CN114416701A - 一种基于大数据的财务咨询智能引导系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明适用于电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的财务咨询智能引导系统及方法，所述方法包括：构建智能咨询引导数据库，实时获取人工服务记录数据；进行文字提取和文字识别，生成服务标签；统计服务标签，构建服务需求分类树；接收用户咨询条件信息，对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，接收用户反馈，直至定位到服务需求分类树的末端。本发明通过对历史上人工服务时的流程进行分析，从而从每一次人工服务过程中提取关键信息，并据此生成相应的咨询服务过程，以实现人机服务套用人工服务模式的方式来为客户服务，随着人工服务数据的不断增加，人机服务的效率也就越高，服务质量也就越好，逐渐可以减少人工的参与。

Description

一种基于大数据的财务咨询智能引导系统及方法

技术领域

本发明属于电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的财务咨询智能引导系统及方法。

背景技术

财务咨询是指具有财务与会计及相关专业知识的自然人或法人，接受委托向委托人提供业务解答、筹划及指导等服务的行为。财务咨询的涵义应当是十分宽泛的，无论是接受委托提供专业服务的财务咨询，还是从属于全面管理提供咨询服务的附属性财务咨询。都应是不可或缺的。因此，可以将财务咨询大体定义为：咨询公司、证券公司、投资银行等专业机构及其专业人员，为客户、投资者等服务对象提供的有关资产管理、证券投资等财务方面的管理咨询服务，即一切有关财务的咨询服务活动都是广义上的财务咨询。

在当前的财务咨询过程中，用户直接致电，在电话中来进行咨询和沟通，在进行沟通的过程中，为了能够快速弄清问题，服务人员一般通过提问的方式来获取关键信息，从而逐渐缩小问题的范围。

但是，人工进行咨询的成本是很高的，而且用户的咨询热度也是变动的，而服务人员的数量是无法变动的，因此只通过人工服务容易出现人员过剩或者人员不足的情况。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的财务咨询智能引导方法，旨在解决背景技术第三部分中提出的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于大数据的财务咨询智能引导方法，所述方法包括：

构建智能咨询引导数据库，实时获取人工服务记录数据，所述人工服务记录数据包括语音服务记录和文字服务记录；

对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签；

统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题，所述服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支；

接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，并接收用户反馈，直至根据用户反馈定位到服务需求分类树的末端。

优选的，所述对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签的步骤，具体包括：

从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录；

对语音记录进行语音识别，对文字记录进行信息提取，根据提取结果和识别结果生成咨询模拟流程；

根据咨询模拟流程生成服务标签，所述服务标签用于表征相应咨询模拟流程的内容。

优选的，所述统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题的步骤，具体包括：

统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，并进行去重处理；

按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，从而构建服务需求分类树；

根据服务需求分类树为每个分叉生成一个咨询问题，每个所述咨询问题对应有咨询模拟流程。

优选的，所述接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题的步骤，具体包括：

接收用户咨询条件信息，对用户咨询条件信息进行信息提取，得到筛选信息；

根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除不相关的咨询问题；

按照服务需求分类树的架构选择相应的咨询问题，并展示给用户。

优选的，人工服务记录数据中若包含图片数据，则对图片进行识别，得到图片识别结果。

优选的，用户咨询条件信息中不包含任何信息时，转接人工。

本发明实施例的另一目的在于提供一种基于大数据的财务咨询智能引导系统，所述系统包括：

数据获取模块，用于构建智能咨询引导数据库，实时获取人工服务记录数据，所述人工服务记录数据包括语音服务记录和文字服务记录；

数据识别模块，用于对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签；

标签统计模块，用于统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题，所述服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支；

流程定位模块，用于接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，并接收用户反馈，直至根据用户反馈定位到服务需求分类树的末端。

