一种客服管理方法和装置与流程

本发明涉及智能客服技术领域，尤其涉及一种客服管理方法和装置。

背景技术：

随着无人客服的发展，涉及到的会话场景越来越丰富，根据客户提出的问题，又可以将其归到某一类，如联系客服分类、优惠券查看分类等。据统计，由无人客服转接到人工客服的原因中有80％左右的量是由于“答不好”下的分类导致，为了减轻人工客服的压力，对“答不好”的分类设置对应的转人工比例是有必要的。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现今的处理方式是设定一个固定转人工比例。通过指定部分转人工人群来达到预期效果，没有有效控制转人工比例，没有将实际最需人工处理的问题分配给人工，在一定程度上影响了客户体验。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种客服管理方法和装置，通过预设模型来确定用户期望转接人工客服的程度，根据该期望转接人工客服的程度来确定用户的真实诉求，从而将真正需要转接到人工客服的用户转接到人工客服，进而减少转人工客服的客户数量，降低人工客服的压力。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种客服管理方法，包括：

获取用户与智能客服的至少两轮会话；

将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型，确定所述用户期望转人工客服的程度；

根据所述用户期望转人工客服的程度，确定是否将所述用户转接到人工客服。

可选地，所述预设的模型包括lstm层、卷积层、池化层和全连接层。

可选地，根据所述用户期望转人工客服的程度，确定是否将所述用户转接到人工客服包括：当所述用户对转人工客服的期望值大于或等于预设阈值时，将所述用户转接到人工客服；当所述用户对转人工客服的期望值小于预设阈值时，不将所述用户转接到人工客服。

可选地，所述方法在确定是否将所述用户转接到人工客服之后，还包括：确定当前已转人工比例和期望转人工比例；根据所述当前已转人工比例与期望转人工比例的关系，调整所述预设阈值。

可选地，根据所述当前已转人工比例与期望转人工比例的关系，调整所述预设阈值包括：若所述当前已转人工比例大于所述期望转人工比例，则增大所述预设阈值；若所述当前已转人工比例等于所述期望转人工比例，则所述预设阈值不变；若所述当前已转人工比例小于所述期望转人工比例，则减小所述预设阈值。

可选地，在增大或减小所述预设阈值时，以固定步长增大或减小所述预设阈值。

可选地，将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型包括：

根据所述至少两轮会话，确定所述用户对智能客服的满意情况；

当所述用户对智能客服的满意情况满足预设条件时，将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型。

为实现上述目的，根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种客服管理装置，包括：

会话获取模块，用于获取用户与智能客服的至少两轮会话；

期望确定模块，用于将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型，确定所述用户期望转人工客服的程度；

转接确定模块，用于根据所述用户期望转人工客服的程度，确定是否将所述用户转接到人工客服。

可选地，所述预设的模型包括lstm层、卷积层、池化层和全连接层。

可选地，所述转接确定模块还用于：当所述用户对转人工客服的期望值大于或等于预设阈值时，将所述用户转接到人工客服；当所述用户对转人工客服的期望值小于预设阈值时，不将所述用户转接到人工客服。

可选地，所述装置还包括预设阈值调整模块，用于：确定当前已转人工比例和期望转人工比例；根据所述当前已转人工比例与期望转人工比例的关系，调整所述预设阈值。

可选地，所述预设阈值调整模块还用于：若所述当前已转人工比例大于所述期望转人工比例，则增大所述预设阈值；若所述当前已转人工比例等于所述期望转人工比例，则所述预设阈值不变；若所述当前已转人工比例小于所述期望转人工比例，则减小所述预设阈值。

可选地，所述预设阈值调整模块还用于：以固定步长增大或减小所述预设阈值。

可选地，所述期望确定模块还用于：根据所述至少两轮会话，确定所述用户对智能客服的满意情况；当所述用户对智能客服的满意情况满足预设条件时，将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的客服管理方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的客服管理方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过预设模型来确定用户期望转接人工客服的程度，根据该期望转接人工客服的程度来确定用户的真实诉求，从而将真正需要转接到人工客服的用户转接到人工客服，进而减少转人工客服的客户数量，降低人工客服的压力。具体的，利用预设模型中的lstm层的特性保存文本序列信息，充分利用上下文来分析户期望转接人工客服的程度，提高准确性；在比例控制方面，在设定了一个固定的转人工比例的同时，还对当前已转人工比例进行了动态调整，通过调整预设阈值来快速使当前已转人工比例逼近设定的转人工比例；另外该方法还充分考虑到真正需要转人工的人群的诉求，在调整转人工比例的同时，使该部分客户转人工。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是本发明实施例的客服管理方法的主要流程的示意图；

