CN110019755A - 基于人工智能大数据的数字民生***与构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,包括响应于AI指令的发起,建立与AI指令对应的AI任务的多个节点配置参数,为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,并且为所述标签层下配置相应的文字层;基于所述AI指令,调用预设在标签层对应的标签层控件,所述标签层控件读取AI指令并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;根据所述识别结果将AI任务发送至标签层内,在所述标签层内查询出对应的答案,并把AI行为产生的结果反馈给AI指令通过本发明的构建方法可以构建出一套完成的基于人工智能大数据的数字民生平台,能够快速的相应出用户提出的AI指令,然后给出相应的结果,使用方便,给出的结果准确。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能大数据领域,尤其涉及一种基于人工智能大数据的数字民生***与 构建方法。
背景技术
随着科技的发展,百姓的需求越来越高,因此,各种智能***或者智能平台也越来越多, 但是好多功能并不是很完善,也并不是很智能,导致用户在使用时极不顺畅,而且给出的结 果不够详细和精准。
发明内容
本发明针对现有技术中的缺点,提供了一种基于人工智能大数据的数字民生***与构建 方法。
为了解决上述技术问题,本发明通过下述技术方案得以解决:
一种基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,包括以下步骤:
响应于AI指令的发起,建立与AI指令对应的AI任务的多个节点配置参数,为每个所 述节点配置参数下配置相应的标签层,并且为所述标签层下配置相应的文字层,所述AI指令 包括政务、咨询、建议、投诉;
基于所述AI指令,调用预设在标签层对应的标签层控件,所述标签层控件读取AI指令 并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;
根据所述识别结果将AI任务发送至标签层内,在所述标签层内查询出对应的答案,并把 AI行为产生的结果反馈给AI指令;
预先完成所有节点配置参数和标签层控件之间的执行逻辑的建立和保存,根据AI指令实 现AI任务相对应的AI行为,所述AI行为是指对应标签层中查询出对应的答案后,把答案 调用出来并发送给AI指令的行为。
作为一种可实施方式,所述标签层形成的步骤:
获取AI任务和AI行为,并将AI任务和AI行为拆分组成多个组件;
根据每个所述组件的内容属性按照相应的关联数据进行划分,形成标签层,所述关联数 据包括行业以及领域,所述标签层即为文字层,所述文字层包括文字、数据、字母、图片、 视频和符号中的一种或者几种,所述标签层能根据相应的AI任务和AI行为进行修改或新建, 形成新的标签层。
作为一种可实施方式,所述标签层能根据相应的AI任务和AI行为进行修改或新建,具 体步骤为:
调用标签层,获取与新标签层的区别之处,基于区别之处对标签层进行完善,得到新标 签层,并给新标签层增加相应的新标签层控件;
在新标签层针对有修改或调整的文字层下设子文字层,子文字层以时间为顺序,最新修 改或调整的内容置于最前端,子文字层控件工作以最前端内容为准,把AI行为反馈至文字层 控件,由文字层控件将AI行为最终反馈回AI指令处。
作为一种可实施方式,在AI指令发出后,在配置好的各标签层控件下调用相应的文字层 控件中,还包括标签层控件读取指令内容不明确的步骤,具体步骤为:
标签层控件暂停AI任务下达,推荐回复不超过5条相近AI任务结果,供AI指令发出者选择合适的AI指令;
若AI指令发出者不选择推荐AI指令,则提供人工坐席通话服务;
如果AI指令发出者选择推荐AI指令发出,则进行后续流程。
作为一种可实施方式,所述则提供人工坐席通话服务,具体实现如下:
所述人工坐席通话服务是将计算机***与通信***进行融合,实现电话、传真、数据传 输、音视频会议、呼叫中心、即时通信应用服务。
作为一种可实施方式,所述则提供人工坐席通话服务之后还包括处理人工客服层转接的 指令和AI数据库中不存在AI行为的AI指令,针对常规指令或AI指令实时对话处理,针对 疑难事项延期处理并设置时限,并能多个节点配置参数同时处理,处理完成后将相应的行为 或AI行为反馈至指令或AI指令处。
作为一种可实施方式,所述为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,在所述节点 配置参数下还配置特殊标签层,所述特殊标签层包括以下内容:
特殊标签层下不存在相应的文字层,所述特殊标签层设置有特殊标签层控件;
当同行业或领域的AI行为量达到预设数量后,由所述特殊标签层控件发起建立新标签层 的请求,当请求被通过后,所述特殊标签层控件完善新标签层及新标签层控件逻辑关系的组 建,新标签层组建完成后,相应的AI行为根据特殊标签层进行转移。
一种基于人工智能大数据的数字民生***,包括标签层建立与应用模块、调用识别模块、 查询反馈模块和存储模块;
标签层建立与应用模块,用于响应于AI指令的发起,建立与AI指令对应的AI任务的 多个节点配置参数,为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,并且为所述标签层下配 置相应的文字层,所述AI指令包括政务、咨询、建议、投诉;
所述调用识别模块,用于基于所述AI指令,调用预设在标签层对应的标签层控件,所述 标签层控件读取AI指令并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;
所述查询反馈模块,用于根据识别结果将AI任务发送至标签层内,在所述标签层内查询 出对应的答案,并把AI行为产生的结果反馈给AI指令;
所述存储模块,用于预先完成所有节点配置参数和标签层控件之间的执行逻辑的建立和 保存,根据AI指令实现AI任务相对应的AI行为,所述AI行为是指对应标签层中查询出对 应的答案后,把答案调用出来并发送给AI指令的行为。
作为一种可实施方式,还包括人工服务层模块;
所述人工服务层模块,用于实现人工坐席通话服务,所述人工坐席通话服务将计算机系 统与通信***进行融合,实现电话、传真、数据传输、音视频会议、呼叫中心、即时通信应 用服务。
作为一种可实施方式,还包括根系层模块;
所述根系层模块用于处理人工客服层转接的指令和AI数据库中不存在AI行为的AI指 令,针对常规指令或AI指令实时对话处理,针对疑难事项延期处理并设置时限,并能多个节 点配置参数同时处理,处理完成后将相应的行为或AI行为反馈至指令或AI指令处。
本发明由于采用了以上技术方案,具有显著的技术效果:
通过本发明的构建方法和***,可以构建出一套完成的基于人工智能大数据的数字民生 平台,能够快速的相应出用户提出的AI指令,然后给出相应的结果,使用方便,给出的结果 准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一 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是本发明的方法流程示意图;
图2是本发明的***框架图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明,以下实施例是对本发明的解释而本发明 并不局限于以下实施例。
一种基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,该方法适用于计算机PC端和移动 端设备执行,并且适用于实现具有多个AI任务的AI行为,如图1所示,包括以下步骤:
S100、响应于AI指令的发起,建立与AI指令对应的AI任务的多个节点配置参数,为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,并且为所述标签层下配置相应的文字层,所述 AI指令包括政务、咨询、建议、投诉;
S200、基于所述AI指令,调用预设在标签层对应的标签层控件,所述标签层控件读取 AI指令并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;
S300、根据所述识别结果将AI任务发送至标签层内,在所述标签层内查询出对应的答案, 并把AI行为产生的结果反馈给AI指令;
S400、预先完成所有节点配置参数和标签层控件之间的执行逻辑的建立和保存,根据AI 指令实现AI任务相对应的AI行为,所述AI行为是指对应标签层中查询出对应的答案后, 把答案调用出来并发送给AI指令的行为。
对于标签层控件做如下解释:
在数据库中把能够涉及到的问题和答案按照行业或者其他类型进行分类,比如教育、医 疗等,那么所有教育类问相关问题就被贴上教育标签,在教育标签下工作的程序模块即为标 签层控件。原理:该控件对AI指令(即百姓提出的问题)进行识别分析,若识别为教育类问 题,则立即在教育标签内寻找对应答案的工作过程。
通过本发明的构建方法可以构建出一套完成的基于人工智能大数据的数字民生平台,能 够快速的相应出用户提出的AI指令,然后给出相应的结果,使用方便,给出的结果准确。
在步骤S100中,所述标签层形成的步骤:
S110、获取AI任务和AI行为,并将AI任务和AI行为拆分组成多个组件;S120、根据每个所述组件的内容属性按照相应的关联数据进行划分,形成标签层,所述关联数据包括行 业以及领域,所述标签层即为文字层,所述文字层包括文字、数据、字母、图片、视频和符号中的一种或者几种,所述标签层能根据相应的AI任务和AI行为进行修改或新建,形成新的标签层。
获取各组件的方法可以是:导入现有资源包(可做优化调整),网上爬虫爬取公开官网数 据,人工录入,输入相关参数完成深度学习并优化升级,深度学习指把现有相关数据输出到“一 种监督学习算法***”进行数据处理,最后将输出的数据与现有的数据进行对比分析,得出更 接近预判的结果;根据各组件内容属性按照行业、领域等划分,形成标签层;标签层具体内 容即为文字层,包含文字、数字、字母、图片、视频、符号等。拆分分类采用k-近邻算法原 理,即把该算法中距离最近的训练样本修改为样本中相同的关键字或相近的意思表达,达到 拆分分类目的。
更加具体的来说,资源包可视为政府部门或机关单位某一专业领域的现有资源,比如社 保服务窗口拥有本市所有参保的资料数据。
另外,由于新增条件越来越多,原标签层可能不能满足用户需求,因此需要经常修改或 者新建,所述标签层能根据相应的AI任务和AI行为进行修改或新建,具体步骤为:
调用标签层,获取与新标签层的区别之处,基于区别之处对标签层进行完善,得到新标 签层,并给新标签层增加相应的新标签层控件;
在新标签层针对有修改或调整的文字层下设子文字层,子文字层以时间为顺序,最新修 改或调整的内容置于最前端,子文字层控件工作以最前端内容为准,把AI行为反馈至文字层 控件,由文字层控件将AI行为最终反馈回AI指令处。
更加具体地,在AI指令发出后,在配置好的各标签层控件下调用相应的文字层控件中, 还包括标签层控件读取指令内容不明确的步骤,具体步骤为:
标签层控件暂停AI任务下达,推荐回复不超过5条相近AI任务结果,供AI指令发出者选择合适的AI指令;
若AI指令发出者不选择推荐AI指令,则提供人工坐席通话服务;
如果AI指令发出者选择推荐AI指令发出,则进行后续流程。
标签层控件读取指令内容不明确具体是指用户发出的AI指令过于家常白话,AI数据库 中的语句和词汇都是标准话术和官方全称,若使用者发出的AI指令为通用家常白话,则标签 层控件识别会有难度,就会根据AI指令中提取关键意思,做出转换为AI智库中已存在并且 意思相近的标准话术或官方全称,由标签层控件发送AI指令,进而进行后续流程,也就是步 骤S200和S300中的步骤,调用预设在标签层对应的标签层控件,所述标签层控件读取AI 指令并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;根据所述识别结果将AI任务发 送至标签层内,在所述标签层内查询出对应的答案,并把AI行为产生的结果反馈给AI指令, 并将最终结果显示在对话框中,引导使用者重新发出更准确的AI指令。
更加具体地,所述则提供人工坐席通话服务,具体实现如下:
所述人工坐席通话服务是将计算机***与通信***进行融合,实现电话、传真、数据传 输、音视频会议、呼叫中心、即时通信应用服务。
人工坐席通话服务是针对用户通过反映问题及入口途径的信息进行登记操作,通过IVR 流程导航引导百姓进入不同的坐席,反映问题入口途径包括电话、我和市长有话说平台入口。 业务处理***实现管控业务受理、处理疑难事项以及转办、受理排工单,实现呼叫应答接线 员、过程监听、临时暂停或返回、人工转自动、呼叫结束。
另外,为了应对其他非正常情况的发生,所述则提供人工坐席通话服务之后还包括处理 人工客服层转接的指令和AI数据库中不存在AI行为的AI指令,针对常规指令或AI指令实 时对话处理,针对疑难事项延期处理并设置时限,并能多个节点配置参数同时处理,处理完 成后将相应的行为或AI行为反馈至指令或AI指令处。这一部分处理疑难事项和重要事务, 监管人员可利用督办体系,对其进行过程协调和督办,从而掌握进展情况,按照时间节点落 实完成。
为了使得整个平台更加完善和全面,所述为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层, 在所述节点配置参数下还配置特殊标签层,所述特殊标签层包括以下内容:
特殊标签层下不存在相应的文字层,所述特殊标签层设置有特殊标签层控件;
当同行业或领域的AI行为量达到预设数量后,由所述特殊标签层控件发起建立新标签层 的请求,当请求被通过后,所述特殊标签层控件完善新标签层及新标签层控件逻辑关系的组 建,新标签层组建完成后,相应的AI行为根据特殊标签层进行转移。
也就是说:整个方法或者***中,标签层包含两种,一种是标签层,一种是特殊标签层, 两者为并列关系;标签层分为标签层1、2、3……n,均有对应的标签层控件;每个标签层包 含子标签层和子标签层控件;特殊标签层只有一种,也存在特殊标签层控件。
基于以上所有的方法,本发明的方法能够对现有的功能或者分类不全面的咨询平台进行 完善,使得咨询结果更加准确,并且整个平台的标签层的内容也会随着环境的增多而增多, 然后供AI指令进行查询或者选择,使得结果更加适应当前环境。
实施例2:
一种基于人工智能大数据的数字民生***,如图2所示,包括标签层建立与应用模块100、 调用识别模块200、查询反馈模块300和存储模块400;
标签层建立与应用模块100,用于响应于AI指令的发起,建立与AI指令对应的AI任务 的多个节点配置参数,为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,并且为所述标签层下 配置相应的文字层,所述AI指令包括政务、咨询、建议、投诉;
所述调用识别模块200,用于基于所述AI指令,调用预设在标签层对应的标签层控件, 所述标签层控件读取AI指令并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;
所述查询反馈模块300,用于根据识别结果将AI任务发送至标签层内,在所述标签层内 查询出对应的答案,并把AI行为产生的结果反馈给AI指令;
所述存储模块400,用于预先完成所有节点配置参数和标签层控件之间的执行逻辑的建 立和保存,根据AI指令实现AI任务相对应的AI行为,所述AI行为是指对应标签层中查询 出对应的答案后,把答案调用出来并发送给AI指令的行为。
还包括人工服务层模块500;
所述人工服务层模块500,用于实现人工坐席通话服务,所述人工坐席通话服务将计算 机***与通信***进行融合,实现电话、传真、数据传输、音视频会议、呼叫中心、即时通 信应用服务。
还包括根系层模块600;
所述根系层模块600,用于处理人工客服层转接的指令和AI数据库中不存在AI行为的 AI指令,针对常规指令或AI指令实时对话处理,针对疑难事项延期处理并设置时限,并能 多个节点配置参数同时处理,处理完成后将相应的行为或AI行为反馈至指令或AI指令处。
另外,整个***中所有的方法都是基于大数据分类模块、大数据处理模块、大数据分析 模块和显示端模块所实现的;大数据分类模块用于对存储模块中数据分类,并将分类结果传 输至大数据处理模块;
大数据处理模块用于对分类结果进行处理,采用并行大数据处理模块,预设有Map/Reduce处理模型,并将处理结果传输至大数据分析模块;
大数据分析模块用于对处理结果进行行为分析,从中提取有效的AI指令和AI行为结果, 然后传输至显示端模块;
显示端模块用于显示用户AI指令和AI行为的相关信息。
另外,所述大数据分类模块包括数据识别管理模块、数据已解决模块、数据未解决模块、 查验模块、总量统计模块;
所述大数据分析模块包含聚类模块(采用EM算法模型);所述显示端模块组成部分包含 柱状图、颜色、比例等。
本发明能够快速的相应出用户提出的AI指令,然后给出相应的结果,使用方便,给出的 结果准确。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处 参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实 施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。 因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的 形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储 介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形 式。
本发明是参照根据本发明的方法、终端设备(***)、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终端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终端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。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方 式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置 的制造品,该指令装置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。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算 机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或 其他可编程终端设备上执行的指令提供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步骤。
需要说明的是:
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特 性包括在本发明的至少一个实施例中。因此,说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例” 或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念, 则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例 以及落入本发明范围的所有变更和修改。
此外,需要说明的是,本说明书中所描述的具体实施例,其零、部件的形状、所取名称 等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化,均包括 于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做 各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要 求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
响应于AI指令的发起,建立与AI指令对应的AI任务的多个节点配置参数,为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,并且为所述标签层下配置相应的文字层,所述AI指令包括政务、咨询、建议、投诉;
基于所述AI指令,调用预设在标签层对应的标签层控件,所述标签层控件读取AI指令并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;
根据所述识别结果将AI任务发送至标签层内,在所述标签层内查询出对应的答案,并把AI行为产生的结果反馈给AI指令;