优选的，所述数据识别模块包括：

数据分离单元，用于从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录；

流程生成单元，用于对语音记录进行语音识别，对文字记录进行信息提取，根据提取结果和识别结果生成咨询模拟流程；

信息生成单元，用于根据咨询模拟流程生成服务标签，所述服务标签用于表征相应咨询模拟流程的内容。

优选的，所述标签统计模块包括：

标签处理单元，用于统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，并进行去重处理；

标签分类单元，用于按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，从而构建服务需求分类树；

咨询问题生成单元，用于根据服务需求分类树为每个分叉生成一个咨询问题，每个所述咨询问题对应有咨询模拟流程。

优选的，所述流程定位模块包括：

信息接收单元，用于接收用户咨询条件信息，对用户咨询条件信息进行信息提取，得到筛选信息；

服务筛选单元，用于根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除不相关的咨询问题；

信息展示单元，用于按照服务需求分类树的架构选择相应的咨询问题，并展示给用户。

本发明实施例提供的一种基于大数据的财务咨询智能引导方法，通过对历史上人工服务时的流程进行分析，从而从每一次人工服务过程中提取关键信息，随着数据的积累，形成了大量的数据，并据此生成相应的咨询服务过程，以实现人机服务套用人工服务模式的方式来为客户服务，随着人工服务数据的不断增加，人机服务的效率也就越高，服务质量也就越好，逐渐可以减少人工的参与。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于大数据的财务咨询智能引导方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签的步骤的流程图；

图3为本发明实施例提供的统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题的步骤的流程图；

图4为本发明实施例提供的接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，并接收用户反馈，直至根据用户反馈定位到服务需求分类树的末端的步骤的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种基于大数据的财务咨询智能引导系统的架构图；

图6为本发明实施例提供的一种数据识别模块的架构图；

图7为本发明实施例提供的一种标签统计模块的架构图；

图8为本发明实施例提供的一种流程定位模块的架构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

在当前的财务咨询过程中，用户直接致电，在电话中来进行咨询和沟通，在进行沟通的过程中，为了能够快速弄清问题，服务人员一般通过提问的方式来获取关键信息，从而逐渐缩小问题的范围。但是，人工进行咨询的成本是很高的，而且用户的咨询热度也是变动的，而服务人员的数量是无法变动的，因此只通过人工服务容易出现人员过剩或者人员不足的情况。

在本发明中，通过对历史上人工服务时的流程进行分析，从而从每一次人工服务过程中提取关键信息，随着数据的积累，形成了大量的数据，并据此生成相应的咨询服务过程，以实现人机服务套用人工服务模式的方式来为客户服务，随着人工服务数据的不断增加，人机服务的效率也就越高，服务质量也就越好，逐渐可以减少人工的参与。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种基于大数据的财务咨询智能引导方法的流程图，所述方法包括：

S100，构建智能咨询引导数据库，实时获取人工服务记录数据，所述人工服务记录数据包括语音服务记录和文字服务记录。

在本步骤中，构建智能咨询引导数据库，在刚开始构建时，该智能咨询引导数据库为空数据库，在随后过程中，通过对人工服务的过程进行分析，从而得到相应的人工服务流程，将其转化为标准的服务流程导入到智能咨询引导数据库当中，为了实现这一目的，对人工服务记录数据进行实时获取，即每一次进行人工服务的流程均记录下来，在人工服务过程中，可以采用语音交流或者文字交流的方式，当然，若在交流过程中涉及到图片，则对图片进行内容识别，以提取其中包含的文字，随着人工服务时间的增加，为客户服务的数量也逐渐增加，那么作为人机服务的依据也就相应增加；用户咨询条件信息中不包含任何信息时，转接人工。

S200，对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签。

在本步骤中，对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，对于其中包含的文字内容，可以直接获取其中包含的文字，对于语音交流的记录，则需要通过语音识别的方式来获取该语音记录中包含的文字信息，在进行文字提取和文字识别的时候，按照时间顺序进行记录，并且以对话的方式进行记录，最终根据所有的文字信息，为该次人工服务记录生成相应的服务标签，如业务名称、具体操作等，该服务标签相当于通过关键字来对该次人工服务的内容进行表征。

S300，统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题，所述服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支。

在本步骤中，统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，然后构建一个空的分类树，按照预设的业务板块对服务标签进行分类，该业务板块也按照分类树进行设置，从而根据分类后的服务标签生成服务需求分类树，此时针对每个分叉生成一个咨询问题，通过该咨询问题就可以逐步对用户需要咨询的问题进行细化，为了便于人机交互，服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支，即采用非此即彼的方式。

S400，接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，并接收用户反馈，直至根据用户反馈定位到服务需求分类树的末端。