图2是本发明实施例的客服管理方法中的预设模型的结构示意图；

图3是本发明另一实施例的客服管理方法的主要流程的示意图；

图4是本发明又一实施例的客服管理方法的主要流程的示意图；

图5是本发明实施例的客服管理装置的主要模块的示意图；

图6是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图7是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是本发明实施例的客服管理方法的主要流程的示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤s101：获取用户与智能客服的至少两轮会话。

在本步骤中，可以获取用户与智能客服的两轮会话，也可以获取三轮会话或是更多轮的会话。

本实施例中，获取用户与智能客服的至少两轮会话是为了获取用户所说的话的上下文信息，然后利用该上下文信息确定用户期望转接人工客服的程度。

步骤s102：将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型，确定所述用户期望转人工客服的程度。

在本实施例中，在cnn模型的基础上引入了lstm模型，由该cnn模型和lstm模型构成所述预设的模型。在预设的模型中，我们认为考虑到用户真实诉求的情况为满意，与用户意图相悖的为不满意。其中，cnn(convolutionalneuralnetwork，卷积神经网络)是一种前馈神经网络。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。卷积层的作用是提取特征向量；池化层的作用是降低卷积层输出的特征向量的维度，只保留最有用的信息。lstm(longshorttermmemorynetworks，长短期记忆网络)是一种特殊的递归神经网络(rnn)，能够学习到长期依赖关系，适合处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。

具体的，如图2所示，该预设的模型包括lstm层、卷积层、池化层和全连接层。其中，lstm层用于保存用户会话的上下文信息。卷积层用于提取用户会话中的特征(卷积层相当于特征提取器)。池化层用于减少卷积层输出的特征向量的维度。全连接层用于连接所有的特征，将输出值送给分类器。

该预设的模型的训练过程为：获取训练数据集，即收集大量用户与智能客服的至少两轮会话(作为示例，本实施例中选取的是用户与智能客服的三轮会话，即用户说的最近的三句话)，并对训练数据进行标注，即标注用户期望转接人工客服的程度(在本实施例中，利用0-1之间的值作为用户对转接人工客服期望值)。然后对获得的训练数据集进行训练，具体的可以包括：对将用户与智能客服的至少两轮会话进行拼接，去除句子中的特殊符号、表情等；将拼接后的语句进行分词处理，并将每个词向量化；依次将获得的向量输入lstm层并计算特征，得到带有时序信息的lstm特征，卷积层、池化层和全连接层对带有时序信息的lstm特征进行选择，最终得到用户对转接人工客服期望值。

本发明实施例的方法，考虑到了人机对话的时间性和多轮性，所以将用户与智能客服的至少两轮会话结合为一句话，该句话经过lstm层的重新编码后的输出作为cnn层(卷积层和池化层)的输入，cnn层将使用更加丰富的信息来识别局部特征，最终预设模型输出0到1之间的对转接人工客服的期望值，进而充分利用了用户与智能客服的会话的上下文信息，提高了准确性。

步骤s103：根据所述用户期望转人工客服的程度，确定是否将所述用户转接到人工客服。

具体的，本实施例中采用用户对转人工客服的期望值来表示用户期望转人工客服的程度，期望值越高表明用户对智能客服越不满意，越期望转接到人工客服。当所述用户对转人工客服的期望值大于或等于预设阈值时，将所述用户转接到人工客服；当所述用户对转人工客服的期望值小于预设阈值时，不将所述用户转接到人工客服。

在本实施例中，利用预设阈值作为转人工客服的条件，以此划分是否将用户转接到人工客服，该预设阈值可以根据实际应用场景中人工客服的接待能力确定，本发明在此不做限制。

本发明实施例的客服管理方法，通过采用lstm模型结合cnn模型建立预设的模型，保存了客户对话上下文信息，提高了模型判断准确性；根据预设模型的预测结果，将对智能客服不满意的客户转接到人工客服，减轻了人工客服的接待压力。

图3是本发明另一实施例的客服管理方法的主要流程的示意图，如图3所示，该方法包括：

步骤s301：获取用户与智能客服的至少两轮会话；

步骤s302：将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型，确定所述用户期望转人工客服的程度；

步骤s303：当所述用户对转人工客服的期望值大于或等于预设阈值时，将所述用户转接到人工客服；

步骤s304：当所述用户对转人工客服的期望值小于预设阈值时，不将所述用户转接到人工客服；

步骤s305：确定当前已转人工比例和期望转人工比例；

步骤s306：根据所述当前已转人工比例与期望转人工比例的关系，调整所述预设阈值。

其中，步骤s301-s304可参考步骤s101-s103，本发明在此不再赘述。

对于步骤s305，期望转人工比例可以预先配置。当前已转人工比例根据当前已转接到人工客服的用户数(以下简称当前已转人工数)和当前未转接到人工客服的用户数(以下简称当前未转人工数)确定，具体的，根据下式(1)计算：

其中，curratio表示当前已转人工比例，toimcount表示当前已转人工数，nottoimcount表示当前未转人工数。

对于步骤s306，具体的可以包括：

若所述当前已转人工比例大于所述期望转人工比例，则增大所述预设阈值；

若所述当前已转人工比例等于所述期望转人工比例，则所述预设阈值不变；

若所述当前已转人工比例小于所述期望转人工比例，则减小所述预设阈值。

在本实施例中，通过调整预设阈值，可以使当前已转人工比例和期望转人工比例尽快达到平衡。具体的，若当前已转人工比例大于所述期望转人工比例，则说明历史转人工客服的数量太多了，并且超过了预期，在具体的场景中就表现为人工客服的接待压力太大，无法接待客户了。因此，增大预设阈值，提高转人工的条件，以此减少转人工客服的客户数量。同理，若当前已转人工比例等于所述期望转人工比例，则说明历史转人工客服的数量和预期转人工客服的数量相等，则需要继续保持这种平衡状态，因此，预设阈值不变。若当前已转人工比例小于所述期望转人工比例，则说明目前人工客服的接待压力较小，有能力接待其他客户，则减小预设阈值，降低转人工的条件，以此增加转人工客服的客户数量。

本发明实施例的客服管理方法，通过预设模型来确定用户期望转接人工客服的程度，根据该期望转接人工客服的程度来确定用户的真实诉求，从而将真正需要转接到人工客服的用户转接到人工客服，进而减少转人工客服的客户数量，降低人工客服的压力。具体的，利用预设模型中的lstm层的特性保存文本序列信息，充分利用上下文来分析户期望转接人工客服的程度，提高准确性；在比例控制方面，在设定了一个固定的转人工比例的同时，还对当前已转人工比例进行了动态调整，通过调整预设阈值来快速使当前已转人工比例逼近设定的转人工比例；另外该方法还充分考虑到真正需要转人工的人群的诉求，在调整转人工比例的同时，使该部分客户转人工。

在可选的实施例中，在增大或减小所述预设阈值时，以固定步长增大或减小所述预设阈值。

图4是本发明另一实施例的客服管理方法的主要流程的示意图，如图4所示，该方法包括：

步骤s401：获取用户与智能客服的至少两轮会话；

步骤s402：根据所述至少两轮会话，确定所述用户对智能客服的满意情况；

步骤s403：当所述用户对智能客服的满意情况满足预设条件时，将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型，确定所述用户期望转人工客服的程度；

步骤s404：根据所述用户期望转人工客服的程度和预设阈值，确定是否将所述用户转接到人工客服；

步骤s405：确定当前已转人工比例和期望转人工比例；

步骤s406：根据所述当前已转人工比例与期望转人工比例的关系，调整所述预设阈值。

对于步骤s402，可以预先设置确定所述用户对智能客服的满意情况的策略，例如可以设置关键字，当用户与智能客服的会话中出现预设的关键字时，可以确定对智能客服的满意情况满足预设条件。更细粒度的，可以设置关键字出现的频次或是用户咨询的同一问题出现的频次的临界值，当关键字出现的频次或是用户咨询的同一问题出现的频次大于预设的临界值时，确定对智能客服的满意情况满足预设条件。

