CN110769124A - 电力营销客户沟通*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电力营销客户沟通***，该***利用语音识别、自然语言理解及语音合成等技术分别实现对于用户语音数据的转写，用户意图的分析以及知识反馈语音合成播报等，搭配极度适合电网企业营销工作特点的智能语音话术库进而实现智能服务与用户之间的语音交互。能很好代替话术雷同率高的工作，主要应用在客户电费提醒催缴、资料核对、个性化服务等典型场景。替代80％的人工电话，取得降本增效、提升服务、精益管理的效果。

Description

电力营销客户沟通***
技术领域
本发明涉及一种电力营销客户沟通***，属于人工智能语音技术领域。
背景技术
当前，国家电网公司正加快建设泛在电力物联网，“大云物移智”技术与营销业务的融通发展已成必然趋势，在此基础上各类新型营销服务必将不断涌现，但这些服务最终的落地需要用户及时的获知信息以及良好的服务沟通，由于传统人力沟通存在成本高、效率低、风险大的短板，已不适科技发展。因此，符合电力企业工作特点、流程，和典型客户服务场景的智能语音***的研发具有十分重要的应用意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电力营销客户沟通***，旨在解决电网企业客户数量广泛、需求不一，大量营销服务工作过于依赖人工的现状。本发明利用智能语音技术，应用在电费提醒催缴、客户资料核对、个性化服务等典型场景中，可快速打通泛在物联下各类服务信息与用户的“最后一公里”，做到信息实时、准确传达，并且可以很好的替代一些流程相对简单、操作机械重复、目标客户海量的工作。
本发明的目的通过以下技术方案予以实现：
一种电力营销客户沟通***，其中智能语音外呼***与IVR***相结合实现智能语音交互流程，同时智能语音外呼***的外呼调查表以及应答知识遵从现有业务***的规则，并按照现有业务***中应答知识进行智能应答；智能语音外呼***与当前的外呼***结合使用，通过现有外呼***中设定的规则对外呼名单进行筛选，将符合智能外呼流程的用户名单推送到智能语音外呼***进行外呼，并且对于智能语音外呼***中无法完成的业务流程也可自动转送给现有外呼***中的人工坐席进行外呼，并记录外呼数据；
其中智能语音外呼***由VUI业务层、核心层、后台运维管理以及数据服务四个部分组成；VUI业务层用以实现智能语音交互的流程设计、会话逻辑设计并能够通过接口服务实现与业务***的对接；核心层用以为智能语音交互业务提供语音能力支持，能够实现对用户语音数据的识别转写、语义理解分析，并能够将业务知识库中的文字信息转化成语音数据进行实时播报；核心层包括四个部分，分别是MRCP中转服务、语音识别服务、语义理解服务、语音合成服务；运维管理及数据库：支持对于外呼流程和数据的管理、引擎运行状态的监控、语音数据处理结果的展示及录音调听检索功能；支持对***运行参数以及各项数据运行结果进行统计和报表分析；支持对于用户权限及授权的管理工作；
MRCP服务，实现智能语音导航与IVR平台的接口，MRCP服务器接收从IVR平台发来的用户语音数据，进行识别和理解，并将识别结果(菜单节点信息)，发送给IVR平台，由IVR平台进行相关业务操作；同时，MRCP服务器也接受IVR平台传送的文本，通过TTS引擎合成的语音提供给IVR平台，在业务流程中播放语音给用户；
调度服务主要包括：Apache Web服务器、Audiokeeper中转模块、Tomcat Web服务器、TTS proxy模块；
Apache Web服务器：Web服务器基于Apache，使用PHP技术，主要实现对HTTP查询请求的处理，实现转发和重定向，具备极高并发、处理能力；负责转发来自MRCP Server的识别请求，得到识别结果后转发给理解模块，最终将识别理解结果一起返回给MRCP Server；
Audiokeeper中转模块：中转服务采用TCP直连的方式，主要实现语音数据的中转功能:
1)持续接收来自客户端的语音数据；
2)将数据持续地发送到语音识别服务器端，最终获得识别结果；