在本步骤中，接收用户咨询条件信息，在用户进行咨询之前，通过提示，告知用户简单描述一下仔细需要咨询的问题，从而通过语音识别的方式，得到用户咨询条件信息中包含的内容，进而从中提取关键字，根据关键字匹配相应的服务标签，并进一步根据服务标签来判定用户需要咨询的问题在服务需求分类树中的范围，从而实现筛选的目的，在筛选后的范围内，根据服务需求分类树剩余部分最顶端的咨询问题展示给用户，用户则根据咨询问题进行反馈，并进一步对服务需求分类树剩余部分进行筛选，从而逐步缩小用户需要咨询问题的范围，最终定位到服务需求分类树的末端，调取相应的答复文件即可。

如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，所述对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签的步骤，具体包括：

S201，从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录。

在本步骤中，从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录，如果包含图片记录，也需要对图片进行文字提取或者内容识别，在进行识别时，可以先对语音记录与文字记录进行排序，然后再按照顺序进行识别。

S202，对语音记录进行语音识别，对文字记录进行信息提取，根据提取结果和识别结果生成咨询模拟流程。

在本步骤中，对语音记录进行语音识别，在人工服务过程中，对服务人员与用户之间的对话进行录制，也可以边录制边识别，从而形成语音识别结果，然后按照对话的方式对整个服务过程中的语音进行排列，那么对上述对话内容进行特征提取，即可确定人工服务过程中的流程，即可生成咨询模拟流程，在此过程中，对话采用问答方式体现，从而在咨询模拟流程中设置相应的问答模板，如第一轮对话，服务人员询问用户是否咨询A模块业务，用户回答是的，那么相应的咨询模拟流程则设置的模板中，则设置第一个问题为询问用户所需咨询业务的板块，根据用户的回答来匹配相应的咨询模拟流程。

S203，根据咨询模拟流程生成服务标签，所述服务标签用于表征相应咨询模拟流程的内容。

在本步骤中，根据咨询模拟流程生成服务标签，服务标签是根据咨询模拟流程的内容生成的，如在一个人工服务过程中，用户咨询的内容主要包含A模块业务，那就生成一个对应的服务标签，A模块业务咨询，具体还可以根据用户最终的需求，设置业务办理，业务退订等服务标签。

如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，所述统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题的步骤，具体包括：

S301，统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，并进行去重处理。

在本步骤中，统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，在此过程中，旨在将当前包含的所有服务标签都提取出来，并且保证不重复，因此需要进行去重处理。

S302，按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，从而构建服务需求分类树。

S303，根据服务需求分类树为每个分叉生成一个咨询问题，每个所述咨询问题对应有咨询模拟流程。

在本步骤中，按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，在进行分类后，对服务需求分类树进行填充，即每一个分叉对应一个服务标签，根据该服务标签生成一个咨询问题，根据当前已知的用户需求范围，可以对咨询模拟流程进行检索，从而根据咨询模拟流程则可以确定需要下一步需要向用户提出的问题，以逐步缩小用户需求的范围。

如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，所述接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题的步骤，具体包括：

S401，接收用户咨询条件信息，对用户咨询条件信息进行信息提取，得到筛选信息。

在本步骤中，接收用户咨询条件信息，用户咨询条件信息可以为语音信息，也可以是文字信息，若为语音信息，则需要进行语音识别，从而将得到的内容进行关键字提取，以得到筛选信息。

S402，根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除不相关的咨询问题。

S403，按照服务需求分类树的架构选择相应的咨询问题，并展示给用户。

在本步骤中，根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除用户需求不涉及的服务需求分类树的部分，在剩余部分中，将最顶端的咨询问题提交给用户，用户则据此进行回答，根据回答进一步缩小范围，然后进行下一轮提问，在抵达服务需求分类树末端时，即完成了对客户需求的定位。

如图5所示，为本发明实施例提供的一种基于大数据的财务咨询智能引导系统，所述系统包括：

数据获取模块100，用于构建智能咨询引导数据库，实时获取人工服务记录数据，所述人工服务记录数据包括语音服务记录和文字服务记录。

在本系统中，数据获取模块100构建智能咨询引导数据库，在刚开始构建时，该智能咨询引导数据库为空数据库，对人工服务记录数据进行实时获取，即每一次进行人工服务的流程均记录下来，在人工服务过程中，可以采用语音交流或者文字交流的方式，当然，若在交流过程中涉及到图片，则对图片进行内容识别，以提取其中包含的文字。

