一种任务型会话配置方法和系统与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种任务型会话配置方法和任务型会话配置系统。

背景技术：

智能外呼配置是统一客服的核心功能模板之一。具体而言，统一客服可以包括95533呼入子系统、800呼入子系统和外呼子系统等。本发明旨在利用银行业务基本金融知识，如还款方式，还款时间，业务办理，业务常识等数据，结合自然语言处理技术，并通过会话卡槽配置，建立一套通用的较为完善的智能外呼任务型会话配置方法，更进一步的，以上述方法为基础，搭建一个智能外呼任务型会话配置系统。最后，通过业务需要进行动态调整卡槽。并在新的业务需求下添加新的任务型会话。

随着5g的兴起和发展，网速将会得到很快的提升，时延也得到了降低，客户也希望在任务型外呼接听的过程中时延更小、更快捷。同时，在一些场景中，迫切需要决策驱动的任务，这些场景中需要针对用户进行一些提问信息的收集，如何很好的收集这些数据是一个亟需解决的问题。比如用户在拨打电话的时候可能需要收集用户身份证号，现有的外呼策略是用户在手机中输入身份证号，但是这样的操作方式很难以满足客户的低时延、高效实时的交互方式。如果采用人工客服，由于人工客服员工数量的原因，也很难实现这样高并发的需求。而随着人工智能、自然语言理解技术的发展，已经可以对客户语句的意图实现智能识别。通过结合人工智能、自然语言理解技术、卡槽识别、传统外呼系统等技术可以实现一个低时延、方便、高可用性的多轮会话系统。本发明旨在现有的会话技术的基础上，结合自然语言理解等人工智能技术和银行业务的基本知识，通过结合意图识别、卡槽识别等，建立一套便捷的较为完善的决策驱动的任务型会话配置方法，更进一步的，以上述方法为基础，设计了一个智能外呼任务型会话配置系统。

目前，银行系统的外呼中任务型会话都是依靠用户手工输入。用户受限于业务熟练程度、操作熟练程度的限制，在任务型会话中出现了较高的等待时延和误操作，比如在收集用户身份证号时，很多用户出现了较多的操作失误。又比如智慧柜员机上用户在选择省份的时候需要仔细认真的选择所在的省份。这样的操作模式极大地影响了用户的操作效率和用户的满意度。因此有一些任务型会话就交由人工客服来完成。在客服系统中，客服人员是化解客户矛盾，处理客户问题的关键所在，但是客服也是人，在接听了数百个客户电话后也会产生心理和生理上的疲劳、疲倦甚至逆反心理，而且每天的工作都是重复的，时间长了也会出现遗忘、少计、漏记客户信息的情况，甚至由于一些主观上的问题错误的理解客户的意图。这些问题的存在亟需人工智能注入到现有的外呼系统中，实现一个智能化的高效外呼系统。本发明旨在联合现有外呼系统和人工智能技术，实现一个可以定制化，可动态配置的智能外呼任务型会话配置系统。通过本发明，可以解决现有的外呼系统中存在的问题和弊端，既避免了人工客服系统中人类难以避免的生理和心理难关，也使得服务更加标准化，客服管理人员还可以个性化定制相应的业务系统。

如下列出与本发明相关联的一些术语：

多轮会话系统：多轮会话是在人际对话中，在初步明确了用户意图，获取必要信息以最终得到期望的响应方式。一般来说一个多轮会话与一个业务流程相对应。

卡槽：卡槽是机器人答复意图前用户需要提供的条件，卡槽包括卡槽类别和值两部分。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种任务型会话配置方法和任务型会话配置系统。该方法结合了现如今比较成熟的自然语言处理技术和机器学习模型，将会话系统的流程进行了拖拽式配置，并将配置实时生效；在生产上不仅可以实现定制化的多轮会话卡槽采集，还对用户的应答进行快速的反馈，并可以减少业务人员的压力，业务人员可以通过前端拖拽式配置多轮会话并实时生效；引入并建立了多轮会话有限状态自动机，这提供了一种方便快捷的多轮会话配置方法；横向拓展了不同的多轮会话场景，从而建立了一套通用的较为完善多轮会话配置方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种任务型会话配置方法，包括：

