本发明专利技术涉及人工智能领域，特别是涉及一种基于大数据的客服中心调度系统包括：接收处理模块，用以接收用户的对话信息；匹配答复模块，用以根据所述用户的分类，并以预设答复策略对各用户的提问进行答复；主动推荐模块，用以在所述用户的提问处于无倾向状态时，采用模糊搜索策略对用户进行答复；学习更新模块，用以根据用户基础属性以及用户的问答信息对知识库进行更新；人工服务模块，用以在现有知识库中不存在对应问题的答案时回复用户的问题，并将回复内容存入所述基础数据库以及知识库；本发明专利技术利用上述模块通过智能学习，有效提升了客服中心的答复效率，并降低了资源消耗，并有效的提高问题解决率。
1、随着客服电话不断增多，客服人员工作压力增大，存在用户呼叫等待时间长、呼叫无应答、客服人员工作交接频繁等问题。同时线上解答时间成本高，加上传统的电话热线客服缺少对客户和工单等数据缺少分析及归类，随之人工智能时代未来已来，应用人工智能等前沿计算机技术，提供智能化客服服务，提升客服服务能力及水平，充分发挥人工智能技术应用到客服业务已成为当前热点方向。伴随人工智能等前沿计算机技术的高速发展，应用人工智能技术实现智能化客服已成为可能。
>1、为此，本专利技术提供一种生物质资源利用的沼气供能系统，用以克服现有技术中沼气利用率低从而导致增加额外的碳排放的问题。2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于大数据的客服中心调度系统，主要由接收处理模块、匹配答复模块、主动推荐模块、学习更新模块和人工服务模块组成：
3、接收处理模块，其用以接收用户的对话信息，并根据对应的用户基础属性对用户的类别进行划分，以建立基础数据库；
4、匹配答复模块，其与所述接收处理模块相连，用以根据所述用户的分类，匹配对应的知识库，并以预设答复策略对各用户的提问进行答复；
5、主动推荐模块，其与所述接收处理模块以及所述匹配答复模块相连，用以在所述用户的提问处于无倾向状态时，采用模糊搜索策略对用户进行答复，并根据用户的回复关联对应的用户基础属性；
6、学习更新模块，其与所述匹配答复模块以及所述主动推荐模块相连，用以根据用户基础属性以及用户的问答信息对知识库进行更新；
7、人工服务模块，其与所述匹配答复模块、所述主动推荐模块以及所述学习更新模块相连，用以在现有知识库中不存在对应问题的答案时回复用户的问题，并将回复内容存入所述基础数据库以及知识库；
8、其中，所述无倾向状态为无法根据基础数据库对提问进行回复的状态。
9、进一步地，所述接收处理模块在对所述用户进行分类时，根据用户发起的对话信息的意图将用户分为：
10、问答型，所述用户的对话信息中包括问题，该用户通过对话以得到该问题的标准解决方法；
11、闲聊型，所述用户的对话信息中不包括问题，该用户发起对话时，能够相应回复。
12、进一步地，所述用户基础属性包括：
13、用户的提问内容、用户的提问方式、用户的解决问题方式以及用户的回复反馈；
14、其中，对于单个用户，其对应的用户基础属性关联任一用户的用户基础属性。
15、进一步地，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述预设答复策略时，主动推荐模块根据所述知识库中的内容，对所述各用户的回复反馈结果进行评价，并将评价结果高于预设评价阈值的内容标记为优先回复内容。
16、进一步地，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述模糊搜索策略时，所述主动推荐模块根据所述用户的对话信息提取若干关键字，并将各关键字在知识库中进行匹配，并将匹配结果作为回复内容发送至对应的用户。
17、进一步地，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述模糊搜索策略时，所述学习更新模块提取所述各用户对话内容的特征，对用户对话内容自动分词，并匹配各用户的对话信息；
18、利用聚类模型，将语义和/或分类一致的对话内容进行聚类并根据聚类进行分类。
19、进一步地，所述学习更新模块在所述知识库进行更新时，还根据单个用户的用户基础属性生成该用户对应的所述对话信息的意图的用户画像，并根据用户画像对该用户对应的知识库进行更新。
20、进一步地，在所述接收处理模块将所述单个用户的对话信息的意图分类为所述闲聊型时，若该用户提出相同对话信息超出预设次数，所述处理模块判定该对话信息为所述问答型；
21、其中，所述预设次数与客服中心的调度能力有关。
22、进一步地，其特征在于，包括：
23、对用户发起的对话内容按意图对用户进行分类，并根据对应的用户基础属性建立基础数据库；
24、在完成各基础数据库的建立时，利用匹配答复模块，从已分类的用户中对应匹配其所属现有知识库，根据预设答复策略来答复用户；
25、当无法利用对用户进行答复时，采用主动推荐模块，利用模糊搜索策略对用户进行答复，并关联用户基础属性；
26、在对所述用户进行答复时，根据用户基础属性，结合基础数据库，利用深度学习的智能迭代技术，完成数据的自动学习、计算整理和数据积累，生成新的数据信息并进行扩充，生成知识库；
27、将各个用户基础属性进行存储，并将知识库进行聚类与现有知识库结合，形成知识库。