数据识别模块200，用于对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签。

在本系统中，数据识别模块200对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，对于其中包含的文字内容，可以直接获取其中包含的文字，对于语音交流的记录，则需要通过语音识别的方式来获取该语音记录中包含的文字信息，在进行文字提取和文字识别的时候，按照时间顺序进行记录，并且以对话的方式进行记录，最终根据所有的文字信息，为该次人工服务记录生成相应的服务标签，如业务名称、具体操作等，该服务标签相当于通过关键字来对该次人工服务的内容进行表征。

标签统计模块300，用于统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题，所述服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支。

在本系统中，标签统计模块300统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，然后构建一个空的分类树，按照预设的业务板块对服务标签进行分类，该业务板块也按照分类树进行设置，从而根据分类后的服务标签生成服务需求分类树，此时针对每个分叉生成一个咨询问题，通过该咨询问题就可以逐步对用户需要咨询的问题进行细化，为了便于人机交互，服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支，即采用非此即彼的方式。

流程定位模块400，用于接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，并接收用户反馈，直至根据用户反馈定位到服务需求分类树的末端。

在本系统中，流程定位模块400接收用户咨询条件信息，在用户进行咨询之前，通过提示，告知用户简单描述一下仔细需要咨询的问题，从而通过语音识别的方式，得到用户咨询条件信息中包含的内容，进而从中提取关键字，根据关键字匹配相应的服务标签，并进一步根据服务标签来判定用户需要咨询的问题在服务需求分类树中的范围，从而实现筛选的目的，在筛选后的范围内，根据服务需求分类树剩余部分最顶端的咨询问题展示给用户，用户则根据咨询问题进行反馈，并进一步对服务需求分类树剩余部分进行筛选，从而逐步缩小用户需要咨询问题的范围，最终定位到服务需求分类树的末端，调取相应的答复文件即可。

如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，所述数据识别模块200包括：

数据分离单元201，用于从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录。

在本模块中，数据分离单元201从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录，如果包含图片记录，也需要对图片进行文字提取或者内容识别，在进行识别时，可以先对语音记录与文字记录进行排序，然后再按照顺序进行识别。

流程生成单元202，用于对语音记录进行语音识别，对文字记录进行信息提取，根据提取结果和识别结果生成咨询模拟流程。

在本模块中，流程生成单元202对语音记录进行语音识别，在人工服务过程中，对服务人员与用户之间的对话进行录制，也可以边录制边识别，从而形成语音识别结果，然后按照对话的方式对整个服务过程中的语音进行排列，那么对上述对话内容进行特征提取，即可确定人工服务过程中的流程，即可生成咨询模拟流程，在此过程中，对话采用问答方式体现，从而在咨询模拟流程中设置相应的问答模板。

信息生成单元203，用于根据咨询模拟流程生成服务标签，所述服务标签用于表征相应咨询模拟流程的内容。

在本模块中，信息生成单元203根据咨询模拟流程生成服务标签，服务标签是根据咨询模拟流程的内容生成的，如在一个人工服务过程中，用户咨询的内容主要包含A模块业务，那就生成一个对应的服务标签，A模块业务咨询，具体还可以根据用户最终的需求，设置业务办理，业务退订等服务标签。

如图7所示，作为本发明的一个优选实施例，所述标签统计模块300包括：

标签处理单元301，用于统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，并进行去重处理。

在本模块中，标签处理单元301统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，在此过程中，旨在将当前包含的所有服务标签都提取出来，并且保证不重复，因此需要进行去重处理。

标签分类单元302，用于按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，从而构建服务需求分类树。

咨询问题生成单元303，用于根据服务需求分类树为每个分叉生成一个咨询问题，每个所述咨询问题对应有咨询模拟流程。

在本模块中，按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，在进行分类后，对服务需求分类树进行填充，即每一个分叉对应一个服务标签，根据该服务标签生成一个咨询问题，根据当前已知的用户需求范围，可以对咨询模拟流程进行检索，从而根据咨询模拟流程则可以确定需要下一步需要向用户提出的问题，以逐步缩小用户需求的范围。

