客服服务交互方法、装置、存储介质及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种客服服务交互方法、装置、存储介质及设备。其中客服服务交互方案，包括：当监测到用户发起的呼入数据时，将所述呼入数据处理为第一文本；根据所述第一文本，利用语义分析引擎判定所述用户的呼入意图，并从知识图谱中匹配出所述呼入意图对应的问答数据以作为第二文本；将所述第二文本向所述用户反馈。采用本说明书实施例提供的客服服务交互方案，可将人工智能快速地落地到客服服务行业，可加速客服服务行业变革，提升客服服务的智能化水平，并形成智能客服坐席以替换人工坐席，降低人工坐席成本，提高客服服务的效率和质量，改善用户使用客服服务的体验。

【技术实现步骤摘要】
客服服务交互方法、装置、存储介质及设备
本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种客服服务交互方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
近年来，人工智能(AI)技术在各行各业正在加速落地。相比语音识别和计算机视觉，自然语言处理(NLP)技术作为人工智能的一个子领域，一直以来被认为是成熟度相对较低的AI技术分支。例如，客服系统作为企业客户关系管理(CRM)的重要组成部分，是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位，但长久以来，客服行业都存在诸多难点，比如客服人员流动性大、培训成本高、客服效果难以把控、大量重复性问题过度消耗人工客服等，同时，如何提升售前转化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等，也是各企业在客服服务中面临的普遍问题。目前，各企业已逐步采用客服机器人，辅助人工坐席处理一些简单的、重复性的客服服务。但由于自然语言处理技术在开放域环境中表现并不理想，使得客服机器人只能进行简单的对话，很多时候无法解决用户提出的问题，最终仍需要用户转向人工坐席寻求服务，因而客服机器人仍只能作为人工坐席的一种辅助。另外，客服机器人在与用户交互时，只能进行一些简单的问答交互，以及交互时语句生硬，严重影响用户体验。
技术实现思路
有鉴于此，本说明书实施例提供了一种客服服务交互方法、装置、存储介质及设备，提高客服服务的智能交互水平，以便替代人工坐席，降低客服服务成本，提高用户使用客服服务的体验。本说明书实施例采用下述技术方案：本说明书实施例提供一种客服服务交互方法，包括：当监测到用户发起的呼入数据时，将所述呼入数据处理为第一文本；根据所述第一文本，利用语义分析引擎判定所述用户的呼入意图，并从知识图谱中匹配出所述呼入意图对应的问答数据以作为第二文本；将所述第二文本向所述用户反馈。本说明书实施例还提供一种客服服务交互装置，包括：监测模块，当监测到用户发起的呼入数据时，将所述呼入数据处理为第一文本；匹配模块，根据所述第一文本，利用语义分析引擎判定所述用户的呼入意图，并从知识图谱中匹配出所述呼入意图对应的问答数据以作为第二文本；反馈模块，将所述第二文本向所述用户反馈。本说明书实施例还提供一种客服服务交互的电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：当监测到用户发起的呼入数据时，将所述呼入数据处理为第一文本；根据所述第一文本，利用语义分析引擎判定所述用户的呼入意图，并从知识图谱中匹配出所述呼入意图对应的问答数据以作为第二文本；将所述第二文本向所述用户反馈。本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现客服服务中智能交互。本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过将人工智能技术与云计算、大数据结合后应用于客服服务行业，并采用自然语言处理将场景知识生成客服服务场景所依托的知识图谱，以便客服服务系统在获知用户寻求客服服务时，可准确理解出用户意图以及匹配出相应的问答数据，与用户实现即时的智能化交互。采用本说明书实施例提供的客服服务交互方案，使得人工智能可快速地落地到客服服务行业，加速客服服务行业变革，提升客服服务的智能化水平，并形成智能客服坐席以替换人工坐席，降低人工坐席成本，提高客服服务的效率和质量，改善用户使用客服服务的体验。附图说明为了更清楚地说明本说明书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，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本说明书实施例提供的一种客服服务交互架构的示意图。图2为本说明书实施例提供的一种客服服务交互方法的流程图。图3为本说明书实施例提供的一种客服服务交互方法中对接呼叫中心平台的示意图。图4为本说明书实施例提供的一种客服服务交互方法中对接业务系统的示意图。图5为本说明书实施例提供的一种客服服务交互系统的示意图。图6为本说明书实施例提供的一种客服服务交互装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。在客服服务行业中，虽然可以采用客服机器人辅助人工坐席，但客服机器人的智能化服务水平低，只能辅助人工坐席处理一些简单的、重复性的工作，不仅无法有效地降低企业的客服服务成本，而且智能化服务水平低，影响用户体验。因此，客服服务仍是企业的痛点。专利技术人经过深入技术研究后发现，在将深度学习应用到客服服务系统后，可大幅降低客服机器人所依赖的知识库构建和维护的难度及成本，还可提高客服机器人的智能化水平。还有，虽然自然语言处理技术应用在开放域场景时效果不佳，但对于限定场景来说，将自然语言处理技术结合限定场景的知识图谱技术，却能发挥出巨大应用价值。因此，专利技术人通过将深度学习、大数据分析和智能语音技术在客服场景中进行深入应用，形成智能化客服服务交互方案，可仅对现有客服服务系统进行少量改造，就能将人工智能技术快速地落地到客服服务行业中，加速客服服务行业变革。基于此，本说明书实施例提供一种新的客服服务交互方案，以提升客服服务的智能化水平，降低企业客服服务成本，提高用户体验。如图1所示，客服服务架构构建为三层结构：服务层、应用层和数据层。利用人工智能在语言处理领域中的三大核心技术构建服务层，以作为与用户进行智能交互的服务前端，其中三大核心技术包括自动语音识别(ASR，AutomaticSpeechRecognition)、语音合成(TTS，Text-To-Speech)和自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)。其中，ASR可用于将声音转化为纯文字，相当于给机器安装上类似于人类的耳朵；NLP可用于从ASR转化后的文字中进行语义分析，获取出用户需要客服服务的准确意图，并为用户意图匹配出相应的问答知识，以向该用户反馈；TTS可用于将NLP匹配出的问答知识转化为拟人化的语音，并向用户反馈，以实现与用户的交互。利用云计算、大数据技术建立数据层，形成可支撑客服场景中服务层与用户进行智能化交互所需的知识图谱，其中知识图谱可包括有交换库、知识库、统计库、应用库等若干知识库。将应用层接入服本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客服服务交互方法，其特征在于，所述方法包括：/n当监测到用户发起的呼入数据时，将所述呼入数据处理为第一文本；/n根据所述第一文本，利用语义分析引擎判定所述用户的呼入意图，并从知识图谱中匹配出所述呼入意图对应的问答数据以作为第二文本；/n将所述第二文本向所述用户反馈。/n

