CN111192060B - 一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法 - Google Patents
一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111192060B CN111192060B CN201911333867.8A CN201911333867A CN111192060B CN 111192060 B CN111192060 B CN 111192060B CN 201911333867 A CN201911333867 A CN 201911333867A CN 111192060 B CN111192060 B CN 111192060B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- service
- customer service
- voice
- knowledge
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 230000004044 response Effects 0.000 title claims abstract description 18
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 39
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 18
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 15
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 15
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012098 association analyses Methods 0.000 abstract description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000009411 base construction Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/01—Customer relationship services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
- G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Public Health (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Finance (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,包括以下步骤;步骤一、用户在智能手机中安装企业微信APP,并将IT服务公众号添加至页面;步骤二、企业微信APP通过输入账号、密码以及验证码从而登陆手机APP服务器,并通过企业微信的账号与IT服务公众号关联,发送接收相关信息;步骤三、客户根据需要选择在线客服或智能语音客服;步骤四、情况A客户根据需要选择在线客服。本发明能有效的解决IT服务话务量不断增加、***操作体验差等效率问题,实现对文本、语音的信息的自动解析转换,并通过知识库关联分析,抽取相应回复信息,自动应答客户,并提高应答的准确率,进一步提高客户服务水平和客户满意度。
Description
技术领域
本发明涉及IT服务技术领域,具体为一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法。
背景技术
IT服务面对着日趋复杂的IT运维服务和业务部门的服务要求。IT服务工作的现状是:涉及***繁杂,业务流程文档和***操作文档维护量大,更新不及时。新员工上岗后,缺少及时的培训和指导,缺少有效的培训工具。根据调研,IT运维团队大量的运维工作耗费在基础操作的运维上。于此同时,由于需要运维团队和用户一对一的沟通,用户的操作问题也无法得到及时解决。视频教程、培训课程等传统的培训方式耗费了大量的成本,且效果有效有限,无法即时解决问题。
伴随着IT科技的高速发展,以及移动互联的快速普及,企业开始借助IT技术来为客户提供更好的产品与服务,如今我们不论是购物、订餐还是出行、住宿,背后往往都离不开各种IT技术服务的支持。而这些IT服务也早已成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而IT科技始终在不断进步,最近这两年随着机器学习技术的突破,IT行业又迎来了一场极为重要的技术革命,那就是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的爆发;
