基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法技术方案

技术编号:23986223 阅读:38 留言:0更新日期:2020-04-29 13:39
本发明专利技术提供了一种基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法,该系统包括:服务器、至少一个主机器人以及至少一个调用机器人;所述主机器人根据用户触发的交易类型生成任务指令,并将所述任务指令发送给所述服务器;所述服务器选择可用的调用机器人,并将所述任务指令转发至选择的调用机器人;所述调用机器人接收所述任务指令,并根据所述任务指令执行相应的任务。本发明专利技术有效的解决了现有技术中的银行应用场景中机器人功能单一、各自独立提供服务且各机器人之间无协作、实际使用率低,客户体验差等问题。

Multi robot cooperative system and method based on bank application scenario

【技术实现步骤摘要】
基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法
本专利技术涉及人工智能领域
,具体涉及金融行业的智能机器人
,特别是涉及一种基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法。
技术介绍
商业银行网点是银行的服务窗口和办事机构,是资金进出银行的重要关口,其中现金业务是网点的基础业务领域之一,包括现金存取、现金兑换、大额取现预约、假币收缴等。银行网点需根据业务量及其相关管理要求,由业务专家每日预估次日网点现金业务用量,对商业银行网点领缴金额和频次完全基于人工经验判断,制定网点现金领缴计划,提请现金中心进行备钞和现金领缴。传统网点现金领缴管理,通常依靠网点业务专家人工经验来估算网点现金用量。由于网点现金需求量影响因素较多且关联复杂性极高,受网点位置、周边事件、客流量、节假日、天气等多种因素干扰,人工经验判断现金用量较困难且误差大。如果加钞高于实际的取款需求,即加钞金额多于实际取款金额,将导致非生息资产过多,造成资金浪费。而且领缴次数的增加也会导致成本的增加。综上,现有的商业银行网点的现金用量预测方法有着对业务经验要求高、人工预估方法复杂及总体预测结果偏差大等缺点。
技术实现思路
针对现有技术中的银行应用场景中机器人在具体落地的银行智能网点内因功能单一,且各自独立提供服务,相互之间无协作从而造成实际使用率低,客户体验差等问题,本专利技术提供了一种基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法。为解决上述技术问题,本专利技术提供以下技术方案:第一方面,本专利技术提供一种应用主机器人的基于银行应用场景的多机器人协同系统,包括:服务器、至少一个主机器人以及至少一个调用机器人;所述主机器人根据用户触发的交易类型生成任务指令,并将所述任务指令发送给所述服务器;所述服务器选择可用的调用机器人,并将所述任务指令转发至选择的调用机器人;所述调用机器人接收所述任务指令,并根据所述任务指令执行相应的任务。第二方面,本专利技术提供一种应用主机器人的基于银行应用场景的多机器人协同方法,包括:主机器人根据用户触发的交易类型生成任务指令,并将所述任务指令发送给服务器;所述服务器选择可用的调用机器人,并将所述任务指令转发至选择的调用机器人;所述调用机器人接收所述任务指令,并根据所述任务指令执行相应的任务。一实施例中,基于银行应用场景的多机器人协同方法还包括:所述主机器人根据知识图谱方法与客户进行对话。一实施例中,所述主机器人根据知识图谱方法与客户进行对话,包括:所述主机器人根据所述知识图谱方法生成与客户进行对话的答案;所述主机器人根据所述知识图谱方法生成所述答案的知识源数据库;所述主机器人根据所述知识源数据库以及所述银行应用场景对应话题,对客户进行主动引导。一实施例中,基于银行应用场景的多机器人协同方法还包括:所述主机器人根据所述银行应用场景的相关词汇生成纠错词汇,并根据纠错词汇生成纠错结果。一实施例中,所述主机器人根据所述银行应用场景的相关词汇生成纠错词汇,并根据纠错词汇生成纠错结果,包括:所述主机器人根据所述银行应用场景的相关词汇生成纠错词汇;所述主机器人利用GBDT模型对所述纠错词汇进行排序;所述主机器人在排序结果中,利用BeamSearch算法解码出最优纠错结果。一实施例中,基于银行应用场景的多机器人协同方法还包括:所述主机器人与所述服务器以及所述调用机器人进行心跳连接。一实施例中,所述服务器选择可用的调用机器人,并将所述任务指令转发至选择的调用机器人,包括:所述主机器人发送JSON数据至所述服务器中的PushSocketWeb应用;所述PushSocketWeb应用用于通过心跳机制判断其与所述调用机器人是否为长连接状态;所述主机器人根据长连接状态判断结果,并通过Socket将所述任务指令发送至调用机器人;所述JSON数据包括:调用机器人ID以及任务指令的内容。一实施例中,基于银行应用场景的多机器人协同方法还包括:所述调用机器人的硬盘通过物理方式隔离成两个区域,以分别运行银行内网业务以及银行外网业务,包括:将网络安全隔离卡设置在所述调用机器人的物理层上,所述网络安全隔离卡的一边的IDE总线连接主板,另一边的IDE总线连接硬盘。第三方面,本专利技术提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现基于银行应用场景的多机器人协同方法的步骤。第四方面,本专利技术提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现基于银行应用场景的多机器人协同方法的步骤。从上述描述可知,本专利技术实施例提供的基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法,通过采用阵列式机器人协作模式将多个机器人串联起来,并根据机器人所要实现的功能以及其硬件与软件的结合将多个机器人进行分类(有主次之分),并且使机器人具有语音识别、语义分析、语音合成等语音问答交互功能、人脸识别主动问候等功能,从而具备基本的人机交互能力,能够引导客户到达指定位置,指导用户办理银行业务。能够根据客户的问题,为客户答疑解惑,并适时推荐相关的个性化工行产品。此外通过银行业内首创的主副双模机器人协同模式解决了目前银行业内普遍存在的机器人在智能网点银行场景参与率低的缺陷,同时提供了机器人自助办理银行轻业务场景的渠道以及智能机器人与传统的网点智能机具之间的交互方式。具体地,基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法具有以下有益效果:1、实现了主机器人与调用机器人之间的串联,带来了非常灵活的业务场景组合创新能力。2、实现了在机器人上直接办理银行轻业务的场景以及银行业务场景上机器人与银行传统智能机具的互动。3、利用人脸识别功能,情绪识别功能获取客户三要素,即该客户是否为要客、客户是否为微官网预约客户以及客户情绪值。通过这些信息,机器人可以为客户提供更加定制化的个人服务。综上,本专利技术实施例所提供的基于银行应用场景的多机器人协同系统及方法解决了银行机器人的服务方式单一、缺少金融应用场景,多台机器人、设备之间没有合作配合的问题,从而为银行网点提供了灵活的机器人服务场景创建模式。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,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为本专利技术的实施例中基于银行应用场景的多机器人协同方法流程示意图一;图2为本专利技术的实施例中基于银行应用场景的多机器人协同方法的协同网络图;图3为本专利技术的实施例中基于银行应用场景的多机器人协同方法流程示意图二;图4为本专利技术的实施例中基于银行应用场景的多机器人协同方法步骤400的流程示意图;图5为本专利技术的实施例中基于银行应用场景的多机器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于银行应用场景的多机器人协同系统,其特征在于,包括:服务器、至少一个主机器人以及至少一个调用机器人;/n所述主机器人根据用户触发的交易类型生成任务指令,并将所述任务指令发送给所述服务器;/n所述服务器选择可用的调用机器人,并将所述任务指令转发至选择的调用机器人;/n所述调用机器人接收所述任务指令,并根据所述任务指令执行相应的任务。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于银行应用场景的多机器人协同系统,其特征在于,包括:服务器、至少一个主机器人以及至少一个调用机器人;
所述主机器人根据用户触发的交易类型生成任务指令,并将所述任务指令发送给所述服务器;
所述服务器选择可用的调用机器人,并将所述任务指令转发至选择的调用机器人;
所述调用机器人接收所述任务指令,并根据所述任务指令执行相应的任务。