Audiokeeper的本质是将来自前端的多次post请求，拼装成一个数据包，并且和后端维持长连接，Audiokeeper同时是一个中转模块，通过socket跟Decoder相连；此外，也通过网络接口操作数据库；Audiokeeper的交互方面，负责接收Apache/PHP上传的语音数据，并将Decoder返回的识别结果上传给Apache/PHP；Audiokeeper中转模块还负责Decoder的负载均衡；与数据库的交换方面，主要是将接收到的语音流数据以及返回的识别结果存入数据库中；另外，还负责用户授权的认证；
Tomcat Web服务器：
理解服务搭建于Tomcat服务器之上，使用Java技术，实现开放的理解服务入口，并完成理解任务；
TTS proxy模块：
TTS Proxy是语音合成转发模块，负责对TTS请求进行转发，将任务分配到空闲的TTS Combiner，完成合成任务，并将合成的语音分包发送回上层模块；
语音/语义理解服务器群包括三类：语音识别服务器Decoder、语音合成服务器TTSCombiner和语义理解服务器Understand Server；
语音识别服务器负责接收中转服务器提交的用户的语音输入，将语音进行解码并识别，最后把识别结果返回给中转服务器；
语音合成服务器负责将需要反馈给客户的文字内容合成声音流或声音文件，后续回放给客户；
语义理解服务器主要针对文字内容特别是语音识别的内容进行理解，解析出其中的命名实体信息以及用户的意图信息，以提供给人机交互***(例如智能语音导航***)进行后续的操作；
语音识别与语义理解服务器群还与应用业务***密切相关。应用业务***给语音处理服务器群提供待处理的内容(包括语音识别的语料、语法、词表，待合成的文本内容，语义资料库内容等)；在实际上线实施过程中，将定义好接口，保证二者之间的无缝连接，确保语音识别、合成和语义理解功能准确、充分地发挥；
运维管理及数据库：
可支持对于外呼流程的管理、语音数据处理结果的展示及录音调听检索功能，还支持对***运行参数以及各项数据运行结果进行统计，也支持对于用户及权限的管理工作；其中数据库主要提供了授权管理、流量监控以及语音资料存储三个方面的功能；在授权管理方面，数据库服务器提供了对用户资料的管理功能，包括用户资料的登记、统计、修改和删除操作；***对于所有使用业务的用户授权数都要进行记录，以便作为对用户提供服务与计费的依据；在流量监控方面，数据库服务器记录了每次用户请求的数据包发送和接收情况，以及本次请求的各个节点的时间信息；依据这些信息，可以方便的掌握线上***的流量情况，利于管理者评估和改善服务质量；在语音资料存储方面，数据库服务器可以存储用户每次会话的语音数据和相应的识别结果，利用这些语音数据和识别结果，进行人工标注，进一步改善语音识别引擎的识别率。
前述电力营销客户沟通***的智能语音外呼***工作方法包括：
1.主动呼叫用户，通话接通，***播放引导性开场白语音；播放语音可以是预先录制数据，也可以通过TTS合成服务亦或二者结合的混合语音；
2.通话接通后，呼叫中心向MRCP Server发送启动识别命令，MRCP Server开始检测客户是否开始说话；
3.MRCP Server检测到语音，开始识别，同时结束开场白语音播放；
4.MRCP Server完成识别，同时返回识别和理解结果；
5.智能语音外呼***根据理解结果确定下一步流程，播放相应提示语音给客户，同时返回第2步等待客户语音指令；
6.智能语音外呼***工作结束情况包括客户主动挂断，转人工，转具体业务处理，等待超时。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该***利用语音识别、自然语言理解及语音合成等技术分别实现对于用户语音数据的转写，用户意图的分析以及知识反馈语音合成播报等，搭配极度适合电网企业营销工作特点的智能语音话术库进而实现智能服务与用户之间的语音交互。能很好代替话术雷同率高的工作，主要应用在客户电费提醒催缴、资料核对、个性化服务等典型场景。替代80％的人工电话，取得降本增效、提升服务、精益管理的效果。
附图说明
图1是本发明全程监控界面截图；
图2是本发明标签分级界面截图；
图3是本发明数据分析界面截图；
图4是本发明电力营销客户沟通***的整体架构图；
图5是本发明智能外呼流程图；
图6是本发明数据流向图；
