一种客服辅助方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种客服辅助方法和系统，属于电数字数据处理技术领域，客服辅助方法包括工单填写

【技术实现步骤摘要】
一种客服辅助方法和系统


[0001]本专利技术涉及电数字数据处理
，具体涉及一种客服辅助方法和系统
。

技术介绍

[0002]客服辅助系统已广泛应用于各个领域，客户服务中心与客户建立连接后，需要了解客户的诉求，并对客户的诉求进行解答和答复
。
[0003]目前客户诉求的主要处理方式有以下两种：
[0004](1)
客户服务座席需要在了解客户诉求的情况下，手工选择来电原因，查询知识库
、
查找办理相关业务的模块进行操作；后台工单的流转
、
处理
、
反馈，需处理人员人工分别工单类别
、
填写工单受理内容
、
识别派单方式等，操作较为繁琐
、
工作效率低
、
耗费大量人力成本，通话时长居高不下，且不具备自动化的知识积累
、
自主学习能力
。
[0005](2)
通过将语音转写为文本后，将文本写入工单
。
但填入内容较多，导致工单具有较多冗余信息，需要人工进行再处理
。
[0006]因此需要设计一种客户辅助方法，以实现高频次业务和功能的辅助查询
、
来电原因分析
、
易错点实时提醒
、
情绪识别，辅助客服代表快速
、
准确应答，提升话务员工作效率
。