本发明实施例通过判断所述用户期望转人工客服的程度，在用户对智能客服的满意情况满足条件时才去判断用户望转人工客服的程度，可以预先筛选一部分客户，从而减轻了人工客服的接待压力。

图5是本发明实施例的客服管理装置500的主要模块的示意图，如图5所示，该装置500包括：

会话获取模块501，用于获取用户与智能客服的至少两轮会话；

期望确定模块502，用于将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型，确定所述用户期望转人工客服的程度；

转接确定模块503，用于根据所述用户期望转人工客服的程度，确定是否将所述用户转接到人工客服。

可选地，所述预设的模型包括lstm层、卷积层、池化层和全连接层。

可选地，所述转接确定模块503还用于：当所述用户对转人工客服的期望值大于或等于预设阈值时，将所述用户转接到人工客服；当所述用户对转人工客服的期望值小于预设阈值时，不将所述用户转接到人工客服。

可选地，所述装置还包括预设阈值调整模块，用于：确定当前已转人工比例和期望转人工比例；根据所述当前已转人工比例与期望转人工比例的关系，调整所述预设阈值。

可选地，所述预设阈值调整模块还用于：若所述当前已转人工比例大于所述期望转人工比例，则增大所述预设阈值；若所述当前已转人工比例等于所述期望转人工比例，则所述预设阈值不变；若所述当前已转人工比例小于所述期望转人工比例，则减小所述预设阈值。

可选地，所述预设阈值调整模块还用于：以固定步长增大或减小所述预设阈值。

可选地，所述期望确定模块502还用于：根据所述至少两轮会话，确定所述用户对智能客服的满意情况；当所述用户对智能客服的满意情况满足预设条件时，将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型。

本发明实施例的客服管理装置，通过预设模型来确定用户期望转接人工客服的程度，根据该期望转接人工客服的程度来确定用户的真实诉求，从而将真正需要转接到人工客服的用户转接到人工客服，进而减少转人工客服的客户数量，降低人工客服的压力。具体的，利用预设模型中的lstm层的特性保存文本序列信息，充分利用上下文来分析户期望转接人工客服的程度，提高准确性；在比例控制方面，在设定了一个固定的转人工比例的同时，还对当前已转人工比例进行了动态调整，通过调整预设阈值来快速使当前已转人工比例逼近设定的转人工比例；另外该方法还充分考虑到真正需要转人工的人群的诉求，在调整转人工比例的同时，使该部分客户转人工。

上述装置可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。

图6示出了可以应用本发明实施例的客服管理方法或客服管理装置的示例性系统架构600。

如图6所示，系统架构600可以包括终端设备601、602、603，网络604和服务器605。网络604用以在终端设备601、602、603和服务器605之间提供通信链路的介质。网络604可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备601、602、603通过网络604与服务器605交互，以接收或发送消息等。终端设备601、602、603上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备601、602、603可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器605可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备601、602、603所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的客服管理方法一般由服务器605执行，相应地，客服管理装置装置一般设置于服务器605中。

应该理解，图6中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统700的结构示意图。图7示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(cpu)701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。cpu701、rom702以及ram703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至i/o接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至i/o接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)701执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送模块、获取模块、确定模块和第一处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送模块还可以被描述为“向所连接的服务端发送图片获取请求的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：

获取用户与智能客服的至少两轮会话；

将所述至少两轮会话作为输入数据，输入预设的模型，确定所述用户期望转人工客服的程度；

根据所述用户期望转人工客服的程度，确定是否将所述用户转接到人工客服。

本发明实施例的技术方案，通过预设模型来确定用户期望转接人工客服的程度，根据该期望转接人工客服的程度来确定用户的真实诉求，从而将真正需要转接到人工客服的用户转接到人工客服，进而减少转人工客服的客户数量，降低人工客服的压力。具体的，利用预设模型中的lstm层的特性保存文本序列信息，充分利用上下文来分析户期望转接人工客服的程度，提高准确性；在比例控制方面，在设定了一个固定的转人工比例的同时，还对当前已转人工比例进行了动态调整，通过调整预设阈值来快速使当前已转人工比例逼近设定的转人工比例；另外该方法还充分考虑到真正需要转人工的人群的诉求，在调整转人工比例的同时，使该部分客户转人工。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。