图7是本发明工作方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明的技术特点如下：
1.智能对话
***核心优势在于拥有相应知识产权的分场景智能语音话术库以及数据管理模式，可与用户智能对答，支持端点检测(VAD)功能，***可以即时打断机器人的当前语音播放，进入智能打断模式，首先停止调用相应的场景配置流程及话术，对用户进行引导，回到原有流程。响应迅速，客户体验佳。
2.全程监控
如图1所示，后台管理人员可监控任务状态，并可进行通话数据查询、导出、统计工作。
3.自动记录
***电话录音云端保存，支持随时调用，还可将录音精准转化为文字。
4.精确分级
如图2所示，数据计算功能可全程判别用户标签，精准锁定目标客户，助力挖掘客户潜在价值。
5.数据分析
如图3所示，任务数据清晰呈现，帮助企业查询管理。随时掌握通话数据、客户状态。
6.人机协作
机器人通话过程中，支持不挂断电话在线转人工客服，弹屏展示对话记录文本，关键词高亮显示，方便人工快速切入到对话中。
7.TTS合成语音与人工录音完美结合
变量部分采用TTS合成语音，常量部分采用人工录音，将两种声源经过优化后合成一段音频播放，整体语音平滑顺畅。
如图4所示，为电力营销客户沟通***的整体架构图。
智能语音外呼***需要与IVR***相结合实现智能语音交互流程，同时智能外呼***的外呼调查表以及应答知识需要遵从现有业务***的规则，并按照现有业务***中应答知识进行智能应答。与此同时，智能外呼***需要与当前外呼***相结合使用，可通过现有外呼***中设定的规则对外呼名单进行筛选，将符合智能外呼流程的用户名单推送到智能外呼***进行外呼，并且对于智能外呼***中无法完成的业务流程也可自动转送给现有外呼***中的人工坐席进行外呼，并记录外呼数据。
其中智能外呼***由VUI业务层、核心层、后台运维管理以及数据服务四个部分组成，其各部分的功能及具体描述如下所示：
VUI业务层：
用以实现智能语音交互的流程设计、会话逻辑设计并能够通过接口服务实现与业务***的对接。
核心层：
用以为智能语音交互业务提供语音能力支持，能够实现对用户语音数据的识别转写、语义理解分析，并能够将业务知识库中的文字信息转化成语音数据进行实时播报。核心层主要包括四个部分，分别是MRCP中转服务、语音识别服务、语义理解服务、语音合成服务，各个模块的具体介绍参见下节。
运维管理及数据库：可支持对于外呼流程和数据的管理、引擎运行状态的监控、语音数据处理结果的展示及录音调听检索等功能，还支持对***运行参数以及各项数据运行结果进行统计和报表分析。也支持对于用户权限及授权的管理工作。
各个模块功能说明：
各个模块的具体功能介绍如下：
MRCP服务
MRCP Server即MRCP服务，实现智能语音导航与IVR平台的接口，MRCP服务器接收从IVR平台发来的用户语音数据，进行识别和理解，并将识别结果(菜单节点信息)，发送给IVR平台，由IVR平台进行相关业务操作。同时，MRCP服务器也接受IVR平台传送的文本，将通过TTS引擎合成的语音提供给IVR平台，在业务流程中播放语音给用户。
中转调度服务
调度服务主要包括：Apache Web服务器、Audiokeeper中转模块、Tomcat Web服务器、TTS proxy模块等。
Apache Web服务器：
Web服务器基于Apache，使用PHP技术，主要实现对HTTP查询请求的处理，实现转发和重定向，具备极高并发、处理能力。负责转发来自MRCP Server的识别请求，得到识别结果后转发给理解模块，最终将识别理解结果一起返回给MRCP Server。
Audiokeeper中转模块：
中转服务采用TCP直连的方式，主要实现语音数据的中转功能:
1.持续接收来自客户端的语音数据。
2.将数据持续地发送到语音识别服务器端，最终获得识别结果。
Audiokeeper的本质是将来自前端的多次post请求，拼装成一个数据包，并且和后端维持长连接。Audiokeeper同时是一个中转模块，通过socket跟Decoder相连。此外，也要通过网络接口操作数据库。Audiokeeper的交互方面，负责接收Apache/PHP上传的语音数据，并将Decoder返回的识别结果上传给Apache/PHP。