通过前端pjf框架对html和javascript进行基础整合，为所述任务型会话设置结构化配置信息；

通过canvas图形和拖拽式操作，按照业务场景进行配置，以为所述任务型会话提供可拖拽式界面；并且

动态地加载所述任务型会话的结构化配置信息。

可选地，所述方法还包括：

以结构化的方式对所述任务型会话的结构化配置信息加以存储。

可选地，所述任务型会话的结构化配置信息包括数据交互规范和前端界面格式。

可选地，所述业务场景包括：金融类场景和日常查询类场景。

可选地，通过canvas图形和拖拽式操作，按照业务场景进行配置，包括：

将流程节点配置为利用矩形来表示；以及

将开始节点和/或结束节点配置为利用椭圆来表示。

可选地，所述任务型会话的结构化配置信息包括：

在空闲时刻动态地加载针对非实时性的业务场景的结构化配置信息。

可选地，以结构化的方式对所述任务型会话的结构化配置信息加以存储，包括：

以结构化的方式将所述任务型会话的结构化配置信息存储在数据库中。

可选地，所述数据库包括oracle数据库。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种任务型会话配置系统，包括：

前端pjf框架模块，用于对html和javascript进行基础整合，以为所述任务型会话设置结构化配置信息；

拖拽式canvas模块，通过canvas图形和拖拽式操作，按照业务场景进行配置，以为所述任务型会话提供可拖拽式界面；以及

任务型会话配置模块，动态地加载所述任务型会话的结构化配置信息。

可选地，所述任务型会话配置系统还包括数据存储模块，用于以结构化的方式对所述任务型会话的结构化配置信息加以存储。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种实现任务型会话配置的电子设备，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第一方面提供的方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供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第一方面提供的方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过一套通用的较为完善的任务型会话的配置方法；不仅仅具备常规会话系统的基本特征，还将机器学习算法融合与多轮会话中，形成了一套较为智能化的多轮会话系统；以及设计了一种灵活的拖拽式的任务型会话流程配置系统。

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例加以说明。

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是根据本发明实施例的任务型会话配置方法的主要流程的示意图；

图2是根据本发明实施例的智能外呼流程有限状态自动机的示意图；

图3是根据本发明实施例的5g无人银行话术管理子模块的常见话术的示意图；

图4是根据本发明实施例的任务型会话配置系统的主要模块的示意图；

图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图6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。

本发明设计一种通用的较为完善的任务型会话的配置方法和系统，智能客服系统的需要配置的选项很多，比如包括外呼过程中场景选择和切换、场景中的卡槽节点、流程使用的机器学习模型配置等。其中智能外呼的现有的场景包括两大类，第一类是金融类任务型会话，比如5g智能银行转账、5g智能银行存款等。第二类是日常查询场景，比如查询交易流水、查询转账明细场景。本发明是针对这些现有的场景，设计一套完整的外呼流程配置方法，完善现有的外呼方式。具体的目标主要有以下两个：

结合html、canvas、pjf框架和数据库存储技术完成任务型会话的永久化配置，使得会话能够以结构化的方式被存储。

实现一种可以进行界面拖拽配置的方式，搭建前端和自然语言处理模块的桥梁，以更加便捷、更加容易理解的方式实现任务型会话的配置，并提供了一种可动态化修改的机制，从而使得外呼任务型会话更加智能和个性化。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种任务型会话配置方法。

图1是根据本发明实施例的任务型会话配置方法的主要流程的示意图，如图1所示，根据本发明实施例的任务型会话配置方法，包括：步骤s101、步骤s102和步骤s103。

在步骤s101中，通过前端pjf框架对html和javascript进行基础整合，为所述任务型会话设置结构化配置信息。提供了一套兼容不同的操作系统的方案，通过这个pjf框架，统一了操作界面，并对数据交互提供了一整套的完善的安全机制，保证了数据了安全和系统的稳定。。

在步骤s102中，通过canvas图形和拖拽式操作，按照业务场景进行配置，以为所述任务型会话提供可拖拽式界面。其中提供了不同类型的图形功能。比如在系统配置的子模块中涉及流程节点的使用矩形来表示，涉及开始结束节点的使用椭圆进行表示。同时还提供了一个可拖拽式的界面，在界面上可以直接进行拖拽式编辑和操作，还可以进行页面布局的个性化的配置，实现了智能外呼的流程所见即所得的功能。

在步骤s103中，动态地加载所述任务型会话的结构化配置信息。通过将数据库中的结构化配置信息动态地加载到系统中，从而保证任务型会话的可靠流转。同时为了保证系统的稳健型能和服务性能，实现了懒加载机制，客服的更改在空闲时刻进行重新加载，保证了系统的稳定性能和提高了客户的满意度。