针对上述问题,深入研究,提出一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,来实现各个业务***的场景化用户功能引导应用与建设,不仅能有效的快速准确地对业务***的操作人员提供更直接、简洁的操作指引,而且能够对业务管理人员对于***操作规则的更新、业务流程的调整上,都能节约人力投入成本,实现服务力量扩充,也为信息服务的统一管理、统一运维、统一工作流程模式、数据共享、资源共享等创造有利条件。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,包括以下步骤;
步骤一、用户在智能手机中安装企业微信APP,并将IT服务公众号添加至页面;
步骤二、企业微信APP通过输入账号、密码以及验证码从而登陆手机APP服务器,并通过企业微信的账号与IT服务公众号关联,发送接收相关信息;
步骤三、客户根据需要选择在线客服或智能语音客服;
步骤四、情况A客户根据需要选择在线客服;
S1、用户通过企业微信IT服务公众号进入文字客服聊天界面,在聊天界面中用户通过文字输入的方式向文字客服机器人进行提问;
S2、文字客服机器人收到用户提问后通过语义引擎对知识库中的知识条目进行匹配;
S3、用户在收到文字客服机器人返回的答案后对文字客服机器人的回答进行点赞点踩的操作;
S4、通过用户的评价操作,语义引擎会根据评价数据不断对匹配模型进行训练;
步骤五、情况B客户根据需要选择智能语音客服;
S1、用户通过拨打IT服务热线使用语音智能客服,在接收到用户的呼入信号后,语音客服会对来电用户播放欢迎语并询问用户的需求;
S2、用户根据语音客服的引导说出需求后语音客服的智能IVR导航***会识别用户意图并把用户呼叫连接转移到下一阶段;
S3、客服机器人可以处理的咨询类问题,语音客服机器人会把用户的语音输入转换为文字数据,通过语义引擎对知识库进行匹配,匹配成功后语音客服会通过播报***把标准的答案向用户进行播放;
S4、语音客服回答的内容已经满足需求则可以进入满意度调查环节为语音客服机器人本次的服务进行打分。
优选的,步骤四中,S2、如果语义引擎直接匹配到自信度较高的答案,客服文字客服机器人会把匹配成功的知识条目作为答案直接回复给用户;
如果语义引擎同时匹配到多个自信值相似的知识条目时,文字客服机器人会把多条知识条目显示给用户,让用户选择最符合自己要求的知识条目进行回答。
优选的,步骤五,其中S1、用户可以通过语音客服指引按键操作转接为人工服务。
优选的,步骤五,其中S3、对于语音客服机器人无法通过知识库匹配获得答案的用户需求,将自动为用户转接为人工服务,并进行智能质检。
优选的,步骤五,其中S4、如果语音机器人回答的内容在多次重复询问之后仍然没达到用户的要求,语音客服机器人将自动把来电用户的连接转接到人工坐席处继续进行后续的服务,并进行智能质检。
优选的,所述语义引擎能够自动识别出用户提问次数较多但知识库还未包含的问题,知识库训练人员可根据实际需要对未包含的知识条目进行训练及扩充。
优选的,步骤一中,所述企业微信还可以为门户、论坛、APP、公众号、小程序、微博、短信和邮箱的任一种向文字客服机器人发送消息。
优选的,知识库的建设过程中,首先要对知识库的知识条目进行梳理,并把梳理完成的知识条目进行批量导入。知识条目导入完成后需要对各条知识条目进行相似问的训练,每一条知识条目至少需要训练30条以上的相似问,从而获得知识条目较高的匹配成功率。
优选的,所述智能质检包括以下步骤;
S1、设定定时任务把通话录音周期性通过语音引擎转换成文本,将文本和工单通过质检员预先设定好的质检规则进行自动质检,达到***对录音和工单的初判;
S2、质检员再对筛选出来的风险录音和工单进行人工质检,得出质检结果,坐席人员可对质检结果进行申诉,申诉后质检员需要对申诉内容进行复检,最终得出质检结果。
优选的,通过所述智能质检对录音的转译文本进行数据挖掘,进行来电原因分析、重复来电分析、聚类问题等分析;通过对工单进行数据挖掘,进行工单热力图分析、工单推诿分析、服务不完整分析、变更发布引入错误、用户体验不佳等分析。通过挖掘用户行为数据,为IT服务改进计划决策提供数据支撑,从而增强客服质检的深度、广度和力度,进一步提高客户服务水平和客户满意度。
本发明提出的一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,有益效果在于:
1、本发明的人工智能技术在IT服务的应用,能有效支撑IT呼叫中心***,实现场景智能分析,识别用户身份,快速响应语言、文本、图像等多渠道服务需求,强化知识库建设,能保证客户服务质量,建立智能客服服务体系,能有效的解决IT服务话务量不断增加、***操作体验差等效率问题,而且能够缓解IT服务运维人员工作压力,并控制对运维人员的人力投入成本,实现服务力量扩充,也为IT服务运维的统一管理、统一运维、统一工作流程模式、数据共享、资源共享等创造有利条件;
2、本发明使客户服务逐步朝着全渠道、随时随地、专业、体贴、高效的智客服模式转型和发展,有效地提高工作效率,提升用户对IT服务的满意度;对知识库的数据结构进行优化;实现对文本、语音的信息的自动解析转换,并通过知识库关联分析,抽取相应回复信息,自动应答客户,并提高应答的准确率,并提供标准服务接口供各个业务域智能应用场景调用;
