CN116112605A - 人工客服的智能辅助方法、系统、介质及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种人工客服的智能辅助方法、系统、介质及设备，所述方法包括：在人工客服通过智能辅助系统的外呼模块向目标对象发起语音通话的过程中，工作台的人工智能模块响应所述通话接通事件，实时记录通话内容；所述人工智能模块对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图；所述人工智能模块根据所述用户意图，从预设知识库中检索相关资源，并生成针对所述用户意图的解决方案；所述人工智能模块向所述人工客服推送所述解决方案。该方法用以提高人工客服的工作效率。

Description

人工客服的智能辅助方法、系统、介质及设备

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种人工客服的智能辅助方法、系统、介质及设备。

背景技术

目前在企业经营中，客服是必不可少的角色。在移动互联网时代，随着电话服务热线的出现，企业的客户通信服务也变得多样化。当越来越多的人以电话服务这种方式与企业员工接触时，有时会发生话务拥堵，可能人工客服做不到及时处理用户的问题，导致客户体验差。企业的用人成本不断增加，越来越来越多企业通过改用机器人客服为客户提供服务，但是现有的机器人客服大多存在自动回复单句严重、回复内容针对性不强或者无效等问题，难以提供个性化服务，总体表现为机器人客服无法完全做到真正理解客户。所以，亟需提供一种客服系统来改善上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人工客服的智能辅助方法、系统、介质及设备，用以提升人工客服的工作效率，且能够改善机器人客服的弱理解性。

第一方面，本发明实施例提供一种人工客服的智能辅助方法，该方法包括：在人工客服向目标对象发起语音通话的过程中，响应所述通话接通事件，实时记录通话内容；对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图；根据所述用户意图，从预设知识库中检索相关资源，并生成针对所述用户意图的解决方案；向所述人工客服推送所述解决方案。

本发明实施例提供的人工客服的智能辅助方法的有益效果在于：该方法可以借助人工智能模块的语音识别等技术为人工客服提供实时语音文本和从预设知识库中检索到的相关内容，帮助人工客服快速高效地掌握用户需求，从而更好地完成客户服务，将人工客服与人工智能相结合，既可以做到提高人工客服的工作效率，提高用户使用体验，又可以改善传统机器人客服因弱理解性无法独立提供高质量服务的问题。

在一种可能的实施方案中，对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图，包括：利用人工智能技术对通话内容进行语音识别和转换，生成通话文本；对所述通话文本中的业务问题和业务答案进行文本分类和语义分析，获取业务需求和情感判别结果；根据业务需求和情感判别结果，预测用户意图。

在其它可能的实施方案中，所述方法还包括：在工作台的显示区域显示与每个历史业务问题对应的历史业务答案，以及预测的所述用户意图和与所述用户意图对应的解决方案。

在又一种可能的实施方案中，向所述人工客服推送显示所述解决方案，包括：响应于所述人工客服的搜索操作，向所述人工客服推送所述用户意图的解决方案；显示所述用户意图和所述解决方案的描述内容。该方法有助于及时响应人工客服的搜索操作，对人工客服进行辅助。

在其它可能的实施方案中，所述方法还包括：在通话结束后，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中。该方法中，经验丰富的人工客服人员可以对人工智能模块提供的内容进行修正或筛选，帮助智能客服系统不断学习业务需求，更新知识库，使得知识库能够在多种需求场景下提供更智能的辅助。

在又一种可能的实施方案中，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中之后，所述方法还包括：利用人工智能技术对所述知识库进行数据清洗和聚类分析，标记核心业务问题，以及对应的业务答案。这样有助于避免知识库因不断更新导致的数据冗余、响应速度变慢。

第二方面，本发明还提供一种人工客服的智能辅助系统，该系统包括知识库、工单模块、外呼模块和人工智能模块，其中：

所述工单模块，用于向人工客户分配待处理的工单；

所述外呼模块，用于向目标对象发起语音通话；

所述人工智能模块，用于：在人工客服通过外呼模块向目标对象发起语音通话的过程中，响应所述通话接通事件，实时记录通话内容；对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图；根据所述用户意图，从预设知识库中检索相关资源，并生成针对所述用户意图的解决方案；向所述人工客服推送所述解决方案。

在一种可能的实施方案中，所述人工智能模块对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图，具体用于：所述人工智能模块利用人工智能技术对通话内容进行语音识别和转换，生成通话文本；所述人工智能模块对所述通话文本中的业务问题和业务答案进行文本分类和语义分析，获取业务需求和情感判别结果；根据业务需求和情感判别结果，预测用户意图。

在一种可能的实施方案中，所述智能辅助系统还包括显示模块，用于：在所述工作台的显示区域显示与每个历史业务问题对应的历史业务答案，以及预测的所述用户意图和与所述用户意图对应的解决方案。

在一种可能的实施方案中，所述人工智能模块向所述人工客服推送所述解决方案，具体用于：响应于所述人工客服的搜索操作，所述人工智能模块向所述人工客服推送所述用户意图的解决方案；所述显示模块，具体用于显示所述用户意图和所述解决方案的描述内容。

