一种用于客服回访的处理方法及系统

技术领域

本发明涉及智能客户的技术领域，具体涉及一种用于客服回访的处理方法及系统。

背景技术

对于客户服务工作而言，智能语音是未来发展的趋势之一，客服服务过程一般通过视频拍摄进行记录，从而全面掌握客服服务的过程，以便进行监督和存证。随着人工智能技术的不断发展和应用普及，智能语音针对多人连续语音的识别应用已经趋于成熟。而对于客户的回访也是客服服务的一个重要内容；但是现有的回访一般是通过人工来实现，其存在智能化程度低，回访效果较差；以及个性化程度不够的不足之处，不能很好面对各种类型的客户。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种用于客服回访的处理方法，可以提高客户回访问的智能化程度，个性化程度好，能提高回访问效果。

为解决上述技术问题，本发明的一方面，提供一种用于客服回访的处理方法，其包括如下步骤：

步骤S10，确定客户回访的业务类型，并获得所述业务类型所对应的会话模板，所述业务类型包括：营销、咨询、回访、调查任务；

步骤S11，主动发起与客户的会话沟通，根据所述会话模板中问题向客户进行提问；

步骤S12，接收客户的语音回复数据，进行语音识别；

步骤S13，对客户回访过程中双方陈述的语音内容实时进行语音识别并转换成文字，形成回访问卷，并存储。

其中，进一步包括：

预先针对不同的特定任务预先构建不同的会话模板，同时基于不同的业务类型的客户，绘制各业务类型的客户所对应的用户画像，进一步调整会话模板，得到对应于特定任务类型、特定业务人群的会话模板。

其中，在所述步骤S11中，确定当前客户的身份，获得所述客户的用户画像，选择对应的会话模板。

其中，在所述步骤S13中，进一步包括：

根据客户的语音回复数据的识别结果，判断所述回答与任务的相关性，如果两者相关性低于预定阈值，则选择会话模板中的备用语音提问向客户重新提问，引导至原流程中。

其中，所述步骤S13进一步包括：

对回访问卷中的内容进行实体词修正、标点修正、法规修正以及口语顺滑优化处理。

相应地，本发明的另一方面，还提供一种用于客服回访的处理系统，其包括：

业务类型确定单元，用于确定客户回访的业务类型，并获得所述业务类型所对应的会话模板，所述业务类型包括：营销、咨询、回访、调查任务；所述会话模板中包含了多条语音提问；

会话发起单元，用于主动发起与客户的会话沟通，根据所述会话模板中问题向客户进行提问；

回复识别单元，用于接收客户的语音回复数据，进行语音识别；

问卷形成单元，用于对客户回访过程中双方陈述的语音内容实时进行语音识别并转换成文字，形成回访问卷，并存储。

优选地，进一步包括：

会话模板生成单元，用于预先针对不同的特定任务预先构建不同的会话模板，同时基于不同的业务类型的客户，绘制各业务类型的客户所对应的用户画像，相应调整会话模板，得到对应于特定任务类型、特定业务人群的会话模板。

优选地，业务类型确定单元进一步包括：

选择处理单元，用于确定当前客户的身份，获得所述客户的用户画像，选择对应的会话模板。

优选地，所述问卷形成单元进一步包括：

相关性处理单元，用于根据客户的语音回复数据的识别结果，判断所述回答与任务的相关性，如果两者相关性低于预定阈值，则选择会话模板中的备用语音提问向客户重新提问；

文本修正单元，用于对回访问卷中的内容进行实体词修正、标点修正、法规修正以及口语顺滑优化处理。

实施本发明实施例，具有以下的有益效果：

本发明的实施例提供一种用于客服回访的处理方法及系统，确定客户回访的业务类型，并获得所述业务类型所对应的会话模板；主动发起与客户的会话沟通，根据所述会话模板中问题向客户进行提问；接收客户的语音回复数据，进行语音识别；对客户回访过程中双方陈述的语音内容实时进行语音识别并转换成文字，形成回访问卷，并存储。实施本发明，可以提高客户回访的智能化程度，提高了回访效果；同时，可以针对不同客户提供相应服务，个性化程度高；从而提高了效率以及受访客户的使用体验。

