CN112509575B - 一种基于大数据的财务咨询智能引导*** - Google Patents

一种基于大数据的财务咨询智能引导*** Download PDF

Info

Publication number
CN112509575B
CN112509575B CN202011348570.1A CN202011348570A CN112509575B CN 112509575 B CN112509575 B CN 112509575B CN 202011348570 A CN202011348570 A CN 202011348570A CN 112509575 B CN112509575 B CN 112509575B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
time
consultation
thousand
acquiring
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
Application number
CN202011348570.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112509575A (zh
Inventor
张燎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jibang Investment Consulting Co ltd
Original Assignee
Shanghai Jibang Investment Consulting Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jibang Investment Consulting Co ltd filed Critical Shanghai Jibang Investment Consulting Co ltd
Priority to CN202011348570.1A priority Critical patent/CN112509575B/zh
Publication of CN112509575A publication Critical patent/CN112509575A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112509575B publication Critical patent/CN112509575B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/42348—Location-based services which utilize the location information of a target
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/487—Arrangements for providing information services, e.g. recorded voice services or time announcements
    • H04M3/493—Interactive information services, e.g. directory enquiries ; Arrangements therefor, e.g. interactive voice response [IVR] systems or voice portals
    • H04M3/4936—Speech interaction details
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
    • H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing
    • H04M3/5166—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing in combination with interactive voice response systems or voice portals, e.g. as front-ends
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
    • H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing
    • H04M3/523—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing with call distribution or queueing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的财务咨询智能引导***，用于解决现有的电话咨询方式需要耗费大量的呼叫等待时间和坐席操作时间，进而增加用户的经济负担，同时也无法获取客户的心动业务，在接通时也无法为客户第一时间提供所需要的业务，造成时间浪费的问题；本发明在用户呼入之后，咨询顾问接听之前进行语音导航及相关业务信息的收集，通过用户语音输入实现智能识别，并智能分配至最匹配的咨询顾问，节省了用户按键导航时间和呼叫等待时间，且在咨询顾问接听前预先采集用户需办理的业务信息，节省了咨询顾问的人工操作时间。本发明节省用户的时间成本和经济成本，提高了咨询***的灵活性，并进一步提高了用户的使用体验和操作效率。

Description

一种基于大数据的财务咨询智能引导***
技术领域
本发明属于大数据领域，涉及财务咨询技术，具体是一种基于大数据的财务咨询智能引导***。
背景技术
在现在的日常生活中，人们经常需要电话咨询财务投资以及财务存取款业务，现有实现上述功能的流程为：用户拨打呼叫中心，呼叫中心播报欢迎语，在语音播报过程中用户首次对移动终端的按键操作作为按键打断播报，然后IVR(Interactive VoiceResponse，互动式语音应答)菜单播报，按键输入作为选择菜单的输入，在用户按键输入后，呼叫中心将电话转接至与用户按键输入的内容对应的客户坐席，然后只能等待客户坐席接听后才能进行咨询相关的业务信息。在上述过程中，语音播报过程中用户需要多次选择按键输入，这将耗费用户的时间，在客户坐席接听前需要用户等待，若是很多人拨打呼叫中心则等待时间会很长。另外，在客户坐席接听电话且用户说明要办理的业务后，客户坐席还需要查询用户所需的业务信息，这期间用户还需继续等待。所以，现有的电话咨询方式需要耗费大量的呼叫等待时间和坐席操作时间，进而增加用户的经济负担，同时也无法获取客户的心动业务，在接通时也无法为客户第一时间提供所需要的业务，造成时间浪费。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的财务咨询智能引导***，用于解决现有的电话咨询方式需要耗费大量的呼叫等待时间和坐席操作时间，进而增加用户的经济负担，同时也无法获取客户的心动业务，在接通时也无法为客户第一时间提供所需要的业务，造成时间浪费的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于大数据的财务咨询智能引导***，所述财务咨询智能引导***包括采集模块、分离模块、推荐模块、引导判断模块以及大数据平台；
其中，所述采集模块用于采集财务咨询用户来电的实时语音数据；所述分离模块用于将实时语音数据内的关键词进行提取；所述推荐模块用于对咨询用户进行财务推荐；
其中，所述引导判断模块用于对咨询用户进行引导，具体为：
步骤一：获取实时语音数据内的关键词所对应的财务推荐信息，并对顾客进行播放，在播放期间，获取咨询用户的反馈音频，并通过反馈模型获得用户的接受值；
步骤二：当用户的接受值大于1时，获取用户的反馈音频，并通过分析模型获得财务推荐信息内用户最感兴趣信息；
步骤三：接通用户最感兴趣信息所对应的咨询专家为咨询的用户进行服务。
进一步地，所述财务推荐信息包括业务名称、投资回报、投资风险以及投资金额，且所述财务推荐信息均为MP3格式的音频；所述财务推荐信息跟随咨询公司业务变动而更改；
其中，推荐模块用于对咨询用户进行财务推荐具体为，获取关键词，将出现次数最多的关键词标记为财务推荐关键词，并获取财务推荐关键词所对应的财务推荐信息；
其中，财务推荐信息存储在大数据平台内。
进一步地，所述通过反馈模型获得用户的接受值具体为：
A1：获取播放财务推荐信息中咨询用户的实时音频数据，并将该实时音频数据标记为反馈音频；
A2：将反馈音频进行降噪处理，并将进行降噪处理后的反馈音频标记为处理音频；
A3：获取处理音频内的关键词以及每个关键词出现在处理音频时间；
A4：当处理音频某一时刻内呼吸频率小于K1时，标记出现呼吸频率小于K1的时间段为兴趣时间段，并获取兴趣时间段的起始时间与结束时间；
A5：当兴趣时间段出现的次数大于P1时，则用户的接受值为3；当兴趣时间段出现的次数大于P2且小于P1时，则用户的接受值为2；当兴趣时间段出现的次数大于P3且小于P2时，则用户的接受值为1；当兴趣时间段出现的次数为零时，则用户的接受值为0。