3、本发明通过智能质检,解决现在纯人工质检的方式,规范质检流程,提高质检分析的精准度,提高工作效率和提升客户服务质量。监控客服热线的服务效率和质量,通过对实时及事后语音记录的分析,对客户服务质量进行有效的监督和管理,分析客服在接线过程存在的问题,挖掘用户行为数据,为IT服务改进计划决策提供数据支撑,从而增强客服质检的深度、广度和力度,进一步提高客户服务水平和客户满意度。
附图说明
图1为本发明的原理结构示意图;
图2为本发明的智能语音技术原理图;
图3为本发明的智能操作走向示意图。
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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1、请参阅图1,本发明的基于电力IT服务全渠道自动应答方法应用于智能呼叫中心,用户可通过门户,论坛,app,企业微信和LOT终端等接入智能服务机器人,该智能服务机器人属于在线文字客服机器人,除此之外用户可以选择电话渠道接入智能语音客服,智能IVR导航***会识别用户意图并把用户呼叫连接转移到下一阶段,语音客服机器人会把用户的语音输入转换为文字数据,通过语义引擎对知识库进行匹配,匹配成功后语音客服会通过播报***把标准的答案向用户进行播放。
文字客服机器人和语音客服机器人均加载有智能辅助助理,智能质检和智能培训模块,通过人工协同和强化学***和客户满意度。
本发明提供一种技术方案:一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,包括以下步骤;
步骤一、用户在智能手机中安装企业微信APP,并将IT服务公众号添加至页面;
步骤二、企业微信APP通过输入账号、密码以及验证码从而登陆手机APP服务器,并通过企业微信的账号与IT服务公众号关联,发送接收相关信息;
步骤三、客户根据需要选择在线客服或智能语音客服;
步骤四、情况A客户根据需要选择在线客服;
S1、用户通过企业微信IT服务公众号进入文字客服聊天界面,在聊天界面中用户通过文字输入的方式向文字客服机器人进行提问;
S2、文字客服机器人收到用户提问后通过语义引擎对知识库中的知识条目进行匹配;
如果语义引擎直接匹配到自信度较高的答案,文字客服服务机器人会把匹配成功的知识条目作为答案直接回复给用户;如果语义引擎同时匹配到多个自信值相似的知识条目时,文字客服机器人会把多条知识条目显示给用户,让用户选择最符合自己要求的知识条目进行回答;
S3、用户在收到文字客服机器人返回的答案后对文字客服机器人的回答进行点赞点踩的操作;
S4、通过用户的评价操作,语义引擎会根据评价数据不断对匹配模型进行训练;
步骤五、情况B客户根据需要选择智能语音客服;
S1、用户通过拨打IT服务热线使用语音智能客服,在接收到用户的呼入信号后,语音客服会对来电用户播放欢迎语并询问用户的需求;
用户可以通过语音客服指引按键操作转接为人工服务;
S2、用户根据语音客服的引导说出需求后语音客服的智能IVR导航***会识别用户意图并把用户呼叫连接转移到下一阶段;
S3、参见图2客服机器人可以处理的咨询类问题,语音客服机器人会把用户的语音输入转换为文字数据,通过语义引擎对知识库进行匹配,匹配成功后语音客服会通过播报***把标准的答案向用户进行播放;
对于语音客服机器人无法通过知识库匹配获得答案的用户需求,将自动为用户转接为人工服务,并进行智能质检;
S4、语音客服回答的内容已经满足需求则可以进入满意度调查环节为语音客服机器人本次的服务进行打分;
如果语音机器人回答的内容在多次重复询问之后仍然没达到用户的要求,语音客服机器人将自动把来电用户的连接转接到人工坐席处继续进行后续的服务,并进行智能质检。
参见图3,用户可以通过企业微信等使用智能客服获取问题的解决方案,也可以通过自助下单服务进行工单申请,自助服务可以减轻坐席客服的压力,减少用户等待时间。
用户拨打客服热线,呼叫信号会通过语音网关转发至IVR及坐席客服话机;语音网关负责把用户的语音信号转发至IVR,同时也会把IVR返回的语音数据转发给用户。
用户通过IVR选择需要获取服务的业务***,IVR将根据业务***数据向用户提供服务。IVR的通话记录将保存至通话数据库。
MRCP服务是IVR连通其他智能***的枢纽,IVR将用户的语音流转至语音引擎及语义识别引擎,成功匹配解决方案后,通过TTS转为语音数据,MRCP服务器将把语音数据转发至IVR向用户进行播报。MRCP通过语义识别引擎为用户匹配最佳的解决方案。MRCP通过语音引擎转译用户的语音数据及通过TTS引擎合成解决方案的语音播报数据。
所述智能质检包括以下步骤:
S1、设定定时任务把通话录音周期性通过语音引擎转换成文本,将文本和工单通过质检员预先设定好的质检规则进行自动质检,达到***对录音和工单的初判;
S2、质检员再对筛选出来的风险录音和工单进行人工质检,得出质检结果,坐席人员可对质检结果进行申诉,申诉后质检员需要对申诉内容进行复检,最终得出质检结果;
所述智能质检还包括自定义质检模板,质检员可根据特定时期想要质检的内容自定义工单质检规则和录音质检规则;
