[發明專利]人工坐席培訓考核方法及系統

有效

• 申請號: 202011087832.3
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112053597B
• 公開（公告）日: 2023-02-21
• 發明（設計）人: 龐在虎;朱風云;陳博
• 申請（專利權）人: 北京靈伴即時智能科技有限公司
• 主分類號: G09B7/00
• 分類號: G09B7/00;G09B9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種人工坐席培訓考核方法，其特征在于，包括：

步驟1，任務管理器從與其相連接的試題庫服務器中獲取試題；

步驟2，所述任務管理器根據培訓或考核的業務場景及對應的業務流程設置培訓模式或考核模式，利用獲取的試題構建生成相應的培訓試卷或考核試卷；

步驟3，與所述任務管理器相連接的任務配置器根據培訓試卷或者考核試卷配置相應的培訓任務或考核任務；

步驟4，配置完畢后，所述任務管理器向與其相連接的語音機器人發送指令啟動相應的培訓任務或考核任務，所述語音機器人通過與其相連接的呼入呼出裝置向人工坐席發起通話，執行所述培訓任務或考核任務；

其中，所述語音機器人包含語音識別器、語義理解器、語音合成器；所述語音識別器識別人工坐席輸入的語音并轉換為文字；所述語義理解器用于理解人工坐席應答內容的語義；所述語音合成器將語音機器人與人工坐席對話交互的文字轉化為語音并回復至人工坐席；語音機器人將人工坐席應答內容發送至與其相連接的問答分析器；

步驟5，所述培訓任務或考核任務執行完成后，問答分析器對其接收到的人工坐席應答內容進行打分評價，并將打分評價結果發送至與其相連接的報表統計裝置；

步驟6，完成打分評價后，所述報表統計裝置接收打分評價結果，并根據所述打分評價結果統計培訓任務或考核任務的執行情況及執行結果，生成培訓結果報表或考核結果報表；所述報表統計裝置將所述培訓結果報表或考核結果報表反饋至人工坐席；

其中，所述試題庫服務器中存儲有一個或多個試題庫；所述試題庫是多個試題的集合；不同的業務場景對應不同的試題庫；根據培訓或考核的業務場景從所述試題庫服務器中選擇對應的試題庫，并從該試題庫中選擇一個或多個試題；每個試題設置有一個或多個標準話術或標準答案，對每個標準話術或標準答案定義其所包含的關鍵信息，每個標準話術或標準答案包含一個或多個關鍵信息，所述關鍵信息包括關鍵詞、語義項；

其中，執行培訓任務或考核任務，具體包括：

語音機器人通過呼入呼出裝置對人工坐席發起通話，發送培訓指令或考核指令至人工坐席，開始執行培訓任務或考核任務；

人工坐席接收到培訓指令或考核指令后進行摘機操作，語音機器人播報指導語提示人工坐席培訓或考核的內容及要求，播報完畢后培訓或考核開始，人工坐席根據業務流程與語音機器人進行對話；

語音機器人在對話過程中對人工坐席的應答內容進行語音識別、語義理解，結合語義理解結果按照對話邏輯順序與人工坐席進行對話并接收人工坐席下一個應答內容；

語音機器人持續與人工坐席進行對話直至執行完成當前任務的業務流程并掛機；執行完成當前任務時，語音機器人播報結束語提示人工坐席任務結束；

其中，語音機器人播報的提示語、結束語、與人工坐席進行對話的話術采用語音合成得到的語音，或者采用人工錄制的語音；其中，構建生成的所述培訓試卷或考核試卷包括試題、指導語、結束語；

其中，針對構建生成的培訓試卷或考核試卷中的每個試題設置有對話邏輯信息，所述對話邏輯信息包括客戶話術、坐席話術、對話分支及對話分支入參、提示話術、對話過渡話術、最大對話輪次、失敗話術、培訓要求或考核要求；

其中，培訓要求或考核要求包括內容打分標準、韻律打分標準；所述內容打分標準的打分項包括關鍵詞、語義項、文字匹配度、文字完整度；所述韻律打分標準的打分項包括語速、音量；

培訓模式或考核模式包括對話場景模式、知識庫模式；在對話場景模式中，根據當前業務場景的對話邏輯順序組織試題并構建生成培訓試卷或考核試卷；在知識庫模式中，選擇當前業務場景的試題構建成一個或多個提問列表，利用所述提問列表生成培訓試卷或考核試卷；

