CN114378850A

CN114378850A - 客服机器人的交互方法、系统、电子设备和存储介质

Info

Publication number: CN114378850A
Application number: CN202210285352.0A
Authority: CN
Inventors: 冯佳茵; 童燕群; 郭佑存; 晁晓娟
Original assignee: Beijing Youquan Zhihui Information Technology Co ltd
Current assignee: Beijing Youquan Zhihui Information Technology Co ltd
Priority date: 2022-03-23
Filing date: 2022-03-23
Publication date: 2022-04-22
Anticipated expiration: 2042-03-23
Also published as: CN114378850B

Abstract

本公开实施例公开了一种客服机器人的交互方法、系统、电子设备和存储介质。其中，所述客服机器人的交互方法包括：采集用户的用户信息；提取所述用户信息中所有与显示效果相关的目标特征，所述显示效果包括消息呈现方式、显示尺寸、显示位置和显示亮度中的一种或几种，所述消息呈现方式包括语音消息、文字消息和图片消息；将所有所述目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略；根据所述显示效果调节策略，调节所述客服机器人的显示屏的显示效果。

Description

客服机器人的交互方法、系统、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种客服机器人的交互方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

随着保险行业的快速发展，越来越多的人选择购买保险产品，传统的业务员面对面，或者，通过人工客服为保险用户推荐或出售适合的保险产品的方式，已经无法满足实际需要。

目前在保险行业中，已经开始应用客服机器人，通过保险用户与客服机器人的交互，即可实现相关保险业务的办理。但现有客服机器人一旦设定完成，其显示屏的显示效果统一，无法根据不同的保险用户的特色需求适配显示效果，客户体验待提升。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种客服机器人的交互方法、系统、电子设备和存储介质，至少部分的解决现有技术中存在的客服机器人的显示效果无法适配不同用户的特色需求的问题。

第一方面，本公开实施例提供了一种基于人工智能的客服机器人的交互方法，该基于人工智能的客服机器人的交互方法包括：

采集用户的用户信息；

提取所述用户信息中所有与显示效果相关的目标特征，所述显示效果包括消息呈现方式、显示尺寸、显示位置和显示亮度中的一种或几种，所述消息呈现方式包括语音消息、文字消息和图片消息；

将所有所述目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略；

根据所述显示效果调节策略，调节所述客服机器人的显示屏的显示效果。

可选地，所述基于人工智能的客服机器人的交互方法还包括：在所述采集用户的用户信息之前，

对用户进行人脸识别，获取所述用户的年龄特征；

判断所述年龄特征是否属于预设年龄范围；

在所述年龄特征属于预设年龄范围时，放大所述客服机器人的显示屏的显示内容。

可选地，所述基于人工智能的客服机器人的交互方法还包括：获取所述用户与所述客服机器人的显示屏之间的实际距离d1。

可选地，所述在所述年龄特征属于预设年龄范围时，放大所述客服机器人的显示屏的显示内容包括：

在所述年龄特征属于预设年龄范围时，选择放大倍数为a1，a1＞1；

计算所述用户与所述客服机器人的显示屏之间的实际距离d1与标准距离d0之间的比值b；

根据所述比值b将所述放大倍数调节为a2，a2= a1*b；

判断a2是否大于放大倍数阈值ath，ath＞1；

若a2≥ath，则根据a2放大所述客服机器人的显示屏的显示内容；

若a2＜ath，则根据ath放大所述客服机器人的显示屏的显示内容。

可选地，所述显示效果包括消息呈现方式、显示尺寸、显示位置和显示亮度，所述预先构建的显示效果调节模型包括四个独立的调节子模型以及集合子模型，所述四个独立的调节子模型分别对应不同种类的显示效果。

可选地，所述将所有所述目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略包括：

根据各所述目标特征影响所述显示效果的种类，将所有所述目标特征纳入不同的特征集合；

将每个所述特征集合输入至对应的所述调节子模型内，输出对对应的显示效果进行调节的显示效果调节子策略；

将所有的所述显示效果调节子策略输入所述集合子模型，根据预设的权重，输出所述显示效果调节策略。

可选地，预设各显示效果调节子策略的权重包括：

预设多种调节场景，不同调节场景对应不同显示效果调节方式的组合；

确定各所述调节场景下的有效显示效果调节方式；

为无效显示效果调节方式对应的显示效果调节子策略预设数值为0的权重；

为有效显示效果调节方式对应的显示效果调节子策略预设数值不为0的权重。

第二方面，本公开实施例还提供了一种基于人工智能的客服机器人的交互系统，包括：

客服机器人；

采集模块，用于采集用户的用户信息；

提取模块，用于提取所述用户信息中所有与显示效果相关的目标特征；

策略输出模块，用于将所有所述目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略；

调节模块，根据所述显示效果调节策略，调节所述客服机器人的显示屏的显示效果。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上任一所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行以上任一项所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法。