附图说明

图1为本发明提供的一种用于客服回访的处理方法的一个实施例的主流程示意图；

图2为本发明提供的一种用于客服回访的处理系统的一个实施例的结构示意图；

图3为图2中的问卷形成单元的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

为使本领域的普通技术人员更加清楚地理解发明的目的、技术方案和优点，以下结合附图和实施例对发明做进一步的阐述。

请参阅图1所示，示出了本发明提供的一种用于客服回访的处理方法的一个实施例的主流程示意图；在本实施例中，所述用于客服回访的处理方法，其包括如下步骤：

步骤S10，确定客户回访的业务类型，并获得所述业务类型所对应的会话模板，所述业务类型包括：营销、咨询、回访、调查任务；

步骤S11，主动发起与客户的会话沟通，根据所述会话模板中问题向客户进行提问；

在一个具体的例子中，在所述步骤S11中，确定当前客户的身份，获得所述客户的用户画像，选择对应的会话模板。

可以理解的是，在本方法中进一步包括：

预先针对不同的特定任务预先构建不同的会话模板，同时基于不同的业务类型的客户，绘制各业务类型的客户所对应的用户画像，进一步调整会话模板，得到对应于特定任务类型、特定业务人群的会话模板。例如，对于每个业务场景，可以对所有用户进行分类，例如可以按照性别、年龄、职业等进行分类，对每类的用户绘制对应的用户画像，以便根据对应的会话模板进行对话。

步骤S12，接收客户的语音回复数据，进行语音识别；

步骤S13，对客户回访过程中双方陈述的语音内容实时进行语音识别并转换成文字，形成回访问卷，并存储。

其中，在所述步骤S13中，进一步包括：

根据客户的语音回复数据的识别结果，判断所述回答与任务的相关性，如果两者相关性低于预定阈值，则选择会话模板中的备用语音提问向客户重新提问，引导至原流程中。

其中，所述步骤S13进一步包括：

对回访问卷中的内容进行实体词修正、标点修正、法规修正以及口语顺滑优化处理。例如可以对专业术语修正，人名、地名、公司名等专有名词修正，例如将“家的置业”修正为“嘉德置业”。还可以对文字记录的标点进行修正，同时新增书名号标点，例如引用法条时添加书名号标点，同时将引用法条时的数字修正为规范的数字形式，

可以理解的是，具体地，在一些例子中，利用本发明的方，可以对客服服务过程中的语音内容进行识别，得到对应的文字记录。语音识别指提供将录音文件或者实时音频流转成文字的服务，能够支持中文、英文等语种，支持噪音环境下和带背景音的语音识别，支持机器自动分离不同人声，支持快速定制识别中的热词以提升准确度。语音识别服务分为录音文件识别、实时语音识别、一句话识别三个子服务，提供了RESTful API/SDK等多样化调用方式，能够在各种不同实际使用场景中做适配。这里，在客服服务过程中，需要对各方人员，如客户和客服人员的身份进行区分，如可以根据麦克风等收音设备进行身份区分，或者对语音进行打点(语音关键帧添加标记)以区别各方身份。对语音内容进行语音识别，转换成相应的文字记录，文字记录可以以各方身份进行区别。