此外，还以结构化的方式对所述任务型会话的结构化配置信息加以存储，以保证图形化的配置可以永久化地被存储。同时结构化的数据存储机制保证了数据的完整性和正确性，在实现的过程中使用了oracle数据库，oracle数据库健壮性较好，并且配套的文档也较为齐全，通过这种高效率的、可靠性好的、高吞吐的数据库保证了系统的稳健型和运行速度。

根据本发明的一个实施例的任务型会话配置方法还可以被实现为任务型会话机器人。任务型会话机器人是一个逻辑的、独立的机器人。一个机器人具备了在一个场景下可以独立完成业务应答的能力，同时一个机器人又可以拥有多个任务型技能。同时每个多轮技能又由数个意图与之关联，表明可以触发该技能的意图，在意图下，每个意图可以设置多个卡槽，在该意图下，所有的卡槽填充完成表明该多轮会话结束。

用户可以建立一个机器人，该机器人可以同时拥有多个技能，比如在现有的系统中与5g无人场景对应的机器人拥有的技能为转账技能、存款技能、查询流水技能、查询基金等技能。慧懂你场景对应的机器人则拥有的技能为普通日程提醒、还款日程提醒、日程查询等三个技能。技能与对应的意图相对应，比如“转账”意图对应的技能为“转账技能”，“存款”意图对应的技能为“存款技能”。具体的跳转技能则通过一个状态机来进行跳转并完成状态的控制。状态的保存则是通过dst来进行保存。

dst模块记录了机器人运行的状态，比如该机器人的id、当前会话状态id以及会话状态等。其中会话状态包括当前的一些全局变量、当前的会话上下文、以及不同技能之间的答复等。如图3所示是一个机器人的会话状态dst。

会话状态的保存和维护由专门的dst模块来完成，对于不同的技能来说，dst会话状态是只读的，例如，技能可以通过dst读取当前的技能的输入，而不能修改。技能可以获取当前nlu的意图识别结果，但是不能更改它。所有的更改都是通过dst模块负责完成。

多轮会话有限状态自动机是指多轮会话中的有限个状态和这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。多轮会话有限状态自动机是由以下五元组m＝(q,σ,δ,q0,f)构成。其中：

q＝{q0,q1,…,qn}是多轮会话有限状态自动机有限状态集合，在任一确定的时刻，状态机只有一个确定的状态qi。

σ＝{σ1,σ2,...,σn}表示了多轮会话中常见的用户的意图集合，在任一时刻的，状态机智能接收一个确定的用户意图，其中这些意图是通过人工智能的方法对客户语言的自动判定的结果，在该判定发发中，输入是用户的话术，输出是该话术所表达的客户意图。

δ:q×σ→q是多轮会话有限状态自动机状态转移函数，表示了在智能外呼给定状态下，根据输入后将转入的新的状态的迁移函数。

q0∈q是多轮会话有限状态自动机的初始态。

是多轮会话有限状态自动机的最后总状态，智能外呼外拨的过程中，如果达到该状态后将结束，不再接受输入。

一个简单的多轮会话有限状态自动机的形式如图2所示，其中开始状态表示了多轮会话从此处开始，当该状态机处于输入监听态的时候，可以对用户的话术进行判别，并使用状态转移函数进行转移到下一个状态。

在多轮会话流程有限状态自动机中，由于交互是通过文字进行的，所以与通常的有限状态机不同的是，状态中多了一个监听态，表示机器在等待用户的输入，客户在进行交互过程中所说的话将驱动流程流转到客户想要的流程节点状态中。如在5g智能银行转账场景中，所对应的状态机的状态包括了q0表示了初始化节点，q1表示了转账技能节点，当在q0节点初始化以后，将会无条件转入q1状态，在q1状态时候，将会播报该节点所配置的话术并且进行卡槽澄清、提醒用户完成填槽。

流程配置子模块配置了流程配置中需要的子元素，具体的包括：流程中状态节点需要进行节点应答话术的配置，有限状态自动机中σ表示了多轮会话涉及到的用户意图的集合，该项中的意图通过意图管理子模块进行配置和管理，在多轮会话过程中，也需要对使用到的模型和算法进行配置，该配置通过引擎管理模块来完成，引擎管理模块配置了意图识别中用到的引擎和算法。

流程中需要配置应答话术的配置中表字段包括了话术名、话术类型、话术文本等。其中话术文本是用户在会话过程中展示给用户的话术。如在5g无人银行中，涉及到的主要的话术如图3所示。其中举了三个最主要的场景，包括了转账、存款和明细查询等。

流程中意图配置子模块则对流程配置中的意图进行配置和管理，在多轮会话过程中，常见的用户的意图的类型包括“转账”、“存款”、“查流水”、“投诉”、“确认”、“取消”等。在不同的场景技能中，意图可能会有一些差别，比如在5g智能银行这个场景中有“转账”，“存款”，“查明细”，“投诉”等意图，而“慧懂你”场景中则没有这些意图。

多轮会话场景中意图的配置是严格按照业务流程进行筛选出来的，并且每个意图都用常见的一些客户话术来进行表示的。在将业务人员提供的应答话术作为语料的基础上，通过数据刷选后结合自然语言处理技术，将语料分成训练和测试集进行训练，最后可得到不同场景下的深度学习模型，该模型可以根据客户的应答话术自动进行用户意图识别，智能化、自动化的判别当前交互过程中用户表达的意图，当识别到需要客服人工干预的意图，比如“信用卡丢失”、“投诉”等场景时，上层服务可以实现快速的介入功能以帮助客户、解答客户的疑惑和安抚客户的情绪。

模型配置子模块配置了流程中需要使用的不同的模型，在自然语言技术中，对自然语言进行意图识别可以选择的模型有很多，在选定了特征后，就可以将意图识别看成一个多分类的任务，在该任务上可以选择的模型有经典的分类模型比如朴素贝叶斯、logistic回归、决策树等，以及机器学习模型比如mlp、卷积神经网络cnn和rnn等。不同的场景中选择的模型可能会有差别，以及需要一种策略可以进行模型的组合判别。一个好的组合模型在实际生产过程中可以起到很好的判别效果。在模型配置模块，可以将已经训练好的模型进行根据不同的场景和不同的状态，进行一个选择和组合，来解决实际生产中复杂多变的环境和场景。模型nlu配置分为两种配置，可以对业务场景进行一个配置，也可以根据不同的状态节点进行配置，业务人员可以结合算法人员的建议来选择模型，在配置过程中，需要配置模型的类型、模型的存放地址等。

图4是根据本发明实施例的任务型会话配置系统400的主要模块的示意图，如图4所示，任务型会话配置系统400包括：前端pjf框架模块401，用于对html和javascript进行基础整合，以为所述任务型会话设置结构化配置信息；拖拽式canvas模块402，通过canvas图形和拖拽式操作，按照业务场景进行配置，以为所述任务型会话提供可拖拽式界面；以及任务型会话配置模块403，动态地加载所述任务型会话的结构化配置信息。

根据本发明的一个实施例，所述任务型会话配置系统还包括数据存储模块，用于以结构化的方式对所述任务型会话的结构化配置信息加以存储。

根据本发明的一个实施例，提供一种实现任务型会话配置的电子设备，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第一方面提供的方法。

根据本发明的又一实施例，提供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第一方面提供的方法。

图5示出了可以应用本发明实施例的任务型会话配置方法或任务型会话配置系统的示例性系统架构500。

如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504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501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503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501、502、503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505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503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账户管理的方法一般由服务器505执行，相应地，账户管理的装置一般设置于服务器505中。

应该理解，图5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6，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600的结构示意图。图6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6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；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607；包括硬盘等的存储部分608；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609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，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610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608。

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609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601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：任务生成模块，响应于用户存放尾箱的任务申请生成存箱任务请求，将所述存箱任务请求发送至服务端；任务执行模块，接收所述服务端响应于所述存箱任务请求生成的第一动态密码以及所述用户输入的存箱密码；对第一动态密码和所述存箱密码进行校验，并在校验通过时执行存箱任务以将与所述尾箱绑定的保管袋存入数据分箱装置。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，任务生成模块还可以被描述为“执行存箱任务的模块”。

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：响应于用户存放尾箱的任务申请生成存箱任务请求，将所述存箱任务请求发送至服务端；接收所述服务端响应于所述存箱任务请求生成的第一动态密码以及所述用户输入的存箱密码；对第一动态密码和所述存箱密码进行校验，并在校验通过时执行存箱任务以将与所述尾箱绑定的保管袋存入数据分箱装置。

根据本发明实施例的技术方案，预先将网点的尾箱与保管袋绑定，通过保管袋将尾箱内的物品存放至网点的数据分箱装置，能保障特殊气象条件、堵车等情况下全部网点能够正常时间开门营业。同时由于无需日始日终押运，可压缩押运、寄库费用，降低运营成本，还能减少网点业务人员工作时间，提高工作效率。

上述具体实施例，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。