在一种可能的实施方案中，还包括更新模块，用于：在通话结束后，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中。该方法通过不断更新知识库，使得知识库能够提供持续且有效的共享知识。

在一种可能的实施方案中，所述更新模块将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中之后，还用于：利用人工智能技术对所述知识库进行数据清洗和聚类分析，标记核心业务问题以及对应的业务答案。

第三方面，本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得处理器执行上述第一方面所执行的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种终端设备，包括处理器和存储器。其中，存储器用于存储一个或多个计算机程序；当存储器存储的一个或多个计算机程序被处理器执行时，使得该处理器能够实现上述第一方面的任意一种可能的实施例的方法。

第五方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在处理器上运行时，使得所述处理器执行上述任一方面的任意一种可能的实施例的方法。

关于上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种智能辅助系统结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种人工客服的智能辅助方法流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种工作台示意图；

图4为本发明实施例提供的一种人工智能算法分析过程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种工作台的界面显示示意图；

图6为本发明实施例提供的一种终端设备结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例涉及人工智能(artificial intelligence，AI)和机器学习技术，基于人工智能中的深度学习网络和机器学习(machine learning，ML)而实现方案。

随着人工智能技术研究和进步，人工智能在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能客服、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、机器人、智能医疗等，相信随着技术的发展，人工智能将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习等技术。

知识库(Knowledge base)是用于知识管理的一种特殊的数据库，以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家，它是求解问题所需领域知识的集合，包括基本事实、规则和其它有关信息。把个人及群体得到的知识进行有效管理，则是知识管理最根本的目的。知识管理的第一步是把隐性知识转化为显性知识，并加以保存。而知识库保存的形式，可以是文字、声音或影像等。久而久之，所保存的显性知识便汇集成一个知识库。而知识库里的东西需要不断的更新，以确保透过知识库能持续且有效率的进行知识分享。

在本发明实施例的描述中，以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本发明的限制。如在本发明的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括例如“一个或多个”这种表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，在本发明以下各实施例中，“至少一个”、“一个或多个”是指一个或两个以上(包含两个)。术语“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系；例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A、B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本发明的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“连接”包括直接连接和间接连接，除非另外说明。“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。

在本发明实施例中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或实现方案方案不应被解释为比其它实施例或实现方案方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

本发明实施例中所提供的人工客服的智能辅助方法可以应用于如图1所示的智能辅助系统架构图，该智能辅助系统架构包括工单模块101、外呼模块102、人工智能模块103和知识库104。工单模块101，用于向人工客户分配待处理的工单；所述外呼模块102，用于向目标对象发起语音通话。知识库104中保存有工单对应的各个业务类别对应的信息资源。人工智能模块103，用于在人工客服通过外呼模块向目标对象发起语音通话的过程中，响应所述通话接通事件，实时记录通话内容；对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图；根据所述用户意图，从预设知识库中检索相关资源，并生成针对所述用户意图的解决方案；向所述人工客服推送所述解决方案。另外，智能辅助系统还包括显示模块105，用于：在所述工作台的显示区域显示与每个历史业务问题对应的历史业务答案，以及预测的所述用户意图和与所述用户意图对应的解决方案。智能辅助系统还可以包括更新模块106，用于在通话结束后，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中。

该智能辅助系统可以集成于智能手机、平板电脑或便携式个人计算机等终端设备上，人工客服可以在终端设备完成工单操作、外呼操作和人工智能分析处理等过程，人工客服借助人工智能模块的语音识别等技术为人工客服提供实时语音文本和从预设知识库中检索到的相关内容，帮助人工客服快速高效地掌握用户需求，从而更好地完成客户服务，将人工客服与人工智能相结合，既可以做到提高人工客服的工作效率，提高用户使用体验，又可以改善传统机器人客服因弱理解性无法单一提供高质量服务的问题。

基于如图1所示的智能辅助系统，本发明实施例提供了一种人工客服的智能辅助方法，如图2所示，该方法的流程可以具有智能辅助系统的终端设备执行，该方法包括以下步骤：

S201，在人工客服向目标对象发起语音通话的过程中，响应所述通话接通事件，实时记录通话内容。

示例性地，如图3所示，工单模块101和外呼模块102可以位于终端设备上的工作台，人工客服借助工作台进行工单操作、外呼操作和信息管理。首先人工客服获取系统智能分配的工单，了解客户信息并进行外呼操作，以及记录整理相关信息。工作台的外呼模块102在电话接通时，会生成通话接通事件，人工智能模块103可以响应于该事件，实时录音或者实时记录通话中的关键内容。

S202，对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图。

一种可能的实施方式中，一方面，该步骤可以利用人工智能技术对通话内容进行语音识别和转换，生成通话文本；另一方面，对所述通话文本中的业务问题和业务答案进行文本分类和语义分析，获取业务需求和情感判别结果；根据业务需求和情感判别结果，预测用户意图。示例性的，如图4所示，人工智能模块103中的语音分析包括语音识别、语音转写和声纹情感判别，分别实现自动区分说话人、语音转文字和利用语音判断情绪走向的功能。人工智能模块103中的文本分析包括文本分类和情感判别，可对业务问题和客户回答智能分类，通过词性分析和上下文内容判断客户情感类别。人工智能模块语音和文本分析使用了传统机器学习、深度神经网络等多种算法，自动识别和理解用户的问题，并通过语义分析了解用户的意图和情绪走向，辅助人工客服与客户进行更准确的沟通。