进一步地，所述当用户的接受值大于1时，获取用户的反馈音频，并通过分析模型获得财务推荐信息内用户最感兴趣信息，具体为：
B1：获取处理音频内所有兴趣时间段的起始时间与结束时间，并将起始时间与结束时间进行标记，得到标记时间节点；
B2：将标记时间节点代入反馈音频内，获得反馈音频兴趣时间段，并将反馈音频兴趣时间段内的关键词进行提取；
B3：将关键词进行统计，并将出现次数最多的关键词标记为第一梯队关键词，所述第一梯队关键词即为财务推荐信息内用户最感兴趣信息。
进一步地，其中，接通户最感兴趣信息所对应的咨询专家为咨询的用户进行服务，具体为：
C1：获取第一梯队关键词所对应的咨询客服，并将用户咨询来电接入第一梯队关键词所对应的咨询客服；
C2：电话接通后，获取实时用户音频信息，并通过大数据平台查询用户身份值；
C3：咨询客服通过身份值为客户提供咨询支持。
进一步地，所述通过大数据平台查询用户身份值具体为：
D1：获取当前用户的办公位置坐标，当咨询用户的位置坐标对应为高级写字楼时，身份值加3；当咨询用户的位置坐标对应为中级写字楼时，身份值加2；当咨询用户的位置坐标对应为其他办公场所时，身份值加1；
D2：获取当前用户的年度纳税额，当年度纳税额大于10万时，身份值加3；当年度纳税额大于5万且小于10万时，身份值加2；当年度纳税额大于1万且小于5万时，身份值加1；当年度纳税额小于1万时，身份值加0；
D3：获取当前用户的年度消费额，当年度消费额大于30万时，身份值加3；当年度消费额大于20万且小于30万时，身份值加2；当年度消费额大于5万且小于20万时，身份值加1；当年度消费额小于5万时，身份值加0；
D4：将步骤D1至步骤D3所对应的身份值累加得到用户身份值。
进一步地，所述高级写字楼条件为年租金大于等于50万；中级写字楼的条件为年租金大于等于20万且小于等于50万；其他办公场所的条件为年租金大于等于5万且小于等于20万；其中，办公坐标具体为用户纳税信息上对应公司的地址坐标。
进一步地，所述年度纳税额通过纳税APP进行查询；年度纳税额通过银行***进行查询。
进一步地，分离模块用于将实时语音数据内的关键词进行提取，具体为：
F1：获取实时语音数据，并将实时语音数据依照停顿进行分段；
F2：将分段后的实时语音数据进行文本转换，得到分段实时语音文本；
F3：将分段实时语音文本依次进行拼接，得到语音文本，并检测语音文内出现的预设关键词，具体为：
F31：读取语音文本，将文本文字以单个文字为单位与预设关键词进行比对；
F32：当单个文字与预设关键词内单个文字吻合时，获取预设关键词的单位长度以及吻合单个文字的在预设关键词中的字符位置；
F33：以文本文字内单个文字为基点，选取字符位置内的所有单个文字为检验关键词；
F34：当检验关键词与预设关键词吻合时既检测语音文内出现预设关键词。
进一步地，所述吻合单个文字的在预设关键词中的字符位置具体为，获取预设关键词文本长度，将预设关键词内第一个文字标记为初始位置，将预设关键词内最后一个文字标记为末始位置，获得吻合单个文字的位置，其中，吻合单个文字与初始位置间隔的文本字符数即为前置字符位置，吻合单个文字与末始位置间隔的文本字符数即为后置字符位置，所述前置字符位置与后置字符位置相加即为字符位置。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明在用户呼入之后，咨询顾问接听之前进行语音导航及相关业务信息的收集，通过用户语音输入实现智能识别，并智能分配至最匹配的咨询顾问，节省了用户按键导航时间和呼叫等待时间，且在咨询顾问接听前预先采集用户需办理的业务信息，节省了咨询顾问的人工操作时间。本发明节省用户的时间成本和经济成本，提高了咨询***的灵活性，并进一步提高了用户的使用体验和操作效率；
(2)本发明通过获取用户的身份值，通过身份值为用户提供风险承受范围内的业务，节省了咨询时，背景调查的时间，也避免了人为谎报造成的资源浪费。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明原理框图；
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
因此，在下述附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。
如图1所示，一种基于大数据的财务咨询智能引导***包括采集模块、分离模块、推荐模块、引导判断模块以及大数据平台；
其中，采集模块用于采集财务咨询用户来电的实时语音数据；
分离模块用于将实时语音数据内的关键词进行提取，具体为：
F1：获取实时语音数据，并将实时语音数据依照停顿进行分段；
F2：将分段后的实时语音数据进行文本转换，得到分段实时语音文本；