另外，该模块还负责Decoder的负载均衡。与数据库的交换方面，主要是将接收到的语音流数据以及返回的识别结果存入数据库中。另外，还负责用户授权的认证。
Tomcat Web服务器：
理解服务搭建于Tomcat服务器之上，使用Java技术，实现开放的理解服务入口，并完成理解任务。
TTS proxy模块：
TTS Proxy是语音合成转发模块，负责对TTS请求进行转发，将任务分配到空闲的TTS Combiner，完成合成任务，并将合成的语音分包发送回上层模块。
语音识别/合成/理解服务
语音/语义理解服务器群主要包括三类：语音识别服务器Decoder、语音合成服务器TTS Combiner和语义理解服务器Understand Server。
语音识别服务器负责接收中转服务器提交的用户的语音输入，将语音进行解码并识别，最后把识别结果返回给中转服务器。***的识别率应保持有较高的识别准确率与快速响应的特点。
语音合成服务器负责将需要反馈给客户的文字内容合成声音流或声音文件，后续可以回放给客户。
语义理解服务器主要针对文字内容特别是语音识别的内容进行理解，解析出其中的命名实体信息以及用户的意图信息，以提供给人机交互***(例如智能语音导航***)进行后续的操作。
值得提及的是，语音识别与语义理解服务器群还与应用业务***密切相关。应用业务***给语音处理服务器群提供待处理的内容(包括语音识别的语料、语法、词表，待合成的文本内容，语义资料库内容等)。在实际上线实施过程中，将定义好接口，保证二者之间的无缝连接，确保语音识别、合成和语义理解功能准确、充分地发挥。
运维管理及数据库：
可支持对于外呼流程的管理、语音数据处理结果的展示及录音调听检索等功能，还支持对***运行参数以及各项数据运行结果进行统计，也支持对于用户及权限的管理工作。其中数据库主要提供了授权管理、流量监控以及语音资料存储三个方面的功能。在授权管理方面，数据库服务器提供了对用户资料的管理功能，包括用户资料的登记、统计、修改和删除等操作。***对于所有使用业务的用户授权数都要进行记录，以便作为对用户提供服务与计费的依据。用户资料记录的信息应当尽可能详尽，能够支持在平台上开展的各种业务的需要，并且支持通过联网接口的异地用户访问。
在流量监控方面，数据库服务器记录了每次用户请求的数据包发送和接收情况，以及本次请求的各个节点的时间信息。依据这些信息，可以方便的掌握线上***的流量情况，利于管理者评估和改善服务质量。在语音资料存储方面，数据库服务器可以存储用户每次会话的语音数据和相应的识别结果。利用这些语音数据和识别结果，可以进行人工标注，进一步改善语音识别引擎的识别率。
本发明的实现方法为：
通过行业顶尖的语音识别(ASR)、语音合成(TTS)技术，智能外呼机器人可按照预设的话术与设定目标客户交流。通过多轮对话、话术引导、达到外呼的业务目标。可主动外呼电话，与用户进行多轮语音交流，在电费提醒催缴、客户资料核对、个性化服务等领域，代替绝大数人工，成功外呼。本发明可将营销***欠费名单，账户信息，通过电话外呼，结合成熟的提醒催缴话术，进行电费账单提醒，被催款人与机器人的交互结果实时生成，并可根据业务情况交与人工进行实时跟进。
如图5所示是本发明智能外呼流程图，其中公司外呼显示号码列表：为智能外呼预先配置的外呼显示号码池。机器人话术列表：为预先设置的电力外呼业务话术模板。创建任务：通过任务管理进行智能外呼任务创建，选择外显号码、外呼话术、外呼机器人数量、外呼时段控制等。导入客户信息：为在任务界面导入被叫联系人信息，如居民用电逾期业主信息，未完成的任务可以通过检索获取剩余联系人信息。启动任务：为智能外呼任务开始，开始后可以进行暂停/删除任务。任务进行：智能外呼任务开始后，实时进行语音转写，完成通话录音、通话记录上传数据库留存，通话结果回调至业务***进行实时展示。任务完成：任务完成后，通过回调接口推送任务完成结果，包括任务线索、任务详情、通话详情等。
如图6所示是本发明数据流向图；智能语音外呼***工作流程主要包括：
1.主动呼叫用户，通话接通，***播放引导性开场白语音；播放语音可以是预先录制数据，也可以通过TTS合成服务亦或二者结合的混合语音。