S203，根据所述用户意图，从预设知识库中检索相关资源，并生成针对所述用户意图的解决方案。

S204，向所述人工客服推送所述解决方案。

一种可能的实施例中，该S204可以在人工客服进行搜索操作后，响应于所述人工客服的搜索操作，向所述人工客服推送所述用户意图的解决方案；显示所述用户意图和所述解决方案的描述内容。示例性的，如图5所示，工作台的显示界面显示有资源，人工客服可以根据需要查询相关资源，主动触发智能辅助系统提供的相关推送信息。应理解，智能辅助系统也可以不借助人工客户的操作，自动推送相关信息。

一种可能的实施例中，本发明还可以在工作台的显示区域显示与每个历史业务问题对应的历史业务答案，以及预测的所述用户意图和与所述用户意图对应的解决方案。示例性的，如图5所示，工作台显示了人工客服对调查人的联系人张先生的语音通话对应的文本内容，而且还显示了人工客服所提出的调查问题，以及对方给予的回答，另外，还显示有人工客服对通话对象当前表现的评价结果，例如回答是否正常或者发生犹豫等表现的评价。

一种可能的实施例中，所述方法还包括：在通话结束后，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中。该方法通过不断更新知识库，使得知识库能够提供持续且有效的共享知识。

一种可能的实施例中，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中之后，所述方法还包括：利用人工智能技术对所述知识库进行数据清洗和聚类分析，标记核心业务问题，以及对应的业务答案。这样有助于避免知识库因不断更新导致的数据冗余、响应速度变慢。

上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。

上述即时消息应用中文本信息的提取系统可以是由芯片或芯片模组执行。关于上述实施例中描述的各个装置、产品包含的各个模块/单元，其可以是软件模块/单元，也可以是硬件模块/单元，或者也可以部分是软件模块/单元，部分是硬件模块/单元。

在本发明的另一些实施例中，本发明实施例公开了一种终端设备，如图6所示，该终端设备可以集成上述智能辅助系统，硬件组成上包括：一个或多个处理器601；存储器602；显示器603；一个或多个应用程序(未示出)；以及一个或多个计算机程序604，上述各器件可以通过一个或多个通信总线605连接。其中该一个或多个计算机程序604被存储在上述存储器602中并被配置为被该一个或多个处理器601执行，该一个或多个计算机程序604包括指令。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机执行时实现上述方法实施例所述方法。具体有益效果可以参见上述方法实施例。

本发明还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品被计算机执行时实现上述方法实施例所述方法。具体有益效果可以参见上述方法实施例。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置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。

在本发明实施例各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：快闪存储器、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明实施例的具体实施方式，但本发明实施例的保护范围并不局限于此，任何在本发明实施例揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此，本发明实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种人工客服的智能辅助方法，其特征在于，包括：

在人工客服向目标对象发起语音通话的过程中，响应所述通话接通事件，实时记录通话内容；

对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图；

根据所述用户意图，从预设知识库中检索相关资源，并生成针对所述用户意图的解决方案；

向所述人工客服推送所述解决方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图，包括：

利用人工智能技术对通话内容进行语音识别和转换，生成通话文本；

对所述通话文本中的业务问题和业务答案进行文本分类和语义分析，获取业务需求和情感判别结果；

根据业务需求和情感判别结果，预测用户意图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在工作台的显示区域显示与每个历史业务问题对应的历史业务答案，以及预测的所述用户意图和与所述用户意图对应的解决方案。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在通话结束后，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中之后，所述方法还包括：

利用人工智能技术对所述知识库进行数据清洗和聚类分析，标记核心业务问题，以及对应的业务答案。

6.一种人工客服的智能辅助系统，包括知识库、工单模块、外呼模块和人工智能模块，其特征在于，其中：

所述工单模块，用于向人工客户分配待处理的工单；

所述外呼模块，用于向目标对象发起语音通话；

所述人工智能模块，用于：在人工客服通过外呼模块向目标对象发起语音通话的过程中，响应所述通话接通事件，实时记录通话内容；对所述通话内容进行算法分析，预测用户意图；根据所述用户意图，从预设知识库中检索相关资源，并生成针对所述用户意图的解决方案；向所述人工客服推送所述解决方案。

7.根据权利要求6所述的智能辅助系统，其特征在于，所述智能辅助系统还包括显示模块，用于：

显示与每个历史业务问题对应的历史业务答案，以及预测的所述用户意图和与所述用户意图对应的解决方案。

8.根据权利要求6或7所述的智能辅助系统，其特征在于，还包括更新模块，用于：

在通话结束后，将经过人工客服判断处理后的所述通话相关的历史业务问题和历史业务答案更新至所述知识库中。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

10.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述终端设备实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

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