2.一种基于银行应用场景的多机器人协同方法,其特征在于,包括:
主机器人根据用户触发的交易类型生成任务指令,并将所述任务指令发送给服务器;
所述服务器选择可用的调用机器人,并将所述任务指令转发至选择的调用机器人;
所述调用机器人接收所述任务指令,并根据所述任务指令执行相应的任务。


3.根据权利要求2所述的多机器人协同方法,其特征在于,还包括:
所述主机器人根据知识图谱方法与客户进行对话。


4.根据权利要求2所述的多机器人协同方法,其特征在于,所述主机器人根据知识图谱方法与客户进行对话,包括:
所述主机器人根据所述知识图谱方法生成与客户进行对话的答案;
所述主机器人根据所述知识图谱方法生成所述答案的知识源数据库;
所述主机器人根据所述知识源数据库以及所述银行应用场景对应话题,对客户进行主动引导。


5.根据权利要求2所述的多机器人协同方法,其特征在于,还包括:
所述主机器人根据所述银行应用场景的相关词汇生成纠错词汇,并根据纠错词汇生成纠错结果。


6.根据权利要求5所述的多机器人协同方法,其特征在于,所述主机器人根据所述银行应用场景的相关词汇生成纠错词汇,并根据纠错词汇生成纠错结果,包括:
所述主机器人根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:綦欣张玮莉张文禹韩孟阳魏晓晨
申请(专利权)人:中国工商银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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