如图8所示，作为本发明的一个优选实施例，所述流程定位模块400包括：

信息接收单元401，用于接收用户咨询条件信息，对用户咨询条件信息进行信息提取，得到筛选信息。

在本模块中，信息接收单元401接收用户咨询条件信息，用户咨询条件信息可以为语音信息，也可以是文字信息，若为语音信息，则需要进行语音识别，从而将得到的内容进行关键字提取，以得到筛选信息。

服务筛选单元402，用于根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除不相关的咨询问题。

信息展示单元403，用于按照服务需求分类树的架构选择相应的咨询问题，并展示给用户。

在本模块中，根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除用户需求不涉及的服务需求分类树的部分，在剩余部分中，将最顶端的咨询问题提交给用户，用户则据此进行回答，根据回答进一步缩小范围，然后进行下一轮提问，在抵达服务需求分类树末端时，即完成了对客户需求的定位。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的财务咨询智能引导方法，其特征在于，所述方法包括：

构建智能咨询引导数据库，实时获取人工服务记录数据，所述人工服务记录数据包括语音服务记录和文字服务记录；

对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签；

统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题，所述服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支；

接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，并接收用户反馈，直至根据用户反馈定位到服务需求分类树的末端。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的财务咨询智能引导方法，其特征在于，所述对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签的步骤，具体包括：

从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录；

对语音记录进行语音识别，对文字记录进行信息提取，根据提取结果和识别结果生成咨询模拟流程；

根据咨询模拟流程生成服务标签，所述服务标签用于表征相应咨询模拟流程的内容。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的财务咨询智能引导方法，其特征在于，所述统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题的步骤，具体包括：

统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，并进行去重处理；

按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，从而构建服务需求分类树；

根据服务需求分类树为每个分叉生成一个咨询问题，每个所述咨询问题对应有咨询模拟流程。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的财务咨询智能引导方法，其特征在于，所述接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题的步骤，具体包括：

接收用户咨询条件信息，对用户咨询条件信息进行信息提取，得到筛选信息；

根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除不相关的咨询问题；

按照服务需求分类树的架构选择相应的咨询问题，并展示给用户。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的财务咨询智能引导方法，其特征在于，人工服务记录数据中若包含图片数据，则对图片进行识别，得到图片识别结果。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的财务咨询智能引导方法，其特征在于，用户咨询条件信息中不包含任何信息时，转接人工。

7.一种基于大数据的财务咨询智能引导系统，其特征在于，所述系统包括：

数据获取模块，用于构建智能咨询引导数据库，实时获取人工服务记录数据，所述人工服务记录数据包括语音服务记录和文字服务记录；

数据识别模块，用于对人工服务记录数据进行文字提取和文字识别，并根据提取结果和识别结果生成服务标签；

标签统计模块，用于统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，构建服务需求分类树，根据服务需求分类树的每个分叉生成一个咨询问题，所述服务需求分类树的每一个分叉包括两个分支；

流程定位模块，用于接收用户咨询条件信息，根据用户咨询条件信息对服务需求分类树进行筛选，展示咨询问题，并接收用户反馈，直至根据用户反馈定位到服务需求分类树的末端。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的财务咨询智能引导系统，其特征在于，所述数据识别模块包括：

数据分离单元，用于从人工服务记录数据中分离出语音记录与文字记录；

流程生成单元，用于对语音记录进行语音识别，对文字记录进行信息提取，根据提取结果和识别结果生成咨询模拟流程；

信息生成单元，用于根据咨询模拟流程生成服务标签，所述服务标签用于表征相应咨询模拟流程的内容。

9.根据权利要求8所述的基于大数据的财务咨询智能引导系统，其特征在于，所述标签统计模块包括：

标签处理单元，用于统计所有人工服务记录数据对应的服务标签，并进行去重处理；

标签分类单元，用于按照预设的分类树模型对服务标签进行分类处理，从而构建服务需求分类树；

咨询问题生成单元，用于根据服务需求分类树为每个分叉生成一个咨询问题，每个所述咨询问题对应有咨询模拟流程。

10.根据权利要求7所述的基于大数据的财务咨询智能引导系统，其特征在于，所述流程定位模块包括：

信息接收单元，用于接收用户咨询条件信息，对用户咨询条件信息进行信息提取，得到筛选信息；

服务筛选单元，用于根据筛选信息中包含的内容对服务需求分类树进行筛选，排除不相关的咨询问题；

信息展示单元，用于按照服务需求分类树的架构选择相应的咨询问题，并展示给用户。

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