本公开实施例提供的基于人工智能的客服机器人的交互方法、系统和电子设备及计算机可读存储介质，其中，在该基于人工智能的客服机器人的交互方法中，通过先采集用户的用户信息，然后提取用户信息中所有与显示效果相关的目标特征，然后将所有目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略，最后根据显示效果调节策略，调节客服机器人的显示屏的显示效果。因此，通过该基于人工智能的客服机器人的交互方法的应用，就能够达到根据不同用户的特色需求智能适配客服机器人的显示效果的目的。

上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本公开实施例提供的基于人工智能的客服机器人的交互方法的流程图一；

图2为本公开实施例提供的步骤S3的具体流程图；

图3为本公开实施例提供的基于人工智能的客服机器人的交互方法的流程图二；

图4为本公开实施例提供的基于人工智能的客服机器人的交互系统的模块图；

图5为本公开实施例提供的电子设备的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

应当明确，以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/ 或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/ 或功能性实施此设备及/或实践此方法。

还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。

本公开实施例提供了一种基于人工智能的客服机器人的交互方法，具体地，如图1所示，图1为本公开实施例提供的基于人工智能的客服机器人的交互方法的流程图一，该基于人工智能的客服机器人的交互方法包括：

步骤S1、采集用户的用户信息。

示例性地，本公开实施例中可以通过鼠标键盘输入、语音录入、人脸识别、身份证或其他卡片识别、查询数据库等中的一种或多种方式采集用户的用户信息。例如，用户为已经购买过保险产品的用户，识别用户身份证，获取用户身份信息，基于身份信息从客户信息数据库中查询获取用户信息。

示例性地，上述用户信息包括姓名、年龄、身高、视力情况、已购保险产品情况、疾病史、家庭成员、职业、听力情况等。

步骤S2、提取用户信息中所有与显示效果相关的目标特征。

可选地，显示效果包括显示尺寸、显示位置、显示亮度和消息呈现方式中的一种或几种。消息呈现方式可以为以语音消息、文字消息还是图片消息的方式呈现。

以上述用户信息为例，用户信息中与显示效果相关的目标特征可以为：年龄、身高、视力情况、听力情况。

步骤S3、将所有目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略。

显示效果调节模型可以通过GAN、GNN等神经网络算法进行构建。

以显示效果包括显示尺寸、显示位置、显示亮度和消息呈现方式，消息呈现方式包括语音消息、文字消息和图片消息，显示效果调节策略包括：显示尺寸放大、缩小或不变、显示位置调高、调低或不变、显示亮度升高、降低或不变、以语音消息、文字消息或图片消息呈现等内容。例如，一种具体场景下的显示效果调节策略包括：显示尺寸放大、显示位置调低、显示亮度不变，以文字消息呈现。

可选地，当显示效果包括消息呈现方式、显示尺寸、显示位置和显示亮度时，预先构建的显示效果调节模型可以包括四个独立的调节子模型以及集合子模型，四个独立的调节子模型分别对应不同种类的显示效果，即第一个调节子模型对应消息呈现方式，用于得到对消息呈现方式的调节方式，第二个调节子模型对应显示尺寸，用于得到对显示尺寸的调节方式，第三个调节子模型对应显示位置，用于得到对显示位置的调节方式，第四个调节子模型对应显示亮度，用于得到对显示位置的调节方式。

可选地，如图2所示，图2为本公开实施例提供的步骤S3的具体流程图，步骤S3、将所有目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略具体包括：

子步骤S31、根据各目标特征影响显示效果的种类，将所有目标特征纳入不同的特征集合。

在实际应用中，若提取到的所有目标特征仅涉及1个显示效果，则也可将所有目标特征都归入一个特征集合，若提取到的所有目标特征涉及消息呈现方式、显示尺寸、显示位置和显示亮度中的两个、三个或四个，则对应将所有目标特征纳入两个、三个或四个特征集合，若一个目标特征影响多个显示效果，则可以将其归入多个特征集合。

示例性地，用户信息中与显示效果相关的目标特征包括年龄、身高、视力情况、听力情况时，可以将年龄和视力情况纳入与显示尺寸相关的特征集合，将身高纳入与显示位置相关的特征集合，将视力情况纳入与显示亮度相关的特征集合，将视力情况和听力情况纳入与消息呈现方式相关的特征集合。在实际应用中可以提前构建显示效果种类与目标特征之间的对应关系，通过调用该对应关系即可确定各目标特征纳入哪种或哪几种特征集合中。

子步骤S32、将每个特征集合输入至对应的调节子模型内，输出对对应的显示效果进行调节的显示效果调节子策略。

具体地，将以上划分的四个特征集合分别输入至对应的调节子模型内，输出对显示效果进行调节的显示效果调节子策略。示例性地，用户的年龄大于60，身高185cm，白内障，听力良好时，则得到的四个显示效果调节子策略分别为：显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高和选用语音消息呈现。

子步骤S33、将所有的显示效果调节子策略输入集合子模型，根据预设的权重，输出显示效果调节策略。

将以上四个显示效果调节子策略输入集合子模型，根据预设的权重，输出显示效果调节策略。

其中，预设权重的方式可以有多种，示例性地，预设各显示效果调节子策略的权重包括：

A、预设多种调节场景，不同调节场景对应不同显示效果调节方式的组合。

每种调节场景具体可以由从显示尺寸多种调节方式、显示位置多种调节方式、显示亮度多种调节方式和消息多种呈现方式中分别选择一种构成。示例性地，多种调节场景可以包括：调节场景一：显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高和选用语音消息呈现；调节场景二：显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高和选用文字消息呈现。

B、确定各调节场景下的有效显示效果调节方式。

具体地，先确定各调节场景下的核心显示效果调节方式，判断该调节场景下的其他显示效果调节方式与该核心显示效果调节方式的调节效果是否有关、是否一致，若有关且一致，则该显示效果调节方式为有效显示效果调节方式，若无关或不一致，则该显示效果调节方式为无效显示效果调节方式。各调节场景下的核心显示效果调节方式可以进行预先设定。

示例性地，在调节场景一下，语音消息呈现为核心显示效果调节方式，则显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高均与语音消息呈现无关，则显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高均为无效显示效果调节方式；在调节场景二下，文字消息呈现为核心显示效果调节方式，显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高均与文字消息呈现相关且一致，显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高均为有效显示效果调节方式。

C、为无效显示效果调节方式对应的显示效果调节子策略预设数值为0的权重。

以调节场景一为例，为显示尺寸扩大、显示位置调高、显示亮度提高均设置权重为0。

D、为有效显示效果调节方式对应的显示效果调节子策略预设数值不为0的权重。

以调节场景一为例，为语音消息呈现设置权重为1。以调节场景二为例，为文字消息呈现设置权重为1，为显示尺寸扩大设置权重为0.5，为显示位置调高设置权重为0.5，为显示亮度提高设置权重为0.5。

需要说明的是，以上权重“1”、“0.5”仅为举例，本领域技术人员在实际应用过程中，可以经过大量数据验证后确定合理的权重数值。

步骤S4、根据显示效果调节策略，调节客服机器人的显示屏的显示效果。

在该基于人工智能的客服机器人的交互方法中，通过先采集用户的用户信息，然后提取用户信息中所有与显示效果相关的目标特征，然后将所有目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略，最后根据显示效果调节策略，调节客服机器人的显示屏的显示效果。因此，通过该基于人工智能的客服机器人的交互方法的应用，就能够达到根据不同用户的特色需求智能适配客服机器人的显示效果的目的。

可选地，如图3所示，图3为本公开实施例提供的基于人工智能的客服机器人的交互方法的流程图二，基于人工智能的客服机器人的交互方法还包括：在采集用户的用户信息之前，

步骤S01、对用户进行人脸识别，获取用户的年龄特征；

步骤S02、判断年龄特征是否属于预设年龄范围；

步骤S03、在年龄特征属于预设年龄范围时，放大客服机器人的显示屏的显示内容。

可选地，基于人工智能的客服机器人的交互方法还包括：获取用户与客服机器人的显示屏之间的实际距离d1。则对应的步骤S03，在年龄特征属于预设年龄范围时，放大客服机器人的显示屏的显示内容具体包括：

A、在年龄特征属于预设年龄范围时，选择放大倍数为a1，a1＞1；

B、计算用户与客服机器人的显示屏之间的实际距离d1与标准距离d0之间的比值b；

C、根据比值b将放大倍数调节为a2，a2= a1*b；

D、判断a2是否大于放大倍数阈值ath，ath＞1；

若a2≥ath，则根据a2放大客服机器人的显示屏的显示内容；

若a2＜ath，则根据ath放大客服机器人的显示屏的显示内容。

通过以上步骤S01-S03的执行，能够在用户刚站到客服机器人之前就根据用户的年龄，或，年龄和距离预先调节显示屏的显示效果，以进一步提升客户体验。

此外，本公开实施例还提供了一种基于人工智能的客服机器人的交互系统，具体地，如图4所示，图4为本公开实施例提供的基于人工智能的客服机器人的交互系统的模块图，该基于人工智能的客服机器人的交互系统包括：