技术实现思路

[0007]针对现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术提供一种客服辅助方法和系统，以提高客服的工作效率
。
[0008]本专利技术公开了一种客服辅助方法，包括工单填写的方法，所述工单填写的方法包括以下步骤：获取工单数据的第一训练集；基于指针生成网络对所述第一训练集进行训练，获得工单内容提取模型；获取客户的诉求文本；通过工单内容提取模型对所述诉求文本进行提取，获得摘要内容；获取工单模板；根据所述摘要内容，填写所述工单模板的动态内容
。
[0009]优选的，工单填写的具体方法包括：
[0010]将工单数据进行数据清洗和分词后，获得数据集；
[0011]将所述数据集进行划分，获得第一训练集；
[0012]基于指针生成网络对所述第一训练集进行训练，获得工单内容提取模型；
[0013]将诉求文本进行数据清洗和分词后，输入工单提取模型，获得摘要内容；
[0014]根据所述摘要内容，填写所述工单模板的动态内容
。
[0015]优选的，禁语识别的方法：
[0016]建立禁语正则配置；
[0017]基于自然语言处理算法，建立消极服务意图识别模型；
[0018]通过所述禁语正则配置和消极服务意图识别模型，识别所述诉求文本
/
客服座席答复文本的禁语
。
[0019]优选的，意图识别的方法：
[0020]获得词向量模型；
[0021]通过词向量模型获得工单数据的第一词向量，并根据工单数据及第一词向量，构建第二训练集；
[0022]基于双向长短期记忆网络，对所述第二训练集进行训练，获得意图识别模型；
[0023]将所述诉求文本或摘要内容进行分词后，通过词向量模型获得第二词向量；
[0024]通过意图识别模型，获得第二词向量相应的意图
。
[0025]优选的，知识点推送的方法，
[0026]建立意图与知识点的第一关联；
[0027]根据所述第一关联，并向客服座席推送所述意图相应的知识点
。
[0028]优选的，易错点提醒的方法：
[0029]建立意图与易错点的第二关联；
[0030]根据所述第二关联，向客服座席推送所述意图相应的易错点
。
[0031]优选的，话术提醒的方法：
[0032]根据诉述文本或摘要内容，获得语境和服务内容；
[0033]根据所述语境和服务内容，获得相应的话术；
[0034]为客服座席推送所述话术
。
[0035]优选的，通过以下任一方式获得诉求文本：
[0036]通过自动语音识别将引擎客户的语音或通话转写为诉求文本；
[0037]通过短信
、
聊天软件
、
小程序或者网页获得客户的诉求文本；
[0038]其中，将语音转写为诉求文本包括以下任一方法：
[0039]将语音网关与基于媒体资源控制协议的平台对接，所述平台通过语音识别引擎将语音转写为诉求文本；
[0040]通过语音代理将座席客户端的语音流转发给语音识别引擎，通过语音识别引擎将语音流转写为诉求文本；
[0041]通过音频流采集器将采集声卡设备
、
麦克风设备采集的语音流进行分割后，转发给语音识别引擎，通过语音识别引擎将语音流转写为诉求文本
。
[0042]本专利技术还提供一种客服辅助系统，所述客服辅助系统包括工单填写模块，
[0043]所述工单填写模块用于：通过工单内容提取模型对所述诉求文本进行提取，获得摘要内容；并根据所述摘要内容，填写所述工单模板的动态内容
。
[0044]所述系统还包括意图识别模块
、
禁语识别模块
、
知识点推送模块
、
易错点提醒模块和话术提醒模块；
[0045]所述意图识别模块用于通过词向量模型获得工单数据的第一词向量，并根据工单数据及第一词向量，构建第二训练集；基于双向长短期记忆网络，对所述第二训练集进行训练，获得意图识别模型；将所述诉求文本或摘要内容进行分词后，通过词向量模型获得第二词向量；通过意识识别模型，获得第二词向量相应的意图；
[0046]所述禁语识别模块用于建立禁语正则配置；基于自然语言处理算法，建立消极服务意图识别模型；通过所述禁语正则配置和消极服务意图识别模型，识别所述诉求文本
/
客服座席答复文本的禁语；
[0047]所述知识点推送模块用于根据意图与知识点的第一关联，向客服座席推送所述意图相应的知识点；
[0048]易错点提醒模块用于根据意图与易错的第二关联，向客服座席推送所述意图相应的易错点；
[0049]所述话术提醒模块用于根据诉述文本或摘要内容，获得语境和服务内容；根据所述语境和服务内容，获得相应的话术；为客服座席推送所述话术
。
[0050]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：通过基于指针生成网络提出诉求文本的摘要，并填写工单的动态内容，可精简工单的内容，利于快速阅读
。
辅助客服快速
、
准确应答；可提升座席的工作效率，降低人力成本
。
附图说明
[0051]图1是本专利技术的工单填写方法的流程图；
[0052]图2是意图识别的方法流程图；
[0053]图3是本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种客服辅助方法，其特征在于，包括工单填写的方法，所述工单填写的方法包括以下步骤：获取工单数据的第一训练集；基于指针生成网络对所述第一训练集进行训练，获得工单内容提取模型；获取客户的诉求文本；通过工单内容提取模型对所述诉求文本进行提取，获得摘要内容；获取工单模板；根据所述摘要内容，填写所述工单模板的动态内容
。2.
根据权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，工单填写的具体方法包括：将工单数据进行数据清洗和分词后，获得数据集；将所述数据集进行划分，获得第一训练集；基于指针生成网络对所述第一训练集进行训练，获得工单内容提取模型；将诉求文本进行数据清洗和分词后，输入工单提取模型，获得摘要内容；根据所述摘要内容，填写所述工单模板的动态内容
。3.
根据权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，还包括禁语识别的方法：建立禁语正则配置；基于自然语言处理算法，建立消极服务意图识别模型；通过所述禁语正则配置和消极服务意图识别模型，识别所述诉求文本或客服座席答复文本的禁语
。4.
根据权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，还包括意图识别的方法：获得词向量模型；通过词向量模型获得工单数据的第一词向量，并根据工单数据及第一词向量，构建第二训练集；基于双向长短期记忆网络，对所述第二训练集进行训练，获得意图识别模型；将所述诉求文本或摘要内容进行分词后，通过词向量模型获得第二词向量；通过意图识别模型，获得第二词向量相应的意图
。5.
根据权利要求4所述的客服辅助方法，其特征在于，还包括知识点推送的方法，建立意图与知识点的第一关联；根据所述第一关联，并向客服座席推送所述意图相应的知识点
。6.
根据权利要求4所述的客服辅助方法，其特征在于，还包括易错点提醒的方法：建立意图与易错点的第二关联；根据所述第二关联，向客服座席推送所述意图相应的易错点
。7.
根据权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，还包括话术提醒的方法：根据诉述文本或摘要内容，获得语境和服务内容；根据所述语境和服务内容，获得相应的话术；为客服座席推送所述话术
。8.
根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨军，
申请(专利权)人：北京思特奇信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：