[發明專利]基于語音交互的坐席分配方法、裝置、系統、設備及介質在審
| 申請號: | 202011462036.3 | 申請日: | 2020-12-11 |
| 公開(公告)號: | CN112583984A | 公開(公告)日: | 2021-03-30 |
| 發明(設計)人: | 賀文明;郭敏鴻;范會善;王煉;張蕓熒;梁春芳 | 申請(專利權)人: | 中國建設銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | H04M3/51 | 分類號: | H04M3/51;H04M3/523;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/18;G10L15/22;G10L15/26;G06F16/33;G06F16/332;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 100033 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 語音 交互 坐席 分配 方法 裝置 系統 設備 介質 | ||
1.一種基于語音交互的坐席分配方法,其特征在于,包括:
獲取用戶在語音交互系統中的通話數據;其中,所述通話數據為用戶針對需求問題采用自然語言表述的語音流;
通過預先訓練的語義識別模型,從所述通話數據中提取用戶轉接坐席的轉接原因;
根據所述轉接原因確定對應的轉接技能,并根據所述轉接技能將用戶的來電掛起分派至與所述轉接技能匹配的技能隊列中;
根據所述技能隊列對用戶的來電進行坐席分配。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述語義識別模型為根據語音交互系統中的坐席與用戶之間的通話數據進行深度神經網絡學習,建立特征工程提取用戶轉接坐席時的轉接原因特征訓練得到的。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,通過預先訓練的語義識別模型,從所述通話數據中提取用戶轉接坐席的轉接原因,包括:
將所述通話數據轉寫為文本數據;
通過預先訓練的語義識別模型,從所述文本數據中提取用戶轉接坐席的轉接原因。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述轉接原因和與所述轉接原因對應的轉接技能所匹配的技能隊列之間滿足一一對應關系。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,根據所述技能隊列對用戶的來電進行坐席分配,包括:
獲取坐席對所述技能隊列中來電的處理情況,并根據處理情況將所述技能隊列中的來電分配至目標坐席;
將所述文本數據傳輸至所述目標坐席,以使所述目標坐席通過知識庫中與所述文本數據對應的解決方案對用戶來電進行處理。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,還包括:
將用戶在語音交互系統中的全部交互數據轉寫為交互文本數據,并將所述交互文本數據傳輸至所述目標坐席。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據所述轉接技能將用戶的來電掛起分派至與所述轉接技能匹配的技能隊列中,包括:
按照先進先出以及重復來電優先進線的原則,根據所述轉接技能將用戶的來電掛起分派至與所述轉接技能匹配的技能隊列中。
8.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述轉接原因包括下述至少一項:
對公業務、對公電子銀行、投資理財、重要客戶服務及非金融業務、投訴建議、賬戶商品及貴金屬、外匯及境外業務、對公國際業務、結算通、業務咨詢、額度問題、賬務問題、開卡和密碼問題、卡片申辦問題以及不能刷卡。
9.一種基于語音交互的坐席分配裝置,其特征在于,包括:
通話數據獲取模塊,用于獲取用戶在語音交互系統中的通話數據;其中,所述通話數據為用戶針對需求問題采用自然語言表述的語音流;
轉接原因提取模塊,用于通過預先訓練的語義識別模型,從所述通話數據中提取用戶轉接坐席的轉接原因;
技能隊列匹配模塊,用于根據所述轉接原因確定對應的轉接技能,并根據所述轉接技能將用戶的來電掛起分派至與所述轉接技能匹配的技能隊列中;
坐席分配模塊,用于根據所述技能隊列對用戶的來電進行坐席分配。
10.根據權利要求9所述的裝置,其特征在于,轉接原因提取模塊,包括:
文本數據轉寫單元,用于將所述通話數據轉寫為文本數據;
轉接原因提取單元,用于通過預先訓練的語義識別模型,從所述文本數據中提取用戶轉接坐席的轉接原因。
11.根據權利要求10所述的裝置,其特征在于,坐席分配模塊,包括:
目標坐席分配單元,用于獲取坐席對所述技能隊列中來電的處理情況,并根據處理情況將所述技能隊列中的來電分配至目標坐席;
文本數據傳輸單元,用于將所述文本數據傳輸至所述目標坐席,以使所述目標坐席通過知識庫中與所述文本數據對應的解決方案對用戶來電進行處理。
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