【技术特征摘要】
1.一种客服服务交互方法，其特征在于，所述方法包括：
当监测到用户发起的呼入数据时，将所述呼入数据处理为第一文本；
根据所述第一文本，利用语义分析引擎判定所述用户的呼入意图，并从知识图谱中匹配出所述呼入意图对应的问答数据以作为第二文本；
将所述第二文本向所述用户反馈。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述呼入数据为音频数据时，将所述呼入数据处理为第一文本包括：利用语音识别将所述呼入数据处理为第一文本。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第二文本向所述用户反馈包括：
将所述第二文本经语音合成处理生成语音文件；
将所述语音文件向所述用户反馈。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第二文本经语音合成处理生成语音文件包括：
将特定人员的音色作为神经网络的特征参数，利用所述神经网络语音合成处理生成语音文件。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对接呼叫中心平台，以便所述用户通过所述呼叫中心平台发起呼入数据。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对接呼叫中心平台包括：通过会话初始协议对接呼叫中心平台。


7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，监测到用户发起的呼入数据包括：监测到从所述呼叫中心平台分流的用户发起的呼入数据；
或者，监测到从所述呼叫中心平台的队列中溢出的用户发起的呼入数据。


8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，监测到用户发起的呼入数据包括：监测到用户通过HTML5页面发起的呼入数据。


9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对接业务系统，以使所述业务系统通过与所述用户进行交互，向所述用户提供业务服务。


10.一种客服服务交互装置，其特征在于，所述装置包括：
监测模块，当监测到用户发起的呼入数据时，将所述呼入数据处理为第一文本；
匹配模块，根据所述第一文本，利用语义分析引擎判定所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰，刘利，米春平，蔡超，
申请(专利权)人：北京一维大成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11