F3：将分段实时语音文本依次进行拼接，得到语音文本，并检测语音文内出现的预设关键词，具体为：
F31：读取语音文本，将文本文字以单个文字为单位与预设关键词进行比对；
F32：当单个文字与预设关键词内单个文字吻合时，获取预设关键词的单位长度以及吻合单个文字的在预设关键词中的字符位置；
F33：以文本文字内单个文字为基点，选取字符位置内的所有单个文字为检验关键词；
F34：当检验关键词与预设关键词吻合时既检测语音文内出现预设关键词。
其中，吻合单个文字的在预设关键词中的字符位置具体为，获取预设关键词文本长度，将预设关键词内第一个文字标记为初始位置，将预设关键词内最后一个文字标记为末始位置，获得吻合单个文字的位置，其中，吻合单个文字与初始位置间隔的文本字符数即为前置字符位置，吻合单个文字与末始位置间隔的文本字符数即为后置字符位置，前置字符位置与后置字符位置相加即为字符位置；
其中，推荐模块用于对咨询用户进行财务推荐具体为，获取关键词，将出现次数最多的关键词标记为财务推荐关键词，并获取财务推荐关键词所对应的财务推荐信息；
其中，财务推荐信息存储在大数据平台内；
财务推荐信息包括业务名称、投资回报、投资风险以及投资金额，且财务推荐信息均为MP3格式的音频；财务推荐信息跟随咨询公司业务变动而更改；
推荐模块用于对咨询用户进行财务推荐；
其中，引导判断模块用于对咨询用户进行引导，具体为：
步骤一：获取实时语音数据内的关键词所对应的财务推荐信息，并对顾客进行播放，在播放期间，获取咨询用户的反馈音频，并通过反馈模型获得用户的接受值；
其中，通过反馈模型获得用户的接受值具体为：
A1：获取播放财务推荐信息中咨询用户的实时音频数据，并将该实时音频数据标记为反馈音频；
A2：将反馈音频进行降噪处理，并将进行降噪处理后的反馈音频标记为处理音频；
A3：获取处理音频内的关键词以及每个关键词出现在处理音频时间；
A4：当处理音频某一时刻内呼吸频率小于K1时，标记出现呼吸频率小于K1的时间段为兴趣时间段，并获取兴趣时间段的起始时间与结束时间；
A5：当兴趣时间段出现的次数大于P1时，则用户的接受值为3；当兴趣时间段出现的次数大于P2且小于P1时，则用户的接受值为2；当兴趣时间段出现的次数大于P3且小于P2时，则用户的接受值为1；当兴趣时间段出现的次数为零时，则用户的接受值为0。
其中，K1、P1、P2以及P3均为预设值；
步骤二：当用户的接受值大于1时，获取用户的反馈音频，并通过分析模型获得财务推荐信息内用户最感兴趣信息，具体为：
B1：获取处理音频内所有兴趣时间段的起始时间与结束时间，并将起始时间与结束时间进行标记，得到标记时间节点；
B2：将标记时间节点代入反馈音频内，获得反馈音频兴趣时间段，并将反馈音频兴趣时间段内的关键词进行提取；
B3：将关键词进行统计，并将出现次数最多的关键词标记为第一梯队关键词，第一梯队关键词即为财务推荐信息内用户最感兴趣信息；
步骤三：接通用户最感兴趣信息所对应的咨询专家为咨询的用户进行服务，具体为：
C1：获取第一梯队关键词所对应的咨询客服，并将用户咨询来电接入第一梯队关键词所对应的咨询客服；
C2：电话接通后，获取实时用户音频信息，并通过大数据平台查询用户身份值；
通过大数据平台查询用户身份值具体为：
D1：获取当前用户的办公位置坐标，当咨询用户的位置坐标对应为高级写字楼时，身份值加3；当咨询用户的位置坐标对应为中级写字楼时，身份值加2；当咨询用户的位置坐标对应为其他办公场所时，身份值加1；
D2：获取当前用户的年度纳税额，当年度纳税额大于10万时，身份值加3；当年度纳税额大于5万且小于10万时，身份值加2；当年度纳税额大于1万且小于5万时，身份值加1；当年度纳税额小于1万时，身份值加0；
D3：获取当前用户的年度消费额，当年度消费额大于30万时，身份值加3；当年度消费额大于20万且小于30万时，身份值加2；当年度消费额大于5万且小于20万时，身份值加1；当年度消费额小于5万时，身份值加0；
D4：将步骤D1至步骤D3所对应的身份值累加得到用户身份值。
其中，高级写字楼条件为年租金大于等于50万；中级写字楼的条件为年租金大于等于20万且小于等于50万；其他办公场所的条件为年租金大于等于5万且小于等于20万；其中，办公坐标具体为用户纳税信息上对应公司的地址坐标。
其中，年度纳税额通过纳税APP进行查询；年度纳税额通过银行***进行查询。
C3：咨询客服通过身份值为客户提供咨询支持，具体支持如表一所示；
表一 身份值咨询支持表
Figure BDA0002800595920000101
本发明在具体实施时，对反馈音频进行降噪处理，包括，根据频谱系数的量化编码精度确定待调整频谱系数，确定的待调整频谱系数包括：未被量化的频谱系数，或量化精度低于量化精度阈值的频谱系数；