2.通话接通后，呼叫中心向MRCP Server发送启动识别命令，MRCP Server开始检测客户是否开始说话。
3.MRCP Server检测到语音，开始识别，同时结束开场白语音播放。
4.MRCP Server完成识别，同时返回识别和理解结果。
5.AI外呼根据理解结果确定下一步流程，播放相应提示语音给客户，同时返回第2步等待客户语音指令。
6.智能语音外呼工作结束情况包括客户主动挂断，转人工，转具体业务处理，等待超时等。
运营举例：
本发明应用在电费账单提醒，是针对传统人工提醒费时费力、效果较低的完美解决的解决方案，对拖欠费用的客户高效合理提醒、催款，能够灵活应对客户的百般刁难，处变不惊。
机器人主要负责：首次触达、失联核查等话术雷同率高的工作，主要应用在客户“首次触达”的缴费提醒，以及故意拖欠的“失联核查”工作。
话术场景：
该***是由营销一线员工在深入了解电网企业营销工作特点和流程后，针对日常典型客户服务沟通场景开发的极具行业特色的智能语音***，其核心优势在于拥有相应知识产权的分场景智能语音话术库以及数据管理模式。目前，分场景智能语音话术库分为：电费提醒、电费催缴、信息告知、资料核查、个性化服务、综合能源服务推广。***核心竞争力在于话术库稳定成熟，极符合电网企业营销工作场景，适用率高，推广性强。
表1.应用场景-供电电费催收话术(居民)未逾期
Figure BDA0002253778940000091
表2.应用场景-供电电费催收话术(居民)已逾期
电力催收业务实现方法如图7所示：
步骤1，确定业务类型，制定话术。
步骤2，通过业务***获取联系人进行外呼任务创建。
步骤3，通话成功，***播放引导性开场白语音；播放语音可以是预先录制数据，也可以通过TTS合成服务亦或二者结合的混合语音。机器人完成话术流程；通话失败，返回失败原因。
步骤4，通话结束，结束可以是转人工，被叫挂断，等待超时等。
步骤5，数据回调，通话结果、通话录音、通话文本回调至业务***进行统计归档。
未来，借助泛在电力物联网高速建设，综合能源等新兴业务快速发展，该***可通过精准标签分类、大数据分析功能，对目标客户开展电动汽车推广、光伏产业宣传、冷热电三联供等综合能源服务拓展，以及电力市场化用户政策告知、交易撮合等服务。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (2)

1.一种电力营销客户沟通***，其特征在于，设置智能语音外呼***与IVR***相结合实现智能语音交互流程，同时智能语音外呼***的外呼调查表以及应答知识遵从现有业务***的规则，并按照现有业务***中应答知识进行智能应答；智能语音外呼***与当前的外呼***结合使用，通过现有外呼***中设定的规则对外呼名单进行筛选，将符合智能外呼流程的用户名单推送到智能语音外呼***进行外呼，并且对于智能语音外呼***中无法完成的业务流程也可自动转送给现有外呼***中的人工坐席进行外呼，并记录外呼数据；
其中智能语音外呼***由VUI业务层、核心层、后台运维管理以及数据服务四个部分组成；VUI业务层用以实现智能语音交互的流程设计、会话逻辑设计并能够通过接口服务实现与业务***的对接；核心层用以为智能语音交互业务提供语音能力支持，能够实现对用户语音数据的识别转写、语义理解分析，并能够将业务知识库中的文字信息转化成语音数据进行实时播报；核心层包括四个部分，分别是MRCP中转服务、语音识别服务、语义理解服务、语音合成服务；运维管理及数据库：支持对于外呼流程和数据的管理、引擎运行状态的监控、语音数据处理结果的展示及录音调听检索功能；支持对***运行参数以及各项数据运行结果进行统计和报表分析；支持对于用户权限及授权的管理工作；
MRCP服务，实现智能语音导航与IVR平台的接口，MRCP服务器接收从IVR平台发来的用户语音数据，进行识别和理解，并将识别结果(菜单节点信息)，发送给IVR平台，由IVR平台进行相关业务操作；同时，MRCP服务器也接受IVR平台传送的文本，通过TTS引擎合成的语音提供给IVR平台，在业务流程中播放语音给用户；
调度服务主要包括：Apache Web服务器、Audiokeeper中转模块、Tomcat Web服务器、TTS proxy模块；