还可以通过所述智能质检对录音的转译文本进行数据挖掘,进行来电原因分析、重复来电分析、聚类问题等分析;通过对工单进行数据挖掘,进行工单热力图分析、工单推诿分析、服务不完整分析、变更发布引入错误、用户体验不佳等分析。通过挖掘用户行为数据,为IT服务改进计划决策提供数据支撑,从而增强客服质检的深度、广度和力度,进一步提高客户服务水平和客户满意度;
知识库的建设过程中,首先要对知识库的知识条目进行梳理,并把梳理完成的知识条目进行批量导入。知识条目导入完成后需要对各条知识条目进行相似问的训练,每一条知识条目至少需要训练30条以上的相似问,从而获得知识条目较高的匹配成功率。
在知识库首次建库完成后,文字客服的知识库需要通过用户的使用数据不断的进行训练及扩充,所述语义引擎自动识别出用户提问次数较多但知识库还未包含的问题,知识库训练人员可根据实际需要对未包含的知识条目进行训练及扩充,对于已有的知识库条目,维护人员可以使用用户的实际问答数据对知识条目进行相似问的扩充,对于回答记录中回答自信度较低的数据进行标记操作,对回答错误的数据进行纠正从而不断提高语义引擎的准确率。
所述标记操作是对语义识别引擎进行机器学习中的监督学习,输入测试集及答案集对模型进行训练,在应答***中***维护人员对知识条目进行监督学习训练,通过把用户的提问与知识条目进行手动关联,然后把关联关系用于语义引擎识别模型的训练。
知识条目可以通过录入用户的真实提问语句或自然问进行标记训练,知识条目录入的自然问数据越多,训练的效果越好,进行语义匹配时的自信值也会越高。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一、用户通过个人终端与电力IT服务***关联,发送接收相关信息;
步骤二、用户根据需要选择在线客服或智能语音客服;
用户根据需要选择在线客服时包括以下步骤:
S1、用户进入文字客服聊天界面,在聊天界面中用户通过文字输入的方式向文字客服机器人进行提问;
S2、文字客服机器人收到用户提问后通过语义引擎对知识库中的知识条目进行匹配;
S3、用户在收到文字客服机器人返回的答案后对文字客服机器人的回答进行点赞点踩的操作;
S4、通过用户的评价操作,语义引擎根据评价数据不断对匹配模型进行训练;
用户根据需要选择智能语音客服时包括以下步骤:
S1、用户通过拨打IT服务热线使用智能语音客服,在接收到用户的呼入信号后,智能语音客服对来电用户播放欢迎语并询问用户的需求;
S2、用户根据语音客服的引导说出需求后语音客服的智能IVR导航***识别用户意图并把用户呼叫连接转移到下一阶段;
S3、语音客服机器人可以处理的咨询类问题,语音客服机器人会把用户的语音输入转换为文字数据,通过语义引擎对知识库进行匹配,匹配成功后语音客服会通过播报***把标准的答案向用户进行播放;
S4、语音客服回答的内容已经满足需求则可以进入满意度调查环节为语音客服机器人本次的服务进行打分;
其中,用户选择智能语音客服时,对于语音客服机器人无法通过知识库匹配获得答案的用户需求,将自动为用户转接为人工服务,并进行智能质检,
所述智能质检包括以下步骤:
S1、设定定时任务把通话录音周期性通过语音引擎转换成文本,将文本和工单通过质检员预先设定好的质检规则进行自动质检,达到***对录音和工单的初判;
S2、质检员对筛选出来的风险录音和工单进行人工质检,得出质检结果,坐席人员可对质检结果进行申诉,申诉后质检员需要对申诉内容进行复检,最终得出质检结果;
其中,知识库的建设过程中,首先对知识库的知识条目进行梳理,并把梳理完成的知识条目进行批量导入,知识条目导入完成后对各条知识条目进行相似问的训练,每一条知识条目至少需要训练30条以上的相似问;
在知识库首次建库完成后,文字客服的知识库通过用户的使用数据不断的进行训练及扩充,所述语义引擎自动识别出用户提问次数较多但知识库还未包含的问题,知识库训练人员根据实际需要对未包含的知识条目进行训练及扩充,对于已有的知识库条目,维护人员使用用户的实际问答数据对知识条目进行相似问的扩充,对于回答记录中回答自信度较低的数据进行标记操作,对回答错误的数据进行纠正从而不断提高语义引擎的准确率;
所述标记操作是对语义识别引擎进行机器学习中的监督学习,输入测试集及答案集对模型进行训练,在应答***中***维护人员对知识条目进行监督学习训练,通过把用户的提问与知识条目进行手动关联,然后把关联关系用于语义引擎识别模型的训练。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,其特征在于:用户选择在线客服时,如果语义引擎直接匹配到自信度较高的答案,文字客服机器人会把匹配成功的知识条目作为答案直接回复给用户;
如果语义引擎同时匹配到多个自信值相似的知识条目时,文字客服机器人把多条知识条目显示给用户,让用户选择最符合自己要求的知识条目进行回答。
3.根据权利要求1所述的一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,其特征在于:用户选择智能语音客服时,用户可以通过语音客服指引按键操作转接为人工服务。
4.根据权利要求1所述的一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,其特征在于:用户选择智能语音客服时,如果语音机器人回答的内容在多次重复询问之后仍然没达到用户的要求,语音客服机器人将自动把来电用户的连接转接到人工坐席处继续进行后续的服务,并进行智能质检。
