CN116600040A - 分析外呼数据的方法、系统、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供分析外呼数据的方法，所述方法包括：依据外呼数据对应的业务，获取用于核实所述外呼数据的条件集，所述条件集包括多个条件；以所获取的条件集中的各所述条件与所述外呼数据进行匹配，各所述条件被设置为能通过逻辑运算配置；基于所述匹配结果评估外呼情况，所述外呼情况是对应所述外呼数据的外呼的情况。还提供分析外呼数据的系统、电子设备和存储介质。本申请提供的分析外呼数据的方法，不再需要人工介入外呼评估且对外呼记录的评估更为全面。

Description

分析外呼数据的方法、系统、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术，更为具体地，涉及对外呼数据进行分析的技术。

背景技术

电话外呼是服务业沟通客户的方式之一。随着人工智能技术的发展，当前的电话外呼大多已采用电话智能外呼，即由会话机器人来进行电话外呼。因为外呼通常是基于业务需要发起的外呼任务，有具体的业务目的，所以会在外呼结束后对业务结果进行检视。

当前，对外呼的检视是通过检查是否命中关键词来判断完成情况。这类外呼无法全面检视较为复杂的业务外呼，往往不得不再人工介入，进行复核。

为此，有必要提供改善的外呼检视方案。

发明内容

本申请提供一种对外呼数据进行分析的方法，不再需要人工介入对外呼的评估且评估的角度更为全面。

根据本申请的一个方面所提供的分析外呼数据的方法，其包括依据外呼数据对应的业务，获取用于核实所述外呼数据的条件集，所述条件集包括多个条件；以所获取的条件集中的各所述条件与所述外呼数据进行匹配，各所述条件被设置为能通过逻辑运算配置；基于所述匹配结果评估外呼情况，所述外呼情况是对应所述外呼数据的外呼的情况。

所述的分析外呼数据的方法，示例地，所述多个条件中的每一个包括对象和属性，所述属性与所述对象关联。

所述的分析外呼数据的方法，示例地，所述属性的值为数量或文字，在所述对象在所述外呼数据中匹配到匹配对象时，值为数量的属性的值增加而值为文字的属性的值被赋予相应文字。

所述的分析外呼数据的方法，示例地，所述对象与要从所述外呼数据获得的信息有关。

所述的分析外呼数据的方法，示例地，各所述条件的对象是标签、意图、策略、响应、通话时长、知识库中的一种。

所述的分析外呼数据的方法，示例地，所述逻辑运算包括逻辑与、逻辑或、逻辑非、优先运算。

所述的分析外呼数据的方法，示例地，所述外呼数据是智能机器人对被呼叫方的语音外呼。

所述的分析外呼数据的方法，示例地，还包括基于对所述外呼情况的评估生成评估报告。

还提供一种分析外呼数据的系统，包括：存储器，用于存储条件集，所述条件集是根据外呼数据对应的业务设置，所述条件集中的每一个包括多个条件；获取模块，用于依据外呼数据对应的业务，从所述条件集中获取用于核实所述外呼数据的条件集；匹配模块，用于以所获取的条件集中的各所述条件来对所述外呼数据进行匹配，各所述条件被设置为能通过逻辑运算配置；评估模块，用于基于所述匹配结果评估外呼情况，所述外呼情况是对应所述外呼数据的外呼的情况。

所提供的分析外呼数据的系统，示例地，所述匹配模块被设置为通过逻辑与、逻辑或、逻辑非、括号优先运算中的一种或其结合对各所述条件进行运算。

所提供的分析外呼数据的系统，示例地，所述外呼数据是智能机器人对被呼叫方的语音外呼。

所提供的分析外呼数据的系统，示例地，所述评估模块还设置为基于对所述外呼情况的评估生成评估报告。

还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述处理器被配置为执行所述指令时实现上文所述的任意一种示例的分析外呼数据的方法。

还提供一种存储介质，用于存储指令，所述指令在被执行时实现上文所述的任意一种示例的分析外呼数据的方法。

以上各示例中，所述条件集中的各所述条件可以是预先根据业务的分类结果设置的。

附图说明

结合附图参阅以下具体实施方式的详细说明，将更加充分地理解本申请，其中：

图1是根据本申请一些示例的分析外呼数据的方法的流程图；

图2是根据本申请示例的一种分析外呼数据的系统的结构示意图；

图3是是可用于执行根据本申请示例的分析外呼数据的方法的系统架构的结构示意图。

具体实施方式

为帮助本领域的技术人员确切地理解本申请要求保护的主题，下文将结合附图详细描述本申请的具体实施方式。

外呼过程通常由呼叫方向被呼叫方发起。在两者之间建立通信之后，即进入外呼通信流程。通信方式例如是通过手持式通信终端、固定电话等各类能进行多媒体通信的设备中的一种所进行的通信。多媒体通信如所理解的那样可以为语音、视频、文字、图片中的一种或其结合。

