本申请涉及企业服务，具体涉及一种基于人工智能的企业服务方法及系统。
背景技术：
1、传统企业数字化咨询服务主要依赖人工顾问团队，通过线下会议或即时通讯工具进行一对一服务。随着企业客户规模扩大，该模式暴露出服务效率低下、知识传递碎片化等问题。
2、近年出现的智能客服系统尝试通过规则引擎实现自动化响应，但受限于预设对话流程与固定知识库架构，难以应对复杂多变的咨询场景，且其技术架构多基于网页端或独立应用程序构建。近年来，基于自然语言处理的聊天机器人虽能处理简单问答，但在专业化程度、多模态信息理解及上下文关联等方面仍存在显著缺陷，无法满足企业级客户对深度数字化咨询的需求。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种基于人工智能的企业服务方法及系统。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的企业服务方法，包括：监听多个企业群对应的对话消息，所述对话消息包括语音消息，并确定所述语音消息对应的身份信息；将所述对话消息进行多模态融合，得到融合后的对话消息；确定所述融合后的对话消息对应的目标事件，并基于行业级联邦知识库确定所述目标事件对应的响应机制；基于所述响应机制以及所述身份信息将所述目标事件进行投送，并监测所述目标事件的全生命周期对话并将产生的日志信息进行存储。
3、根据本申请实施例的一个方面，所述方法还包括：获取所述对话消息的上下文信息以及历史服务记录；基于所述上下文信息以及所述历史服务记录确定所述对话消息对应的对话时序。
4、根据本申请实施例的一个方面，所述对所述对话消息进行多模态融合，得到融合后的对话消息，包括：获取所述对话消息中的多模态数据流，所述多模态数据流包括图像、文字以及语音中的多项；对所述多模态数据流进行跨模态融合，并基于融合结果以及所述对话时序确定融合后的对话消息。
5、根据本申请实施例的一个方面，所述确定所述融合后的对话消息对应的目标事件，包括：基于跨模态注意力机制确定所述对话消息中的文本特征与图像特征对应的跨模态注意力输出特征，所述跨模态注意力输出特征表示所述文本特征对所述图像特征的注意力结果；将所述跨模态注意力输出特征以及所述文本特征分别映射到门控空间，以得到对应的门控系数；基于所述门控系数确定所述文本特征与所述图像特征在跨模态特征融合中各自对应的融合比例，以基于所述融合比例确定所述文本特征与所述图像特征之间的目标融合策略；通过所述目标融合策略确定所述融合后的对话消息对应的目标事件。
6、根据本申请实施例的一个方面，所述基于行业级联邦知识库确定所述目标事件对应的响应机制，包括：基于底层行业级联邦知识库通过差分隐私技术收集历史咨询案例得到行业知识图谱；确定所述目标事件对应的触发引擎，并基于所述触发引擎与所述行业知识图谱得到所述目标事件对应的关联性内容；基于所述关联性内容确定所述目标事件对应的响应机制。
7、根据本申请实施例的一个方面，所述基于所述响应机制以及所述身份信息将所述目标事件进行投送，并监测所述目标事件的全生命周期对话并将产生的日志信息进行存储，包括：基于所述响应机制触发全生命周期对话管理系统，所述全生命周期对话管理系统包括对话状态追踪器、意图关联分析器以及服务策略优化器；基于所述全生命周期对话管理系统确定所述目标事件对应的服务策略，并通过所述服务策略优化器基于目标员工对应的岗位职责与权限层级调整机器人介入深度以及回复详略度。
8、根据本申请实施例的一个方面，所述方法还包括：解析所述语音消息，以基于解析结果确定所述语音消息对应的声纹信息；基于所述声纹信息确定目标员工以及所述目标员工对应的身份标识；获取企业组织结构图谱，并基于所述企业组织结构图谱以及所述身份标识确定所述目标员工对应的岗位职责与权限层级。
9、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的企业服务系统，所述系统包括：监听模块，用于监听多个企业群对应的对话消息，所述对话消息包括语音消息，并确定所述语音消息对应的身份信息；融合模块，用于将所述对话消息进行多模态融合，得到融合后的对话消息；确定模块，用于确定所述融合后的对话消息对应的目标事件，并基于行业级联邦知识库确定所述目标事件对应的响应机制；投送模块，用于基于所述响应机制以及所述身份信息将所述目标事件进行投送，并监测所述目标事件的全生命周期对话并将产生的日志信息进行存储。
10、在本申请的实施例所提供的技术方案中，通过监听多个企业群对话消息并明确语音消息对应的身份信息，确保了信息来源的精准性与可追溯性，有助于后续针对不同身份进行个性化处理。将对话消息进行多模态融合，能综合利用文本、语音等多种信息形式，得到更全面准确的融合后对话消息，避免单一模态信息可能存在的片面性。确定融合后对话消息对应的目标事件，并借助行业级联邦知识库确定响应机制，行业级联邦知识库汇聚了广泛且专业的行业知识，可保障响应机制的科学性、专业性与针对性。最后基于响应机制和身份信息投送目标事件，并监测全生命周期对话并存储，不仅实现了目标事件的有效处理与反馈，存储的全生命周期对话数据还能为后续分析、优化等提供丰富素材，有助于提升企业群沟通效率、优化决策流程以及增强整体业务管理水平。
11、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
1.一种基于人工智能的企业服务方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述对话消息进行多模态融合，得到融合后的对话消息，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于行业级联邦知识库确定所述目标事件对应的响应机制，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述响应机制将所述目标事件进行投送，并监测所述目标事件的全生命周期对话并将产生的日志信息进行存储，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于人工智能的企业服务系统，其特征在于，所述系统包括：