根据待调整频谱系数所在帧的帧间相关性，选择与待调整频谱系数相关性高的至少两个频谱系数；
采用选择的至少两个频谱系数与待调整频谱系数进行加权，获取待调整频谱系数的预测值；
利用获取的预测值对解码信号进行频谱调整，输出调整后的解码信号。
根据待调整频谱系数所在帧的帧间相关性，选择与待调整频谱系数相关性高的至少两个频谱系数的步骤，包括：
根据待调整频谱系数所在帧的帧间相关性，从高帧间相关性、低帧间相关性、或中帧间相关性三种加权模式中选择一种加权模式；
根据选择的加权模式，确定与待调整频谱系数相关性高的至少两个频谱系数。
采用选择的至少两个频谱系数与待调整频谱系数进行加权，获取待调整频谱系数的预测值的步骤包括：
对高帧间相关性的加权模式，根据以下至少一种信息的加权值来获取待调整频谱系数的预测值：以前帧的预测值；以前帧的量化频谱系数；以前帧的带宽扩展频谱系数；
对低帧间相关性的加权模式，根据以下至少一种信息的加权值来获取待调整频谱系数的预测值：当前帧的量化频谱系数；当前帧的带宽扩展频谱系数；当前帧已有的预测值；
对中帧间相关性的加权模式，根据以下至少一种信息的加权值来获取待调整频谱系数的预测值：以前帧或当前帧的预测值；以前帧或当前帧的量化频谱系数；以前帧或当前帧的带宽扩展频谱系数。
采用选择的至少两个频谱系数与待调整频谱系数进行加权，获取待调整频谱系数的预测值的步骤还包括：
根据待调整频谱系数的量化精度控制频谱信息的加权权重，频谱信息的量化精度越高其对应的加权权重越大。
待调整频谱系数所在帧和其前一帧都是谐波帧，待调整频谱系数所在帧具有高帧间相关性；
如果前一帧的前一帧对应的量化频谱系数幅度比前一帧对应的量化频谱系数的幅度大给定的倍数，待调整频谱系数的幅度为待调整频谱系数所在帧的带宽扩展频谱系数的幅度与前一帧对应的量化频谱系数的幅度的加权和，待调整频谱系数的符号为待调整频谱系数所在帧的带宽扩展频谱系数的符号；
如果前一帧的前一帧对应的量化频谱系数幅度没有比前一帧对应的量化频谱系数的幅度大给定的倍数，待调整频谱系数的幅度为前一帧的前一帧对应的量化频谱系数的幅度、前一帧对应的量化频谱系数的幅度，及所述待调整频谱系数所在帧的带宽扩展频谱系数的幅度的加权和，待调整频谱系数的符号为待调整频谱系数所在帧的带宽扩展频谱系数的符号。
待调整频谱系数所在帧或其前一帧是瞬态帧，待调整频谱系数所在帧具有低帧间相关性；
待调整频谱系数的幅度为待调整频点的带宽扩展频谱系数的幅度与相邻频点的量化频谱系数的幅度的加权平均值；若加权平均值大于待调整频谱系数的幅度上限阈值，则将待调整频谱系数的幅度设为上限阈值；
待调整频谱系数的符号为待调整频点的带宽扩展频谱系数的符号。
不属于待调整频谱系数所在帧和其前一帧都是谐波帧，或待调整频谱系数所在帧或其前一帧是瞬态帧的情况，待调整频谱系数所在帧具有中帧间相关性；
待调整频谱系数的幅度为待调整频点的带宽扩展频谱系数的幅度、待调整频点相邻频点的带宽扩展频谱系数的幅度、待调整频点所在帧的前一帧对应频点的量化频谱系数的幅度，以及前一帧对应频点的相邻频点的量化频谱系数的幅度的加权平均值；若加权平均值大于待调整频谱系数的幅度上限阈值，则将待调整频谱系数的幅度设为上限阈值；
利用获取的预测值对解码信号进行频谱调整包括：
根据待调整频谱系数能量的上限阈值和获取的预测值生成待调整频谱系数的修正值，利用修正值对解码信号进行频谱调整；其中，待调整频谱系数的修正值的能量小于或等于待调整频谱系数能量的上限阈值。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
另对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (3)

1.一种基于大数据的财务咨询智能引导***，其特征在于，所述财务咨询智能引导***包括采集模块、分离模块、推荐模块、引导判断模块以及大数据平台；
其中，所述采集模块用于采集财务咨询用户来电的实时语音数据；所述分离模块用于将实时语音数据内的关键词进行提取；所述推荐模块用于对咨询用户进行财务推荐；
其中，所述引导判断模块用于对咨询用户进行引导，具体为：
步骤一：获取实时语音数据内的关键词所对应的财务推荐信息，并对顾客进行播放，在播放期间，获取咨询用户的反馈音频，并通过反馈模型获得用户的接受值；
步骤二：当用户的接受值大于1时，获取用户的反馈音频，并通过分析模型获得财务推荐信息内用户最感兴趣信息；
步骤三：接通用户最感兴趣信息所对应的咨询专家为咨询的用户进行服务；
所述财务推荐信息包括业务名称、投资回报、投资风险以及投资金额，且所述财务推荐信息均为MP3格式的音频；所述财务推荐信息跟随咨询公司业务变动而更改；