针对一项业务，可对不同的用户做外呼访问，由此产生多个外呼记录；针对多项业务，对其中每项业务向不同的用户进行外呼产生多个外呼记录，多项业务的外呼记录结合，则可能产生更多外呼记录。本申请中外呼数据指的是外呼记录所记载的外呼内容，而该内容在经由电子设备处理(例如分析)时则可转换为电子设备处理可用的数据。外呼记录的形式可以是文字、语音、视频或它们的结合。本申请可应用于对通过不同通信方式下的不同形式的记录进行处理，但在下文将要结合附图描述的具体例子中，将以电话外呼作为示例。需要说明的是，电话外呼是外呼的一种场景，下文的一些示例中，将以回访作为外呼的一种具体示例。

图1是根据本申请一些示例的分析外呼数据的方法的流程图。该方法包括步骤S100到步骤S104。执行该方法，采用为不同业务设置的条件集命中针对该业务的外呼记录，便可获知该次外呼满足了条件集中的哪些条件，从而对外呼情况作出评估。

每一项业务都有用于评价其外呼记录完成度的条件集，每个业务的条件集包括多个条件，而各条件是从不同的维度设置的用于判定外呼完成情况的条件，由此可全面地判断外呼完成情况。根据本申请的示例，可预先根据业务结果分类来设置条件集。以外呼为例，业务结果分类例如为营销成功、营销失败、高意向、中意向、低意向、无意向、完整外呼、未完整外呼、未能外呼等。

在步骤S100，依据外呼数据对应的业务，获取用于核实外呼数据的条件集，针对每项业务的条件集包括多个条件。

各条件可针对具体业务从不同维度预先设置，比如是根据经由外呼要获得的信息来设置。本申请的示例中，各条件是基于业务结果分类而设置的。可将各条件集以与相应业务关联方式存储，例如构建为数据库存储等。评估外呼记录时，首先从所存储的多个条件集中获取用于本业务的条件集。

根据本申请的示例，条件集中的各条件可包括对象和属性，属性与对象关联，各条件的对象不同。条件的对象是期望从待评估的外呼数据中获得的信息，该些信息可理解为从不同维度所要获得的外呼记录中的信息与外呼情况。更为具体的示例中，条件的对象则是与业务结果分类相互对应设置的。例如，针对营销成功的结果分类，可设置条件，条件对象为营销成功，属性可为数量；如果该条件未能在外呼数据中获得匹配项，或者说未命中，则表明营销失败。针对意向，则可分别设置用于高意向、中意向、低意向的条件，属性可为数值或文字，在无一命中的情况下，即为无意向。针对外呼的完整度，至少可设置以外呼时长为对象的条件。以诸如此类的方式来设置条件集中的条件。概括地讲，一个条件针对的匹配对象可以是外呼记录的标签、意图、策略、响应、通话时长、知识库中的一种。

根据本申请的示例，属性支持数量和文字。在属性为数量时，对象可以是各关键信息，例如标签、意图、策略、响应、通话时长、知识库等。这种情况下，属性的值通常为所设置的条件的对象与外呼记录匹配的次数。在属性为文字时，对象可以是标签、意图和知识库。这种情况下，属性的值通常为基于所设置的条件的对象从外呼记录中可提取的符合该对象的文字。

作为示例，标签可以根据出话设置，例如智能机器人的出话。意图可与外呼过程中用户的输入有关。响应可以是用户的响应，也可能是智能机器人对用户表达的响应，例如挂机等操作。知识库是设置给智能机器人的语料库，该语料库中的内容主要是对用户可能问到但是为智能机器人设置的外呼问题中未涉及的内容。例如，针对某业务的外呼设置了十个问题，但用户在外呼过程中可能问到这十个问题以外的问题，而知识库里的内容便是针对这十个问题以外的用户可能问到的问题的内容。例如是针对给业务的相关知识的语料库，例如外呼过程中智能机器人的响应内容涉及到的知识语料库中的内容，或例如外呼过程中用户输入的新概念等。通话时长是外呼的时间长度。策略则是预先设置的一些特殊场景，例如外呼过程中的未识别状态、静音状态、重复状态、重新进入状态以及自循环状态。未识别状态指的是无法识别用户输入的情况，例如无法理解用户所说的话。静音指的是语音外呼过程中用户不反馈(例如语音外呼中用户不说话)的情况。重新进入指的是与用户的对话偏离了外呼主题而重新将对话引入主题的情况。重复指的是用户要求重复的情况。自循环指的是在对话过程中，根据对话规则需要循环播报的情况。

在步骤S102，以所获取的条件集中的各条件来与外呼数据进行匹配，其中，各条件设置为可进行逻辑运算，在每一个条件有子条件的情况下，各子条件也可进行逻辑运算。逻辑运算的类型包括但不限于：逻辑与、逻辑或、逻辑非、优先级等。以条件集中的各条件的对象与外呼数据进行对比，在外呼数据满足对象时，即匹配成功，由此，该匹配对象关联的属性被赋值，或为数量或为文字。在本申请的示例中，也将匹配成功称为命中。需要说明的是，并不是命中一次，就结束所进行的匹配。对各条件而言，匹配的过程可能有所不同。例如，有些条件可能命中一次，即可结束匹配，而有些条件，则是在贯穿整个外呼记录，可命中多次。应理解到，匹配过程也可能出现一直都无法命中条件。

在步骤S104，基于匹配结果来评估外呼数据对应的外呼的外呼情况。外呼情况可以包括外呼完成度，例如所分析的外呼数据中，匹配到的条件占用于该业务的所有条件的比率。需要说明的是，对于各条件，怎样算符合预期的完成是可根据实际需要设置的。外呼情况还可包括对外呼中某些特定情况的信息了解，例如未识别状态、静音状态、重复状态、重新进入状态以及自循环状态中任意一种状态出现的情况等。

在一些示例中，该方法还包括根据对外呼数据的评估，生成评估报告。评估报告可包括被评估的外呼数据及其关联业务的名称、各条件的命中情况等。评估报告的呈现形式可根据实际需要设置。

上文结合图1所描述的分析外呼数据的方法，可实现为软件模块，由诸如电脑、智能手机、平板等电子设备来执行。可替代地，该方法也可由软件和硬件，并在需要的情况下，与固件一起实现，例如实现为独立的用于分析外呼数据的分析模块或实现为独立的部件等。该示例下，该模块或部件可以被连接到或构建于诸如电脑、智能手机、平板等电子设备。

执行例如图1所描述的分析外呼数据的方法，可从存储外呼数据的鵆设备中获取待核实的外呼数据，并依据该外呼对应的业务从条件集中选择用于该业务的条件集，进而以条件集中的各条件类与外呼数据做匹配，并在最终评估外呼完成度。一方面，不再需要再通过人力回放外呼数据来评估该外呼记录，大大提升了评估效率。另一方面，因为基于不同的评估维度设置了评估条件，从而使得评估不仅效率高还更为全面。

图2是根据本申请示例的一种分析外呼数据的系统的结构示意图。如图2所示，该系统包括存储模块20、获取模块22、匹配模块24以及评估模块26。存储模块20用于存储多个条件集，条件集是基于外呼数据对应的业务而设置，每个条件集包括多个条件。获取模块22用于依据外呼数据对应的业务，获取用于核实外呼数据的条件集。匹配模块24以所获取的条件集中的各条件来与外呼数据进行匹配，其中，各条件设置为可进行逻辑运算。评估模块26用于以匹配结果来评估外呼情况，所述外呼情况是对应所述外呼数据的外呼的情况。在一些例子中，评估模块26还被设置为根据对所述外呼情况的评估生成评估报告。

例如图2所述的分析外呼数据的系统可用于执行结合图1所描述的分析外呼数据的方法的各示例。如，获取模块22依据外呼数据对应的业务从存储模块20中获取(步骤S100)用于核实外呼数据的条件集。匹配模块24以所获取的条件集中的各条件来与外呼数据进行匹配(步骤S102)，各条件都被配置为可进行逻辑运算。评估模块26以匹配结果来评估(步骤S104)外呼数据对应的外呼的完成情况。以及，在一些情况下，评估模块26还可根据对所述外呼情况的评估生成评估报告。

获取模块22、存储模块20、匹配模块24和评估模块26可以被以软件、硬件、或软件与硬件结合(需要的情况下还可包括固件)来实现。在一些情况下，分析外呼数据的系统可被实现在同一个电子设备中。在与另一些情况下，分析外呼数据的系统可被实现不同的电子设备中，例如存储模块20实现在一个电子设备中，而获取模块22、匹配模块24和评估模块26实现在另外的电子设备中。

