基于人工智能的坐席外呼质检方法技术

本发明专利技术涉及智能语音服务技术领域，尤其涉及基于人工智能的坐席外呼质检方法。其包括以下步骤：S100：获取多个不同用户给出不同等级评分的已外呼收据的语音通话数据；语音通话数据包括语音数据、通话时长、外呼号码、用户评分以及用户情绪评分；S200：利用人工智能平台对语音通话数据分析后，根据用户通话数据信息，构建标签体系，其中，所述标签体系包括语义标签、情绪标签。本发明专利技术通过在质检时可以根据客户情绪为质检要素作为质检时的参考项，避免忽略用户体验以及用户的反馈评分、同时可提取用户的情绪波动断语音数据，智能分析并改进外呼流程，保证用户的体验，提高人工质检时的判断准确性，可应用于多种质检场景。可应用于多种质检场景。可应用于多种质检场景。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的坐席外呼质检方法


[0001]本专利技术涉及智能语音服务
，尤其涉及基于人工智能的坐席外呼质检方法。

技术介绍

[0002]外呼(Outbound)是指：电话通过电脑自动往外拨打用户电话，将录制好的语音通过电脑播放给用户，它是电脑Computer电话Telephony集成一体Integration现代客户服务中心系统不可或缺的一个组成部分。外呼分为两个阶段：外呼数据的获取以及外呼动作的发起。Outbound部件负责完成外呼动作的发起功能，一般用于市场分析，例如可以通过它按照名单自动拨通大量用户，进行业务需求或服务满意度的调查，或者客户回访等活动。
[0003]随着经济的快速发展，银行在为客户提供更加丰富产品的同时沉淀了海量数据,客户信息量成倍的增加，巨大的客户信息数据中隐藏了无限可用的信息，如果把这些信息挖掘出来，并管理、利用和营销这些信息，使得这些隐藏的信息发挥作用，是金融行业建设的重要内容。传统的外呼服务往往是纯手工操作拨号和借助呼叫中心自动外呼拨号，在转接给合适的电话业务员。
[0004]申请公布号为C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能的坐席外呼质检方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：获取多个不同用户给出不同等级评分的已外呼收据的语音通话数据；语音通话数据包括语音数据、通话时长、外呼号码、用户评分以及用户情绪评分；S200：利用人工智能平台对语音通话数据分析后，根据用户通话数据信息，构建标签体系，其中，所述标签体系包括语义标签、情绪标签，语义标签为用户沟通过程中的文字意义，目的以及期望用途；情绪标签为用户的沟通过程中的情绪反馈标记；S300：通过上述标签体系结合用户评分赋予抽取的语音通话数据中智能的综合评分，该综合评分分为多个层级；S400：在上述多个层级的综合评分的语音通话数据中抽取部分进行人工质检。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的坐席外呼质检方法，其特征在于，在步骤S200中，对用户情绪标签包括如下步骤：S210：根据对语音通话数据分析后将用户情绪分为A、B、C、D、E五个等级标签；S220：向A、B、C、D、E分别赋予“很好”、“好”、“一般”、“差”、“极差”情绪标签；S220：赋予“很好”、“好”、“一般”、“差”、“极差”五个情绪标签的不同综合评分计算比例。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的坐席外呼质检方法，其特征在于，所述情绪标签“很好”、“好”、“一般”、“差”、“极差”的综合评分计算比例分别为100％、80％、60％、40％以及0％；在综合评分计算过程中，情绪标签的综合评分计算按照上述比例结算。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的坐席外呼质检方法，其特征在于，在步骤S300中，对于综合评分划界的具体如下步骤：S310：获取多个语音通话数据的综合评分分布区间并对综合评分分布区间划界；S320：根据上述综合评分分布区间的划界范围规定人工质检取样区间；S330：赋予人工质检取样区间的归类信息，包括“优”、“良”、“合格”、“不合格”。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的坐席外呼质检方法，其特征在于，在S200中，对语音通话数据分析后对情绪标签的同时，分析的语音通话数据处理，处理对象包括对用户情绪评分、记录情绪波动断时长、记录情绪波动断时间节点、根据用户音量大小频段变化作为用户情绪波动的判断依据以及对用户沟通的问题归类；按照上述综合处理对象，给出情绪标签的处理以及深处理项目，深处理项目为用户情绪评分、记录情绪波动断时长、情绪波动断时间节点以及对用户沟通的问题归类。6.基于人工智能的坐席外呼质检系统，可实现权利要求1

【专利技术属性】
技术研发人员：颜国伟，
申请(专利权)人：上海清赟医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：