28、进一步地，对于单个用户，在建立其单次对话的基础数据库时，根据所述用户基础属性为基础建立对应的基础数据库；
29、其中，对于第i次对话，调用第i-1次对应的所述用户基础属性，其中，i＝2,3，…，n，n≥2。
30、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于通过设置接收处理模块、匹配答复模块、主动推荐模块、学习更新模块、人工服务模块、对接下载模块在上述模块的相互配合下，本专利技术系统结合深度学习的智能迭代技术，完成知识的自动学习、计算整理和知识积累，生成新的知识信息，不断扩充知识库的知识量，通过智能学习，为客服人员提升工作效率的同时，并有效的提高一线解决率及服务满意度。
31、进一步地，在对话过程中，输入内容如果包含非法的、含义敏感的、容易造成无解、产生不良影响的词汇，智能语义可以自动识别并高亮提示，客服中心调度系统会使用预先设置好的话术统一回复，管理员可以在管理界面对话术进行定制和维护管理，有效的提高一线解决率及服务满意度。
32、进一步地，主动推荐模块在完成用户答复时，还可以推荐相关联问题给用户，避免用户重复对话过程，有效的提高一线解决率及服务满意度。
33、进一步地，在匹配答复用户对话后，用户可对返回的结果可右键进行转发，获取当前组织架构，选择对应本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述接收处理模块在对所述用户进行分类时，根据用户发起的对话信息的意图将用户分为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述用户基础属性包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述预设答复策略时，主动推荐模块根据所述知识库中的内容，对所述各用户的回复反馈结果进行评价，并将评价结果高于预设评价阈值的内容标记为优先回复内容。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述模糊搜索策略时，所述主动推荐模块根据所述用户的对话信息提取若干关键字，并将各关键字在知识库中进行匹配，并将匹配结果作为回复内容发送至对应的用户。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述模糊搜索策略时，所述学习更新模块提取所述各用户对话内容的特征，对用户对话内容自动分词，并匹配各用户的对话信息；
7.根据权利要求2所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述学习更新模块在所述知识库进行更新时，还根据单个用户的用户基础属性生成该用户对应的所述对话信息的意图的用户画像，并根据用户画像对该用户对应的知识库进行更新。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，在所述接收处理模块将所述单个用户的对话信息的意图分类为所述闲聊型时，若该用户提出相同对话信息超出预设次数，所述处理模块判定该对话信息为所述问答型；
9.一种基于权利要求1-8任一项权利要求所述的基于大数据的客服中心调度系统的使用方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于大数据的客服中心调度系统的使用方法，其特征在于，对于单个用户，在建立其单次对话的基础数据库时，根据所述用户基础属性为基础建立对应的基础数据库；
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【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述接收处理模块在对所述用户进行分类时，根据用户发起的对话信息的意图将用户分为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述用户基础属性包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述预设答复策略时，主动推荐模块根据所述知识库中的内容，对所述各用户的回复反馈结果进行评价，并将评价结果高于预设评价阈值的内容标记为优先回复内容。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在于，所述主动推荐模块对所述用户的对话信息执行所述模糊搜索策略时，所述主动推荐模块根据所述用户的对话信息提取若干关键字，并将各关键字在知识库中进行匹配，并将匹配结果作为回复内容发送至对应的用户。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的客服中心调度系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李柯，朱珠，李建路，
申请(专利权)人：南方电网储能股份有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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