5.根据权利要求1所述的一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,其特征在于:所述语义引擎能够自动识别出用户提问次数较多但知识库还未包含的问题,知识库训练人员可对未包含的知识条目进行训练及扩充。
6.根据权利要求1所述的一种基于电力IT服务全渠道自助应答实现方法,其特征在于:步骤一中,用户可以通过门户、论坛、APP、公众号、小程序、微博、短信和邮箱的任一种向文字客服机器人发送消息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911333867.8A CN111192060B (zh) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911333867.8A CN111192060B (zh) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111192060A CN111192060A (zh) | 2020-05-22 |
CN111192060B true CN111192060B (zh) | 2024-01-02 |
Family
ID=70707425
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911333867.8A Active CN111192060B (zh) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111192060B (zh) |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111988474B (zh) * | 2020-08-21 | 2021-10-01 | 国网山东省电力公司莱芜供电公司 | 一种基于语音识别功能的电力智能调度*** |
CN112100347A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-18 | 安徽永旋通讯科技有限公司 | 一种基于信息技术的客户服务*** |
CN112035325B (zh) * | 2020-09-01 | 2023-08-18 | 中国银行股份有限公司 | 文本机器人自动监控方法及装置 |
CN112199474B (zh) * | 2020-10-19 | 2024-06-25 | 康佳集团股份有限公司 | 一种语音客服服务方法及*** |
CN112291497B (zh) * | 2020-10-28 | 2023-04-07 | 上海赛连信息科技有限公司 | 一种智能视频客服接入方法和装置 |
CN112527983A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-19 | 长威信息科技发展股份有限公司 | 一种个性化政务人机自然交互服务*** |
CN112565471B (zh) * | 2021-02-26 | 2021-07-27 | 深圳追一科技有限公司 | 信息推送方法、推送机器人、计算机设备和存储介质 |
CN113076466B (zh) * | 2021-02-26 | 2024-05-24 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种最佳答案和兴趣感知推荐方法 |
CN113645364B (zh) * | 2021-06-21 | 2023-08-22 | 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 | 面向电力调度的智能语音外呼方法 |
CN113539267B (zh) * | 2021-07-27 | 2023-11-07 | 广东电网有限责任公司 | 一种计量采集运维装置和方法 |
CN113936692A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-14 | 中电福富信息科技有限公司 | 基于机器学习的客服语音文本的大数据质检方法 |
CN114500419A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-05-13 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 信息交互方法、设备以及*** |
CN114580435B (zh) * | 2022-02-18 | 2022-10-25 | 深圳数鉴科技有限公司 | 基于用户行为数据的会话分析方法及*** |