客服机器人10；

采集模块20，用于采集用户的用户信息；

提取模块30，用于提取用户信息中所有与显示效果相关的目标特征；

策略输出模块40，用于将所有目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略；

调节模块50，根据显示效果调节策略，调节客服机器人的显示屏的显示效果。

其中，为了提高客户使用便利性，采集模块20、提取模块30、策略输出模块40和调节模块50可以和客服机器人10集成于同一物理设备上。

可选地，该基于人工智能的客服机器人的交互系统还可以包括识别模块和判断模块，识别模块用于在采集用户的用户信息之前，对用户进行人脸识别，获取所述用户的年龄特征，判断模块用于判断年龄特征是否属于预设年龄范围，调节模块还用于在年龄特征属于预设年龄范围时，放大客服机器人的显示屏的显示内容。

可选地，识别模块还可以用于获取用户与客服机器人的显示屏之间的实际距离d1。基于此，调节模块通过以下方式实现在年龄特征属于预设年龄范围时，放大客服机器人的显示屏的显示内容：

在年龄特征属于预设年龄范围时，选择放大倍数为a1，a1＞1；

计算用户与客服机器人的显示屏之间的实际距离d1与标准距离d0之间的比值b；

根据比值b将放大倍数调节为a2，a2= a1*b；

判断a2是否大于放大倍数阈值ath，ath＞1；

若a2≥ath，则根据a2放大客服机器人的显示屏的显示内容；

若a2＜ath，则根据ath放大客服机器人的显示屏的显示内容。

需要说明的是，本公开实施例中，基于人工智能的客服机器人的交互方法的相关内容均适用于基于人工智能的客服机器人的交互系统中对应的模块，此处不再进行赘述。

此外，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行以上任一的基于人工智能的客服机器人的交互方法。

该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器（ROM）、硬盘、闪存等。

该处理器可以是中央处理单元（CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令，使得该电子设备执行前述的本公开各实施例的基于人工智能的客服机器人的交互方法的全部或部分步骤。

本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。

如图5为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。其示出了适于用来实现本公开实施例中的电子设备的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（ROM）中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器（RAM）中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出（I/O）接口也连接至总线。

通常，以下装置可以连接至I/O接口：包括例如传感器或者视觉信息采集设备等的输入装置；包括例如显示屏等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备（比如边缘计算设备）进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的基于人工智能的客服机器人的交互方法的全部或部分步骤。

有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。

此外，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行以上任一项的基于人工智能的客服机器人的交互方法。

上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质（例如：CD－ROM和DVD）、磁光存储介质（例如：MO）、磁存储介质（例如：磁带或移动硬盘）、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体（例如：存储卡）和具有内置ROM的媒体（例如：ROM盒）。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

在本公开中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序，本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，以便例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC（即A和B和C）。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。

还需要指出的是，在本公开的系统和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。

可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此所述的技术的各种改变、替换和更改。此外，本公开的权利要求的范围不限于以上所述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此所述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而，所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此，本公开不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims

1.一种基于人工智能的客服机器人的交互方法，其特征在于，包括：

采集用户的用户信息；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法，其特征在于，还包括：在所述采集用户的用户信息之前，

对用户进行人脸识别，获取所述用户的年龄特征；

判断所述年龄特征是否属于预设年龄范围；

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法，其特征在于，还包括：获取所述用户与所述客服机器人的显示屏之间的实际距离d1。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法，其特征在于，所述在所述年龄特征属于预设年龄范围时，放大所述客服机器人的显示屏的显示内容包括：

根据所述比值b将所述放大倍数调节为a2，a2= a1*b；

判断a2是否大于放大倍数阈值ath，ath＞1；

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法，其特征在于，所述显示效果包括消息呈现方式、显示尺寸、显示位置和显示亮度，所述预先构建的显示效果调节模型包括四个独立的调节子模型以及集合子模型，所述四个独立的调节子模型分别对应不同种类的显示效果。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法，其特征在于，所述将所有所述目标特征输入预先构建的显示效果调节模型，输出显示效果调节策略包括：

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法，其特征在于，预设各显示效果调节子策略的权重包括：

确定各所述调节场景下的有效显示效果调节方式；

8.一种基于人工智能的客服机器人的交互系统，其特征在于，包括：

客服机器人；

采集模块，用于采集用户的用户信息；

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7任一所述的基于人工智能的客服机器人的交互方法。