其中，推荐模块用于对咨询用户进行财务推荐具体为，获取关键词，将出现次数最多的关键词标记为财务推荐关键词，并获取财务推荐关键词所对应的财务推荐信息；
其中，财务推荐信息存储在大数据平台内；
所述通过反馈模型获得用户的接受值具体为：
A1：获取播放财务推荐信息中咨询用户的实时音频数据，并将该实时音频数据标记为反馈音频；
A2：将反馈音频进行降噪处理，并将进行降噪处理后的反馈音频标记为处理音频；
A3：获取处理音频内的关键词以及每个关键词出现在处理音频时间；
A4：当处理音频某一时刻内呼吸频率小于K1时，标记出现呼吸频率小于K1的时间段为兴趣时间段，并获取兴趣时间段的起始时间与结束时间；
A5：当兴趣时间段出现的次数大于P1时，则用户的接受值为3；当兴趣时间段出现的次数大于P2且小于P1时，则用户的接受值为2；当兴趣时间段出现的次数大于P3且小于P2时，则用户的接受值为1；当兴趣时间段出现的次数为零时，则用户的接受值为0；
所述当用户的接受值大于1时，获取用户的反馈音频，并通过分析模型获得财务推荐信息内用户最感兴趣信息，具体为：
B1：获取处理音频内所有兴趣时间段的起始时间与结束时间，并将起始时间与结束时间进行标记，得到标记时间节点；
B2：将标记时间节点代入反馈音频内，获得反馈音频兴趣时间段，并将反馈音频兴趣时间段内的关键词进行提取；
B3：将关键词进行统计，并将出现次数最多的关键词标记为第一梯队关键词，所述第一梯队关键词即为财务推荐信息内用户最感兴趣信息；
其中，接通用户最感兴趣信息所对应的咨询专家为咨询的用户进行服务，具体为：
C1：获取第一梯队关键词所对应的咨询客服，并将用户咨询来电接入第一梯队关键词所对应的咨询客服；
C2：电话接通后，获取实时用户音频信息，并通过大数据平台查询用户身份值；
C3：咨询客服通过身份值为客户提供咨询支持；
所述通过大数据平台查询用户身份值具体为：
D1：获取当前用户的办公位置坐标，当咨询用户的位置坐标对应为高级写字楼时，身份值加3；当咨询用户的位置坐标对应为中级写字楼时，身份值加2；当咨询用户的位置坐标对应为其他办公场所时，身份值加1；
D2：获取当前用户的年度纳税额，当年度纳税额大于10万时，身份值加3；当年度纳税额大于5万且小于10万时，身份值加2；当年度纳税额大于1万且小于5万时，身份值加1；当年度纳税额小于1万时，身份值加0；
D3：获取当前用户的年度消费额，当年度消费额大于30万时，身份值加3；当年度消费额大于20万且小于30万时，身份值加2；当年度消费额大于5万且小于20万时，身份值加1；当年度消费额小于5万时，身份值加0；
D4：将步骤D1至步骤D3所对应的身份值累加得到用户身份值；
所述高级写字楼条件为年租金大于等于50万；中级写字楼的条件为年租金大于等于20万且小于等于50万；其他办公场所的条件为年租金大于等于5万且小于等于20万；其中，办公坐标具体为用户纳税信息上对应公司的地址坐标；
所述年度纳税额通过纳税APP进行查询；年度纳税额通过银行***进行查询。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的财务咨询智能引导***，其特征在于，分离模块用于将实时语音数据内的关键词进行提取，具体为：
F1：获取实时语音数据，并将实时语音数据依照停顿进行分段；
F2：将分段后的实时语音数据进行文本转换，得到分段实时语音文本；
F3：将分段实时语音文本依次进行拼接，得到语音文本，并检测语音文内出现的预设关键词，具体为：
F31：读取语音文本，将文本文字以单个文字为单位与预设关键词进行比对；
F32：当单个文字与预设关键词内单个文字吻合时，获取预设关键词的单位长度以及吻合单个文字的在预设关键词中的字符位置；
F33：以文本文字内单个文字为基点，选取字符位置内的所有单个文字为检验关键词；
F34：当检验关键词与预设关键词吻合时既检测语音文内出现预设关键词。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的财务咨询智能引导***，其特征在于，所述吻合单个文字的在预设关键词中的字符位置具体为，获取预设关键词文本长度，将预设关键词内第一个文字标记为初始位置，将预设关键词内最后一个文字标记为末始位置，获得吻合单个文字的位置，其中，吻合单个文字与初始位置间隔的文本字符数即为前置字符位置，吻合单个文字与末始位置间隔的文本字符数即为后置字符位置，所述前置字符位置与后置字符位置相加即为字符位置。