CN117978919A (zh) * | 2024-02-01 | 2024-05-03 | 国能宁夏供热有限公司 | 一种基于供热行业的智能化外呼***及其使用方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104809197A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-07-29 | 同程网络科技股份有限公司 | 基于智能机器人的在线问答方法 |
CN106446205A (zh) * | 2016-10-01 | 2017-02-22 | 深圳市分享投融网络有限公司 | 基于互联网形成专家有偿知识音频合辑的方法及装置 |
CN110149450A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-20 | 欧冶云商股份有限公司 | 智能客服应答方法及*** |
CN110427455A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-11-08 | 卓尔智联(武汉)研究院有限公司 | 一种客服服务方法、装置和存储介质 |
-
2019
- 2019-12-23 CN CN201911333867.8A patent/CN111192060B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104809197A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-07-29 | 同程网络科技股份有限公司 | 基于智能机器人的在线问答方法 |
CN106446205A (zh) * | 2016-10-01 | 2017-02-22 | 深圳市分享投融网络有限公司 | 基于互联网形成专家有偿知识音频合辑的方法及装置 |
CN110149450A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-20 | 欧冶云商股份有限公司 | 智能客服应答方法及*** |
CN110427455A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-11-08 | 卓尔智联(武汉)研究院有限公司 | 一种客服服务方法、装置和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111192060A (zh) | 2020-05-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111192060B (zh) | 一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法 | |
CN110769124B (zh) | 电力营销客户沟通*** | |
CN110263144A (zh) | 一种答案获取方法及装置 | |
CN110677543A (zh) | 一种智能客服***的交互方法 | |
CN109753560B (zh) | 智能问答***的信息处理方法及装置 | |
CN107153965A (zh) | 一种多终端的智能客服解决方法 | |
CN106202301A (zh) | 一种基于深度学习的智能应答*** | |
KR20190097461A (ko) | 사람 - 인공지능 협업 콜센터 시스템 및 서비스 방법 | |
CN112885348A (zh) | 结合ai智能语音电销方法 | |
CN110956472A (zh) | 一种人机耦合智能客服平台的应用方法 | |
TW202036323A (zh) | 智能線上客服匯流核心系統 | |
CN113067950A (zh) | 一种智能讯呼平台 | |
CN115858744A (zh) | 一种基于ai的外呼方法、装置和存储介质 | |
CN110321414B (zh) | 一种基于深度学习的人工智能咨询服务方法及*** | |
CN111988476B (zh) | 客户服务***的自动语音协同工作方法 | |
CN117424960A (zh) | 智能语音服务方法、装置、终端设备以及存储介质 | |
CN116600053B (zh) | 一种基于ai大语言模型的客服*** | |
CN113282732A (zh) | 一种智能语音交互综合管理平台及方法 | |
CN109040492A (zh) | 一种智能语音客服机器人 | |
CN106682910A (zh) | 一种信息处理方法、***及相关设备 | |
CN107294839A (zh) | 在移动终端快速建立会话的方法以及移动终端 | |
CN116485409A (zh) | 一种基于智能语音技术的电力业务场景应用方法 | |
CN115063121A (zh) | 结合rpa和ai的通信大数据行程卡类投诉处理方法及*** | |
JP7237381B1 (ja) | プログラム、情報処理システム及び情報処理方法 | |
CN115934918A (zh) | 一种基于智能语音技术的电费催缴机器人多轮对话方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |