文本静默座席监控机器人人机对话方法与流程

本发明涉及人工智能领域，具体而言是一种文本静默座席监控机器人人机对话方法。

背景技术：

人工智能技术的飞速发展，为各行业产品和服务改进提供了可能性。智能机器人作为人工智能领域的核心技术之一，在呼叫中心领域具有很好的应用契机。然而，在国内诸多中大型呼叫中心，智能机器人在金融、保险、电力等企业中的表现往往差强人意。具体表现在：

1.智能机器人在某些专业领域、或面对某个企业的专有知识时，其知识储备往往是非常薄弱的，通过需要经过相当长时间的学习和相当多的数据训练才能勉强达到企业要求；

2.对企业管理者而言，智能机器人的人机对话往往是黑盒，企业需要承担不达标的机器人所带来的客户流失的风险；

3.机器人的学习方式比较单一，均为事后学习，不能实时在线学习；

4.低能力的机器人，往往带来大量的转人工请求，带来企业客服成本的上升。

技术实现要素：

本发明旨在帮助智能机器人应用企业，在不降低客户满意度的情况下，实现智能机器人能力的快速提升，进而帮助企业降低人力成本，提供一种文本静默座席监控机器人人机对话方法。

1.为了达到上述目的，本发明采用的技术方案包括如下步骤：

步骤一，客户接入，客户首先与智能机器人进行交互；

步骤二，客户分别被引导入静默座席或人工座席；

步骤三，机器人服务水平较低时将客户转至普通人工座席。

步骤一中，客户首先与智能机器人进行交互，当机器人无法回答客户问题时，高价值客户会以有感的方式直接进到普通人工座席；低价值的客户，会进入静默座席。

其中，当有多名静默座席时，寻找静默座席的过程是由呼叫中心核心平台的路由组件完成。

步骤二中，静默座席回复完客户的问题后，使用托管功能，将客户交还给机器人；当客户再次提问时，将由机器人进行回答。

其中，由一个静默座席监控多个人机会话，会话按照回复的紧迫性排序引导人工干预流程。

其中，当机器人回答的置信度低于某个设定值的次数达到阈值时，则触发转普通人工座席逻辑，强制将客户转至普通人工座席。

和现有技术相比，本发明可快速上线，通过静默座席在线辅助，缩短机器人前期线下学习时间。

智能机器人在线学习，可以通过将智能机器人未回答上来的问题与人工座席的答案进行自动关联，提高机器人学习速度，加快人工知识添加和审核的时间。节约企业人力成本，通过人工在线训练机器人，使静默座席和人机对话的配比，从1:10优化为1:50,甚至1:100，并最终在机器人成熟后，退出训练过程。节约人力成本。

附图说明

图1为本发明一个实施例的系统架构示意图；

图2为本发明的操作界面示意图；

图3为本发明的内部流程示意图。

具体实施方式

现结合附图对本发明作进一步地说明。

参见图1至图3，图1至图3展示的是本发明的一个实施例，本发明基于呼叫中心路由分配体系，引入静默座席的概念，由静默座席对原本是黑盒的人机对话进行监控并在必要时辅助机器人进行回答，使得机器人可以在知识储备不是十分充分的情况下，能够先行上线。通过人工监控客户与机器人的对话，并在机器人无法回答时静默座席补救的方式，避免了由于机器人回答不准确带来客户的客户不满意或者客户流失。机器人未知问题的答案，不必由人工在后台逐条添加，而是通过智能引擎分析人机对话，将客户的问题和静默座席的答案进行匹配，实现知识的自动收录，简化知识添加过程。通过静默座席的参与，采用干中学的方式，加快机器人学习速度，最终实现机器人有效分流客户，降低企业客服成本。

静默座席是指企业人工座席的一种类型，这类座席的主要职责是辅助机器人回答客户问题。当客户提出的问题，机器人回答的置信度比较低时，静默座席可以根据交互的上下文，代替机器人做出回复，并可以在答复完后，将客户交还给机器人，如此往复，以此达到在线训练机器人的目的。

（1）客户接入

在客户接入部分，所有客户都是首先与智能机器人进行交互。本发明在策略设计上，引入了企业价值的概念，机器人的训练通常放在低价值客户的交互中，对于高价值的客户，推荐使用普通座席人工服务。当机器人无法回答客户问题时，不同类型或属性的客户处理策略不同，高价值客户会以有感的方式直接进到普通人工座席。低价值的客户，会进入静默座席。

（2）静默座席路由策略

当企业有多名静默座席时，寻找静默座席的过程是由呼叫中心核心平台的路由组件完成的。以此确保企业能够基于不同的客户属性和业务价值，灵活修改路由策略，更快为客户找到更优质的座席。

（3）静默座席托管功能

静默座席回复完客户的问题后，可以使用托管功能，将客户交还给机器人，当客户再次提问时，将由机器人进行回答。

（4）静默座席1对多服务模式

由于静默座席所接收的会话是非独占性媒体的会话，所以一个座席往往可以监控多个人机会话。会话按照回复的紧迫性排序，引导人工干预流程，提升客户整体满意度。

（5）机器人服务水平较低时将客户转至普通人工座席

一次交互中，机器人回答的置信度低于某个设定值的次数达到阈值时，视为客户容忍度已经达到临界值，此时触发转普通人工座席逻辑，强制将客户转至普通人工座席，以避免客户不满意。

（1）客户与机器人聊天阶段

客户发起会话，向机器人业务问题，或进行自然语言的聊天。

机器人借助寒暄语料库，对自然语言部分进行回复。对于客户提出的业务问题，机器人基于分词和语义理解，匹配出最优的知识，进行回复。

（2）客户与机器人交互遇到问题

某些专业问题，机器人在知识库中无法匹配到最优答案，或其匹配到的答案，置信度较低。

（3）中间服务拦截机器人回答，触发转静默座席流程

当机器人回答的置信度低于设置的参数值时，智能引擎拦截机器人回答，同时触发转静默座席流程。

（4）静默座席一对多监控机器人会话

智能路由根据客户等级及业务价值，将客户路由至静默座席。静默座席代替机器人回答客户问题，并在回答结束后，通过“托管”功能，将客户交还给机器人，由机器人继续回答客户问题，直到再次遇到问题。在整个交互中，静默座席都是以机器人的身份和客户聊天。

（5）静默座席退出人机交互监控

静默座席可以在客户问题处理结束后退出监控。或在机器人累计回答质量低的次数低于某个阈值时，将客户转到普通人工座席。

通过使用本发明，预期可以达到如下效果：

1)智能机器人可快速上线，通过静默座席在线辅助，缩短机器人前期线下学习时间。

2)智能机器人在线学习，可以通过将智能机器人未回答上来的问题与人工座席的答案进行自动关联，提高机器人学习速度，加快人工知识添加和审核的时间。

3)节约企业人力成本，通过人工在线训练机器人，使静默座席和人机对话的配比，从1:10优化为1:50,甚至1:100，并最终在机器人成熟后，退出训练过程。节约人力成本。

上面结合附图及实施例描述了本发明的实施方式，实施例给出的结构并不构成对本发明的限制，本领域内熟练的技术人员可依据需要做出调整，在所附权利要求的范围内做出各种变形或修改均在保护范围内。