Apache Web服务器：Web服务器基于Apache，使用PHP技术，主要实现对HTTP查询请求的处理，实现转发和重定向，具备极高并发、处理能力；负责转发来自MRCP Server的识别请求，得到识别结果后转发给理解模块，最终将识别理解结果一起返回给MRCP Server；
Audiokeeper中转模块：中转服务采用TCP直连的方式，主要实现语音数据的中转功能:
1)持续接收来自客户端的语音数据；
2)将数据持续地发送到语音识别服务器端，最终获得识别结果；
Audiokeeper的本质是将来自前端的多次post请求，拼装成一个数据包，并且和后端维持长连接，Audiokeeper同时是一个中转模块，通过socket跟Decoder相连；此外，也通过网络接口操作数据库；Audiokeeper的交互方面，负责接收Apache/PHP上传的语音数据，并将Decoder返回的识别结果上传给Apache/PHP；Audiokeeper中转模块还负责Decoder的负载均衡；与数据库的交换方面，主要是将接收到的语音流数据以及返回的识别结果存入数据库中；另外，还负责用户授权的认证；
Tomcat Web服务器：
理解服务搭建于Tomcat服务器之上，使用Java技术，实现开放的理解服务入口，并完成理解任务；
TTS proxy模块：
TTS Proxy是语音合成转发模块，负责对TTS请求进行转发，将任务分配到空闲的TTSCombiner，完成合成任务，并将合成的语音分包发送回上层模块；
语音/语义理解服务器群包括三类：语音识别服务器Decoder、语音合成服务器TTSCombiner和语义理解服务器Understand Server；
语音识别服务器负责接收中转服务器提交的用户的语音输入，将语音进行解码并识别，最后把识别结果返回给中转服务器；
语音合成服务器负责将需要反馈给客户的文字内容合成声音流或声音文件，后续回放给客户；
语义理解服务器主要针对文字内容特别是语音识别的内容进行理解，解析出其中的命名实体信息以及用户的意图信息，以提供给人机交互***(例如智能语音导航***)进行后续的操作；
语音识别与语义理解服务器群还与应用业务***密切相关。应用业务***给语音处理服务器群提供待处理的内容(包括语音识别的语料、语法、词表，待合成的文本内容，语义资料库内容等)；在实际上线实施过程中，将定义好接口，保证二者之间的无缝连接，确保语音识别、合成和语义理解功能准确、充分地发挥；
运维管理及数据库：
可支持对于外呼流程的管理、语音数据处理结果的展示及录音调听检索功能，还支持对***运行参数以及各项数据运行结果进行统计，也支持对于用户及权限的管理工作；其中数据库主要提供了授权管理、流量监控以及语音资料存储三个方面的功能；在授权管理方面，数据库服务器提供了对用户资料的管理功能，包括用户资料的登记、统计、修改和删除操作；***对于所有使用业务的用户授权数都要进行记录，以便作为对用户提供服务与计费的依据；在流量监控方面，数据库服务器记录了每次用户请求的数据包发送和接收情况，以及本次请求的各个节点的时间信息；依据这些信息，可以方便的掌握线上***的流量情况，利于管理者评估和改善服务质量；在语音资料存储方面，数据库服务器可以存储用户每次会话的语音数据和相应的识别结果，利用这些语音数据和识别结果，进行人工标注，进一步改善语音识别引擎的识别率。
2.如权利要求1所述的电力营销客户沟通***的智能语音外呼***工作方法，其特征在于，包括：
1)主动呼叫用户，通话接通，***播放引导性开场白语音；播放语音可以是预先录制数据，也可以通过TTS合成服务亦或二者结合的混合语音；
2)通话接通后，呼叫中心向MRCP Server发送启动识别命令，MRCP Server开始检测客户是否开始说话；
3)MRCP Server检测到语音，开始识别，同时结束开场白语音播放；
4)MRCP Server完成识别，同时返回识别和理解结果；
5)智能语音外呼***根据理解结果确定下一步流程，播放相应提示语音给客户，同时返回第2步等待客户语音指令；
6)智能语音外呼***工作结束情况包括客户主动挂断，转人工，转具体业务处理，等待超时。
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