CN202011348570.1A 2020-11-26 2020-11-26 一种基于大数据的财务咨询智能引导*** Active CN112509575B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011348570.1A CN112509575B (zh) 2020-11-26 2020-11-26 一种基于大数据的财务咨询智能引导***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011348570.1A CN112509575B (zh) 2020-11-26 2020-11-26 一种基于大数据的财务咨询智能引导***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112509575A CN112509575A (zh) 2021-03-16
CN112509575B true CN112509575B (zh) 2022-07-22

Family

ID=74966261

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011348570.1A Active CN112509575B (zh) 2020-11-26 2020-11-26 一种基于大数据的财务咨询智能引导***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112509575B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005292476A (ja) * 2004-03-31 2005-10-20 Jfe Systems Inc 顧客応対方法及び装置
CN106357942A (zh) * 2016-10-26 2017-01-25 广州佰聆数据股份有限公司 基于上下文对话语义识别的智能应答方法及***
CN109660680A (zh) * 2019-02-06 2019-04-19 刘兴丹 一种选择性接入语音通话的方法、装置
CN110266898A (zh) * 2019-06-05 2019-09-20 安徽省鼎众金融信息咨询服务有限公司 一种金融服务用电话自动外呼***
CN110392168A (zh) * 2018-04-16 2019-10-29 华为技术有限公司 呼叫处理方法、装置、服务器、存储介质和***
CN111680140A (zh) * 2020-05-24 2020-09-18 杭州云徙科技有限公司 一种智能客户服务***

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070168302A1 (en) * 2006-01-19 2007-07-19 401(K) Advisors, Inc. Retirement plan advisory system
US20100004957A1 (en) * 2006-01-27 2010-01-07 Robert Ball Interactive system and methods for insurance-related activities
CN101547264A (zh) * 2008-03-27 2009-09-30 广州市易风通讯科技有限公司 一种全自动语音通讯***
US8837706B2 (en) * 2011-07-14 2014-09-16 Intellisist, Inc. Computer-implemented system and method for providing coaching to agents in an automated call center environment based on user traits
CN104144192A (zh) * 2013-05-10 2014-11-12 北京四维图新科技股份有限公司 语音交互方法、装置及车载通讯终端
CN106409283B (zh) * 2016-08-31 2020-01-10 上海交通大学 基于音频的人机混合交互***及方法
CN106534598A (zh) * 2016-10-28 2017-03-22 广东亿迅科技有限公司 一种基于情感识别的呼叫平台排队***及其实现方法
CN109461442A (zh) * 2018-09-10 2019-03-12 上海力自高实业有限公司 一种多媒体智能客服***
US11256794B2 (en) * 2019-02-03 2022-02-22 Fmr Llc Systems and methods for securely authenticating a caller over a voice channel