在對話場景模式中，由對話分支入參驅動對應的對話分支，并根據人工坐席的應答內容選擇對話分支中的客戶話術進行回復；

在執行培訓任務時，選擇配置的培訓模式；在執行考核任務時，選擇配置的考核模式；

在對話場景模式中，語音機器人在對話過程中對人工坐席的應答話術進行語音識別、語義理解；語音機器人模擬客戶選擇由對話分支入參驅動的對話分支中的客戶話術回復人工坐席，結合語義理解結果按照對話分支的對話邏輯順序與人工坐席進行對話并接收人工坐席下一個應答話術；語音機器人將人工坐席的應答內容發送至問答分析器；

在知識庫模式中，語音機器人根據提問列表中的試題依次提問人工坐席，并接收人工坐席應答的答案，語音機器人對人工坐席應答的答案進行語音識別、語義理解；語音機器人將人工坐席針對當前試題的應答內容發送至問答分析器；

所述問答分析器分析判斷人工坐席的應答內容是否應答正確；當問答分析器判斷人工坐席應答正確時，語音機器人按照對話分支的對話邏輯順序進入后續對話流程，或者進入提問列表中下一試題的對話流程；當問答分析器判斷人工坐席應答錯誤時，語音機器人通過提示話術提示坐席重新應答或者補充應答，直至人工坐席應答正確或者達到最大對話輪次；

其中，問答分析器對人工坐席的應答內容進行打分評價；

在對話場景模式中，問答分析器對人工坐席的應答話術進行打分評價；對話場景模式中用于打分評價的評價項包括內容評價、語速評價、靜默評價、情緒評價；

在知識庫模式中，問答分析器對提問列表中人工坐席應答每個試題的答案進行打分評價；知識庫模式中用于打分評價的評價項包括內容評價、語速評價、靜默評價、情緒評價；

其中，內容評價是對人工坐席的應答內容中是否包含標準話術或標準答案中的關鍵內容或者關鍵信息進行打分評價；內容評價包括關鍵信息匹配評價模式、逐字匹配評價模式和語義匹配評價模式；

其中，在關鍵信息匹配評價模式中，對人工坐席的應答內容中是否呈現了標準話術或標準答案所定義的關鍵信息進行打分評價；應答內容中呈現的關鍵信息越多則打分越高；其中，采用關鍵詞匹配算法實現所述關鍵信息匹配評價模式；

其中，在逐字匹配評價模式中，對人工坐席應答內容與標準話術或標準答案之間的文字差異度進行打分評價；應答內容與標準答案之間的內容文字差異度越小則打分越高；其中，文字差異包括插入錯誤、刪除錯誤、替代錯誤；其中，采用最小編輯距離算法實現所述逐字匹配評價模式；

其中，在語義匹配評價模式中，對人工坐席的應答內容中是否呈現了標準話術或標準答案所定義的語義項進行打分評價；應答內容中呈現的語義項越多則打分越高；其中，采用語義理解算法實現所述語義匹配評價模式，所述語義理解算法包括基于統計建模的模式分類算法；

其中，語速評價通過統計人工坐席在單位時間所說的文字個數來對人工坐席語速進行打分評價；根據語音識別器識別輸出的文字個數及對應的語音時長計算人工坐席的語速；人工坐席語速與當前任務設定的標準語速范圍的差距越小則打分越高；

靜默評價是對人工坐席與客戶通話過程中靜音時長的長短進行打分評價；靜音時長越長則打分越低；

情緒評價是對人工坐席在應答中的情緒表現進行打分評價；情緒評價包括兩個評價層面，即內容層面和信號層面；在內容層面采用匹配情緒相關關鍵詞、或者通過統計分類獲取文本情緒類型實現情緒評價；在信號層面通過對信號特征進行統計分類實現情緒評價；

對各個評價項的打分進行加權得到綜合評分；對參與培訓或考核的人工坐席的綜合評分進行排名，并對單個評價項打分低及綜合評分低的人工坐席給予提示；

針對所有參與培訓或考核的人工坐席及所有試題分析人工坐席的掌握情況，根據試卷的平均分排名確定需要重點培訓的人工坐席，根據試題的錯誤率確定需要重點指導的試題。