可以理解的是，在本发明提供的方法中，根据特定任务构建会话模板(营销、调查、回访)，主动发起与用户进行会话沟通，具体采用先进的语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、CC(呼叫中心)融合技术，通过模拟真实电销对客户进行营销、咨询、回访、调查等任务。采用智能客服(可以是诸如AI机器人)的强大功能，以支持呼入、呼出、自动分类、自定义提取标签、自定义上传录音、触发短信、支持TTS变量、自定义和可视化编辑话术、机器人转人工等业务功能，更具体地，在一些例子中，营销、咨询、回访、调查等任务可以通过平台向客户拨打电话，利用预先构建的话术模板进行对话实现；自动分类和自定义提取标签可以根据对对话的语音识别结果确定；自定义上传录音、触发短信可以根据实际需求设置触发；自定义和可视化编辑话术可以通过可视化界面由人工进行编辑；机器人转人工可以由客户触发，或者满足相关条件时触发，如机器人无法解决问题时触发等。

能够切实满足企业大规模电销、调查、回访等需求，帮助企业从海量销售线索中高效筛选出意向客户，提升企业的运营管理效率和销售业绩，同时极大地降低企业运营成本。

在外呼过程中，针对不同的特定任务预先构建不同的会话模板，同时基于不同的业务类型用户，绘制各业务类型的用户的用户画像，进一步调整会话模板，得到对应于特定任务类型、特定业务人群的会话模板。通过该会话模板与客户进行会话沟通，具体通过语音识别了解用户的表达语音，并通过语音合成或者文本生成得到会话语音或会话文本与客户进行沟通。若检测到问题和回答与任务的相关性，例如，如任务为营销某产品A，在利用话术进行问答推销时，若客户回答与产品A营销无关，则认为相关性低；若相关性较低，则纠正话术，引导至原流程中。具体的沟通方式可以根据用户本身进行确定，如用户选择，或者根据用户的喜好进行确定为语音沟通或文本沟通。语音沟通时，可以设置语音的特征，如男音、女音，还有音色和风格等，以提高客户体验，使客户可以更好地配合完成回访任务。

如图2所示，示出了本发明提供的一种用于客服回访的处理系统一个实施例的结构示意图，一并结合图3所示，在本实施例中，所述系统1包括：

业务类型确定单元10，用于确定客户回访的业务类型，并获得所述业务类型所对应的会话模板，所述业务类型包括：营销、咨询、回访、调查任务；所述会话模板中包含了多条语音提问；

会话发起单元11，用于主动发起与客户的会话沟通，根据所述会话模板中问题向客户进行提问；

回复识别单元12，用于接收客户的语音回复数据，进行语音识别；

问卷形成单元13，用于对客户回访过程中双方陈述的语音内容实时进行语音识别并转换成文字，形成回访问卷，并存储。

会话模板生成单元14，用于预先针对不同的特定任务预先构建不同的会话模板，同时基于不同的业务类型的客户，绘制各业务类型的客户所对应的用户画像，相应调整会话模板，得到对应于特定任务类型、特定业务人群的会话模板。

在一个具体的例子，所述业务类型确定单元10进一步包括：

选择处理单元，用于确定当前客户的身份，获得所述客户的用户画像，选择对应的会话模板。

在一个具体的例子，所述问卷形成单元13进一步包括：

相关性处理单元130，用于根据客户的语音回复数据的识别结果，判断所述回答与任务的相关性，如果两者相关性低于预定阈值，则选择会话模板中的备用语音提问向客户重新提问；

文本修正单元131，用于对回访问卷中的内容进行实体词修正、标点修正、法规修正以及口语顺滑优化处理。

更多的细节，可以参照前述对图1的描述，在此不进行详述。

实施本发明实施例，具有以下的有益效果：

本发明的实施例提供一种用于客服回访的处理方法及系统，确定客户回访的业务类型，并获得所述业务类型所对应的会话模板；主动发起与客户的会话沟通，根据所述会话模板中问题向客户进行提问；接收客户的语音回复数据，进行语音识别；对客户回访过程中双方陈述的语音内容实时进行语音识别并转换成文字，形成回访问卷，并存储。实施本发明，可以提高客户回访的智能化程度，提高了回访效果；同时，可以针对不同客户提供相应服务，个性化程度高；从而提高了效率以及受访客户的使用体验。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。