CN110472224B (zh) * 2019-06-24 2023-07-07 深圳追一科技有限公司 服务质量的检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111640436B (zh) * 2020-05-15 2024-04-19 北京青牛技术股份有限公司 向坐席提供通话对象的动态客户画像的方法
CN111787168A (zh) * 2020-06-28 2020-10-16 上海安录宇高数据技术有限公司 一种基于人工智能技术的语音识别质检分配方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005292476A (ja) * 2004-03-31 2005-10-20 Jfe Systems Inc 顧客応対方法及び装置
CN106357942A (zh) * 2016-10-26 2017-01-25 广州佰聆数据股份有限公司 基于上下文对话语义识别的智能应答方法及***
CN110392168A (zh) * 2018-04-16 2019-10-29 华为技术有限公司 呼叫处理方法、装置、服务器、存储介质和***
CN109660680A (zh) * 2019-02-06 2019-04-19 刘兴丹 一种选择性接入语音通话的方法、装置
CN110266898A (zh) * 2019-06-05 2019-09-20 安徽省鼎众金融信息咨询服务有限公司 一种金融服务用电话自动外呼***
CN111680140A (zh) * 2020-05-24 2020-09-18 杭州云徙科技有限公司 一种智能客户服务***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
客户呼叫***在供热管理中的设计与实现;刘国君;《科技致富向导》;20110425(第12期);全文 *
财务公司统一客户服务电话***建设研究;李鹏;《科技经济导刊》;20200415(第11期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112509575A (zh) 2021-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20140301218A1 (en) Statistical analysis and prompting method and system for mobile terminal internet traffic
CN108156331A (zh) 一种智能自动拨号外呼***及方法
CN109978608A (zh) 目标用户画像的营销标签分析提取方法及***
CN106354835A (zh) 基于上下文语义理解的人工对话辅助***
CN107992609A (zh) 一种基于文本分类技术和决策树的投诉倾向判断方法
CN101231660A (zh) 电话自然对话中关键信息的挖掘***及其方法
CN109658939A (zh) 一种电话录音未接通原因识别方法
CN105261362A (zh) 一种通话语音监测方法及***
CN105657129A (zh) 通话信息获取方法和装置
CN109753560B (zh) 智能问答***的信息处理方法及装置
CN111192060A (zh) 一种基于电力it服务全渠道自助应答实现方法
CN111667284B (zh) 客服切换方法及装置
CN104023109A (zh) 来电提示方法和装置及分类方法和装置
CN109785862A (zh) 客服服务质量评价方法、装置、电子设备及存储介质
CN112395404B (zh) 一种应用于电力调度的语音关键信息提取方法
CN103077207A (zh) 一种微博开心指数分析方法及***
CN109145050B (zh) 一种计算设备
CN112509575B (zh) 一种基于大数据的财务咨询智能引导***
CN113194210B (zh) 一种语音通话接入方法及装置
CN107357859A (zh) 一种通过语音采集实现知识库自动显示的智能终端
CN110727759B (zh) 一种确定语音信息的主题的方法和装置
CN115831125A (zh) 语音识别方法、装置、设备、存储介质及产品
CN115063121A (zh) 结合rpa和ai的通信大数据行程卡类投诉处理方法及***
CN103581395A (zh) 一种显示方法及电子设备
CN113704430A (zh) 智能辅助催收方法、装置、电子设备及存储介质

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