1.本发明涉及一种智能客服系统，特别涉及一种关于金融产品的智能客服系统。
背景技术：
2.近年来，随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，各行业也在不断发生重大变革。其中，金融领域作为创新和改革中的最重要的力量之一，对智能和高效提出了更高的要求和希望。与此同时，随着社会经济的不断发展，人民生活水平逐步提高，人们对很多金融领域的产品或服务有了更大的需求，因此，为了更好的降低人工成本，提高运营效率，就出现了智能客服系统。
3.智能客服系统中比较重要的一个环节是智能问答功能模块，它基于对用户问询的处理结果，通过语义的理解分析提取特征信息，在语料库中找到答案并返回给用户。现有技术中的智能客服系统主要通过单一的提取特征关键词和语料库的语句进行相似度匹配，检索分析后得出答案，但由于目前针对金融产品的业务和服务越来越多，单一的匹配已经无法满足准确度的要求，很可能匹配出的结果并不是用户需求的结果。并且由于用户和业务量的不断增多，传统的智能客服只能解决一些简单的问题，大部分用户还是要依靠人工客服，这样就会不可避免的产生排队现象，导致用户的体验好感下降。
4.针对以上问题，尽管对于金融产品的智能客服技术已经在实践中取得了不错的表现，但仍需要进一步的改善。
技术实现要素：
5.针对上述问题，本发明涉及一种金融产品的智能客服系统，以促进金融服务的创新，提升运营效率。相比于现有技术，此发明使用金融知识图谱可以挖掘金融知识和数据之间内部的联系，提高智能客服系统的正确率。同时，智能客服可以分流部分的人工话务量，兼顾多线问答并提供24小时的不间断服务，可以有效的提高系统的效率和用户体验，从而提高金融业各类产品的智能和高效程度。
6.本发明的目的通过以下技术方案实现：本发明包括金融知识图谱、智能问答、系统承接语义理解工作、信息抽取、信息检索等功能模块。首先建立金融知识图谱，主要包括金融知识的语料库和用户询问数据集，由领域的专家学者构建，里面的内容有客服所需的问答信息，一些预处理过的客服历史聊天语句，还有一些金融数据以及它们之间内在的联系。其次就是通过对用户提问的语料进行意图识别匹配对应的业务模块，再进行检索分析。
7.所述的金融产品智能客服系统包含了功能模块示意图。
8.作为本发明的一种优选方案，所述的金融知识图谱建立在领域的专家学者构建的知识体系之上，它主要包括数据的采集和分析、知识图谱的存储等。
9.作为本发明的一种优选方案，所述的智能问答功能模块主要是对用户的提问以及之后返送回来的答案结果进行处理。通过处理对用户的提问将处理结果发送给系统承接语义理解工作模块，通过处理发送回来的答案结果后发送给用户。
10.作为本发明的一种优选方案，所述的系统承接语义理解工作模块是将智能问答模块的处理结果进行语义的理解，因为金融领域的问题不仅仅只靠关键词就可以进行匹配回答，而是要通过上下文的语义理解来进行逻辑分析，将分析后的结果发送到信息抽取模块。
11.作为本发明的一种优选方案，所述的信息抽取模块是将系统承接语义理解工作模块分析的结果进行有效信息的抽取，并识别匹配对应的业务类型，然后将有效信息和对应的业务类型发送给信息检索模块。
12.作为本发明的一种优选方案，所述的信息检索模块是将信息抽取模块发送来的有效信息针对相应的业务类型和知识图谱中的内容进行检索和对比，找到最正确的答案后将结果发送给智能问答功能模块，此模块将把答案发送给用户。
附图说明
13.附图1是本发明的功能模块示意图。
具体实施方式
14.结合附图1，对本发明作进一步的描述：为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰易懂，结合以下具体实施范例，对本发明进行进一步的阐述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
15.进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的详细说明中，描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员而言没有这些细节部分的描述也完全有能力理解本发明。
16.本实施范例提供一种金融产品的智能客服系统：当前的智能客服系统主要通过单一的提取特征关键词和语料库的语句进行相似度匹配，检索分析后得出答案，但由于目前针对金融产品的业务和服务越来越多，单一的匹配已经无法满足准确度的要求，很可能匹配出的结果并不是用户需求的结果。并且由于用户和业务量的不断增多，传统的智能客服只能解决一些简单的问题，大部分用户还是要依靠人工客服，这样就会不可避免的产生排队现象，导致用户的体验好感下降。
17.所述的金融知识图谱建立在领域的专家学者构建的知识体系之上，它主要包括数据的采集和分析、知识图谱的存储等。所述的智能问答功能模块主要是对用户的提问以及之后返送回来的答案结果进行处理。通过处理对用户的提问将处理结果发送给系统承接语义理解工作模块，通过处理发送回来的答案结果后发送给用户。所述的系统承接语义理解工作模块是将智能问答模块的处理结果进行语义的理解，因为金融领域的问题不仅仅只靠关键词就可以进行匹配回答，而是要通过上下文的语义理解来进行逻辑分析，将分析后的结果发送到信息抽取模块。所述的信息抽取模块是将系统承接语义理解工作模块分析的结果进行有效信息的抽取，并识别匹配对应的业务类型，然后将有效信息发送给信息检索模块。所述的信息检索模块是将信息抽取模块发送来的有效信息针对相应的业务类型和知识图谱中的内容进行检索和对比，找到最正确的答案后将结果发送给智能问答功能模块，此模块将把答案发送给用户。
18.所述的金融知识图谱可以挖掘金融知识背景下的知识间的内在联系，通过金融领域内的专家学者构建的知识体系，进行丰富和完善，并且还会根据用户询问过的历史语句
进行整理，并且在使用的过程中会随着用户的反馈和当前的金融形势不断更新和完善知识图谱。
19.所述的智能问答模块主要是将用户的提问进行处理，并且还要将最后的结果返回到此模块，它可以多线处理多个用户的问题，同时还可以24小时不间断的服务，提高了服务效率。此模块将用户处理的结果发送给系统语义理解工作模块或将最后的结果返回给用户。
20.所述的系统承接语义理解工作模块主要是对处理结果进行语义的理解，尽管用户提问的语句中有效信息或许能够在之后的环节对比成功，但可能并不是用户需求的答案，因为金融领域的问题不仅仅只靠关键词就可以进行匹配回答，而是要通过上下文的语义理解来进行逻辑分析，通过分析将用户的语义进行深层理解，之后将分析后的结果发送到信息抽取模块。
21.所述的信息抽取模块是将系统承接语义理解工作模块分析的结果进行有效信息的抽取，忽略掉用户的提问中所含的一些对语义理解没有影响的信息，并针对这些信息和金融知识图谱中的业务大类进行对比，识别出对应的业务类型，将有效信息和对应的业务类型发送给信息检索模块。
22.所述的信息检索模块是将信息抽取模块发送来的有效信息和对应的业务类型与知识图谱中的对应业务大类下的内容进行检索和对比，找到最正确的答案后将结果发送给智能问答功能模块，此模块将把答案发送给用户。
23.采用上述技术方案后，本发明通过金融知识图谱、智能问答、系统承接语义理解工作、信息抽取、信息检索等功能模块，为用户提供了多线且24小时的智能问答服务，降低了人工服务的压力和运营成本。并且通过金融知识图谱和智能客服的二者融合，可以更好的发挥它们的优势，更深度的挖掘信息背后的内在联系，提高智能客服系统的正确率和可靠性，是用户的体验感增强。
24.综上所述，以上内容是结合具体的实施方式对发明内容和技术方案进行了进一步的详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。若本领域的技术人员对本发明所记载的技术方案进行修改或等同替换，以及对本领域的技术改进，只要不违背本发明技术方案的精神和原则，均应包含在本发明的保护范围内。