图3是可用于执行根据本申请示例的分析外呼数据的方法的系统架构的结构示意图。如图3所示，该架构包括存储设备30和处理设备32。存储设备30用来存储数据，处理设备32可从存储设备30读取数据以及向存储设备30存储数据。存储设备30可以是单独的用于存储的设备或为云端存储器；存储设备30也可以是其它设备的存储器，或与处理设备32实现在同一设备中。处理设备32可以是诸如电脑等电子设备。作为示例，结合图2所描述的分析外呼数据的系统可实现在该结构，具体而言，存储模块20实现在存储设备30中，而获取模块22、匹配模块24和评估模块26实现在处理设备32中。

以金融产品销售作为业务的具体示例，智能机器人对该业务的若干用户进行了回访并生成了回访数据(也是回访记录)。在例如图3所示的架构中执行根据本申请示例的方法来对智能机器人所做的回访进行评估，例如通过其回访通话判断其回访数据或者说回访记录。；来核查其电话回访的回访情况。

该具体示例中，条件集包括第一、第二、第三、第四、第五和第六条件。第一条件的对象为意图，例如，成交的意向，属性的值为数量。第二条件的对象是策略，该条件包括未识别状态，属性的值为数量。第三条件的对象是策略，该条件包括重复状态，属性的值为数量。第四条件的对象是标签，该条件的属性的值为文字，标签例如为方案A。第五条件的对象是标签，该条件的属性的值为文字，标签例如为方案B。第六条件的对象是知识库，该条件的属性的值为文字，该第六条件下可包括例如三个子条件：子条件1、子条件2和子条件3，每个子条件的对象例如都是知识库中该业务相关且明显导向用户成交意图的表达。第一条件、第四条件、第五条件之间的逻辑运算关系，第二条件和第三条件之间的逻辑运算关系、以及第六条件的三个子条件之间的逻辑运算关系被配置为：

第一条件&&(第四条件||第五条件) (1)；

第二条件||第三条件 (2)；

子条件1||子条件2||子条件3(3)；

其中，&&为逻辑与，||为逻辑或，括号()表示运算优先级。

条件集是预先设置且可根据需要进行调整和改变的。例如，本次对该金融业务的评估关注点只在对方案A或方案B的成交意向，以及回访过程中出现的未识别状态和重复状态的情况，则可将条件集设置为包括如上所描述的第一到第六条件。但是，如果对该金融业务的评估包括更多待了解或待核实信息，则可增加更多条件。

所设置的条件集例如存储在存储设备30中。处理设备32根据该具体的金融产品销售业务，从存储设备30所存储的条件集中获得(步骤S100)用于该金融产品销售业务的条件集。该条件集包括第一、第二、第三、第四、第五和第六条件。该示例中，条件集与回访记录是以关联的方式存储在存储设备30中，关联方式指的是可依据该业务索引或找到用于该业务的条件集。处理设备32以配置为按照逻辑运算式(1)、逻辑运算式(2)和逻辑式(3)进行逻辑运算，匹配(步骤S102)针对该业务的回访记录。

具体而言，处理设备32将第一条件与回访数据匹配，在回访数据中出现表示“成交”的表达时，第一条件命中一次，与此同时，将第四条件中的文字“方案A”或第五条件中的“方案B”回访数据匹配，如果在表示成交表达的上下文中命中了第四条件，第四条件的值被赋上文字“方案A”。此时，由逻辑算式(1)获知该回访记录表明用户对方案A有购买意图。类似地，如果在表示成交表达的上下文中，第五条件中的“方案B”命中了回访记录，则第五条件的值被赋上文字“方案B”。此时，由逻辑算式(1)获知该回访记录表明用户对方案B有购买意图。

处理设备32同时在将第二条件和第三条件与回访数据匹配，在回访数据中出现了未识别状态，例如智能机器人无法识别用户的输入的状态时，则第二条件的值加1。类似地，在回访数据中出现了重复状态，例如用户多次重复同一个意思表达，则第三条件的值加1。

处理设备32将第六条件的三个子条件分别与回访数据进行匹配，无论是哪个子条件命中，对应的属性的值加1。在对回访记录的核查结束后，可通过观察第六条件的三个子条件的各自对象的属性值，可获知该三个子条件的命中率。如上文提到的，第六条件的每个子条件的对象例如是知识库中该业务相关且明显导向用户成交意图的表达，则属性的值越大，则表明用户可能有成交的意向。

处理设备32根据匹配结果，评估(步骤S106)回访数据所对应的回访的回访情况。比如，该示例中，回访情况例如包括命中第一条件和第四条件，即，用户有购买方案A的意向，回访过程中出现为识别状态1次、重复状态1次等。

由此，通过以第一条件、第二条件、第三条件、第四条件、第五和第六条件来对回访数据进行匹配，从而可从条件的对象与回访数据的匹配情况，从不同角度获得回访数据所反映的回访情况，更全面核实智能机器人回访过程的进展情况以及所记录信息。

此外，尽管结合图3和图1所描述的具体示例中没有描述，但是如前文所述的，本申请示例中的条件集是可根据业务分类结果来设置的。且在该设置过程中，如果某分类下有N个分类结果，本申请则只需要设置N-1个，如果这N-1个分类结果都未能以条件所命中，那结果就是第N个分类。比如对于意向这个分类，有高意向、中意向、低意向和无意向，则只需要设置针对高意向、中意向、低意向的条件，在无一命中的情况下，即为无意向。

本申请的各示例中，外呼可以是语音外呼、文字外呼。在对外呼数据进行核查时，该外呼数据可以是语音数据、也可能是文字数据。在一些情况下，可能是语音外呼，但是执行根据本申请示例的方法、系统时，语音的外呼记录被转换为文字记录，进而实施根据本申请示例的方法、系统等。

根据本申请的各示例中，还提供电子设备，其包括处理器和存储器。存储器存储指令，处理器被配置为执行该指令时实现根据上文所描述的分析外呼数据的方法中的任意一种。

根据本申请的各示例中，还提供存储介质，其存储指令。该指令被执行时实现根据上文所描述的分析外呼数据的方法中的任意一种。该存储介质例如为非暂时性存储介质。

虽然已详细地示出并描述了本申请的具体实施例以说明本申请的原理，但应理解的是，本申请可以其它方式实施而不脱离这样的原理。

Claims (14)

1.一种分析外呼数据的方法，其特征在于，所述方法包括：

依据外呼数据对应的业务，获取用于核实所述外呼数据的条件集，所述条件集包括多个条件；

以所获取的条件集中的各所述条件与所述外呼数据进行匹配，各所述条件被设置为能进行逻辑运算；

基于所述匹配结果评估外呼情况，所述外呼情况是对应所述外呼数据的外呼的情况。

2.根据权利要求1所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，所述多个条件中的每一个都包括对象和属性，所述属性与所述对象关联。

3.根据权利要求2所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，所述属性的值为数量或文字，在所述对象在所述外呼数据中匹配到匹配对象时，值为数量的属性的值增加而值为文字的属性的值被赋予相应文字。

4.根据权利要求3所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，所述对象与要从所述外呼数据获得的信息有关。

5.根据权利要求4所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，各所述条件的对象是标签、意图、策略、响应、通话时长、知识库中的一种。

6.根据权利要求1到5中任意一项所述的分析外呼数据的方法，所述条件集中的各所述条件是预先根据业务的分类结果设置的。

7.根据权利要求6所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，所述外呼数据是智能机器人对被呼叫方的语音外呼。

8.根据权利要求6所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，还包括基于对所述外呼情况的评估生成评估报告。

9.一种分析外呼数据的系统，其特征在于，所述系统包括：

存储器，用于存储条件集，所述条件集是根据外呼数据对应的业务设置，所述条件集中的每一个包括多个条件；

获取模块，用于依据外呼数据对应的业务，从所述条件集中获取用于核实所述外呼数据的条件集；

匹配模块，用于以所获取的条件集中的各所述条件来对所述外呼数据进行匹配，各所述条件被设置为能进行逻辑运算；

评估模块，用于基于所述匹配结果评估外呼情况，所述外呼情况是对应所述外呼数据的外呼的情况。

10.根据权利要求9所述的分析外呼数据的系统，其特征在于，所述匹配模块被设置为通过逻辑与、逻辑或、逻辑非、括号优先运算中的一种或其结合对各所述条件进行运算。

11.根据权利要求9或10所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，所述外呼数据是智能机器人对被呼叫方的语音外呼。

12.根据权利要求11所述的分析外呼数据的方法，其特征在于，所述评估模块还设置为基于对所述外呼情况的评估生成评估报告。

13.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述处理器被配置为执行所述指令时实现根据权利要求1到8中任意一项所述的分析外呼数据的方法。

14.一种存储介质，用于存储指令，所述指令在被执行时实现根据权利要求1到8中任意一项所述的分析外呼数据的方法。