预先完成所有节点配置参数和标签层控件之间的执行逻辑的建立和保存,根据AI指令实现AI任务相对应的AI行为,所述AI行为是指对应标签层中查询出对应的答案后,把答案调用出来并发送给AI指令的行为。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,其特征在于,所述标签层形成的步骤:
获取AI任务和AI行为,并将AI任务和AI行为拆分组成多个组件;
根据每个所述组件的内容属性按照相应的关联数据进行划分,形成标签层,所述关联数据包括行业以及领域,所述标签层即为文字层,所述文字层包括文字、数据、字母、图片、视频和符号中的一种或者几种,所述标签层能根据相应的AI任务和AI行为进行修改或新建,形成新的标签层。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,其特征在于,所述标签层能根据相应的AI任务和AI行为进行修改或新建,具体步骤为:
调用标签层,获取与新标签层的区别之处,基于区别之处对标签层进行完善,得到新标签层,并给新标签层增加相应的新标签层控件;
在新标签层针对有修改或调整的文字层下设子文字层,子文字层以时间为顺序,最新修改或调整的内容置于最前端,子文字层控件工作以最前端内容为准,把AI行为反馈至文字层控件,由文字层控件将AI行为最终反馈回AI指令处。
4.根据权利要求1所述基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,其特征在于,在AI指令发出后,在配置好的各标签层控件下调用相应的文字层控件中,还包括标签层控件读取指令内容不明确的步骤,具体步骤为:
标签层控件暂停AI任务下达,推荐回复不超过5条相近AI任务结果,供AI指令发出者选择合适的AI指令;
若AI指令发出者不选择推荐AI指令,则提供人工坐席通话服务;
如果AI指令发出者选择推荐AI指令发出,则进行后续流程。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,其特征在于,所述则提供人工坐席通话服务,具体实现如下:
所述人工坐席通话服务是将计算机***与通信***进行融合,实现电话、传真、数据传输、音视频会议、呼叫中心、即时通信应用服务。
6.根据权利要求4所述的基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,其特征在于,所述则提供人工坐席通话服务之后还包括处理人工客服层转接的指令和AI数据库中不存在AI行为的AI指令,针对常规指令或AI指令实时对话处理,针对疑难事项延期处理并设置时限,并能多个节点配置参数同时处理,处理完成后将相应的行为或AI行为反馈至指令或AI指令处。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的数字民生***构建方法,其特征在于,所述为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,在所述节点配置参数下还配置特殊标签层,所述特殊标签层包括以下内容:
特殊标签层下不存在相应的文字层,所述特殊标签层设置有特殊标签层控件;
当同行业或领域的AI行为量达到预设数量后,由所述特殊标签层控件发起建立新标签层的请求,当请求被通过后,所述特殊标签层控件完善新标签层及新标签层控件逻辑关系的组建,新标签层组建完成后,相应的AI行为根据特殊标签层进行转移。
8.一种基于人工智能大数据的数字民生***,其特征在于,包括标签层建立与应用模块、调用识别模块、查询反馈模块和存储模块;
标签层建立与应用模块,用于响应于AI指令的发起,建立与AI指令对应的AI任务的多个节点配置参数,为每个所述节点配置参数下配置相应的标签层,并且为所述标签层下配置相应的文字层,所述AI指令包括政务、咨询、建议、投诉;
所述调用识别模块,用于基于所述AI指令,调用预设在标签层对应的标签层控件,所述标签层控件读取AI指令并对AI指令进行内容及关键字的识别,得到识别结果;
所述查询反馈模块,用于根据识别结果将AI任务发送至标签层内,在所述标签层内查询出对应的答案,并把AI行为产生的结果反馈给AI指令;
所述存储模块,用于预先完成所有节点配置参数和标签层控件之间的执行逻辑的建立和保存,根据AI指令实现AI任务相对应的AI行为,所述AI行为是指对应标签层中查询出对应的答案后,把答案调用出来并发送给AI指令的行为。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能大数据的数字民生***,其特征在于,还包括人工服务层模块;
所述人工服务层模块,用于实现人工坐席通话服务,所述人工坐席通话服务将计算机***与通信***进行融合,实现电话、传真、数据传输、音视频会议、呼叫中心、即时通信应用服务。
10.根据权利要求8所述的基于人工智能大数据的数字民生***,其特征在于,还包括根系层模块;
所述根系层模块用于处理人工客服层转接的指令和AI数据库中不存在AI行为的AI指令,针对常规指令或AI指令实时对话处理,针对疑难事项延期处理并设置时限,并能多个节点配置参数同时处理,处理完成后将相应的行为或AI行为反馈至指令或AI指令处。
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