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述得到所述问询信息的第二应答信息之后，所述方法还包括：

对所述第二应答信息进行语义分析，得到分析结果；

基于所述分析结果，确定所述人工客服的服务评级。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述问询信息转至人工客服进行应答，得到所述问询信息的第二应答信息，包括：

基于所述人工客服的标签，将各所述问询信息分别转至不同的人工客服进行应答，得到所述问询信息的第二应答信息。

9.一种客服信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多类客户端中的任意一类客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；

应答模块，用于对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；

反馈模块，用于将所述应答信息反馈至所述客户端。

10.一种客服信息处理系统，其特征在于，所述系统包括：

处理器，用于接收客户端发送的咨询请求；其中，所述咨询请求为多类客户端中的任意一类客户端发送，所述咨询请求中包括用户提出的问询信息；对所述问询信息进行应答，生成与所述问询信息对应的应答信息；将所述应答信息反馈至所述客户端。

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一所述的客服信息处理方法的步骤。

12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一所述的客服信息处理方法的步骤。

13.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7任意一项所述的客服信息处理方法。

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