基于認知技術的電力服務數據處理系統及其處理方法
【專利摘要】一種基于認知技術的電力服務數據處理系統及其處理方法，不斷地對人工服務數據進行學習分析，根據學習結果對客戶的服務請求進行自動回復處理，如果學習結果中未找到與服務請求匹配的回復，則請求人工客服協助，并對新產生的人工服務數據進行學習分析。本發明以認知技術為基礎，實現業務全天候的快速受理，成倍提高人工業務受理效率，大幅度降低企業人力資源成本，增強對突發事件的應急處理能力，提升客戶服務體驗。
【專利說明】
基于認知技術的電力服務數據處理系統及其處理方法
技術領域
[0001]本發明涉及電力系統，尤其涉及一種用于供電企業客戶服務系統的電力服務數據處理系統及其處理方法。
【背景技術】
[0002]供電企業的客戶服務系統切實進行著電力服務和營銷工作，但隨著業務量的增長和新興業務的出現，原有程序的功能已滿足不了客戶新的需求。主要表現為:
1、業務量大，尤其在夏季迎峰度夏以及臺風、寒潮等障礙性天氣等的話務高峰情況下，咨詢和故障工單處理速度問題凸顯。
[0003]2、信息缺失，具有業務流程不可見、故障報修問題難以跟蹤分析、數據分析不完全、缺乏與客戶互動等問題。
[0004]3、人工局限性，客服人員的培訓成本高，培訓時間長，個人掌握知識不完全，傳統的服務方式浪費服務資源，使客服人員長期處于重體力、簡單幫助和不斷重復的強壓力的勞動環境中，給企業增添了許多不必要的人力成本和運營成本。
[0005]在售電側改革的大環境下，如何緩解客戶服務壓力，提升客戶服務體驗，是實現供電優質服務的核心任務之一。

【發明內容】

[0006]本發明提供一種基于認知技術的電力服務數據處理系統及其處理方法，以認知技術為基礎，實現業務全天候的快速受理，成倍提高人工業務受理效率，大幅度降低企業人力資源成本，增強對突發事件的應急處理能力，提升客戶服務體驗。
[0007]為了達到上述目的，本發明提供一種電力服務數據處理系統，包含:
服務器，其對人工服務數據進行學習分析，將學習分析結果保存在學習庫中，根據學習庫的內容實現對來自終端的服務請求的自動處理；
語音識別模塊，其電性連接服務器，用于將來自終端的語音數據轉換為文字數據；
自然語言處理模塊，其電性連接語音識別模塊和服務器，用于對文字數據進行以自然語言理解的語義檢索處理，獲取來自終端的服務請求的內容發送給服務器；
語音轉換模塊，其電性連接服務器，用于將文字回復內容轉換為語音回復數據；
顯示播放模塊，其電性連接服務器，用于展示服務請求；
輸入模塊，其電性連接服務器，用于獲得人工客服人員的回復內容。
[0008]所述的顯示播放模塊包含顯示屏和播放器。
[0009]所述的輸入模塊包含鍵盤和話筒。
[0010]本發明還提供一種電力服務數據處理方法，不斷地對人工服務數據進行學習分析，根據學習結果對客戶的服務請求進行自動回復處理，如果學習結果中未找到與服務請求匹配的回復，則請求人工客服協助，并對新產生的人工服務數據進行學習分析。
[0011]所述的電力服務數據處理方法具體包含以下步驟: 步驟so、服務器對人工服務數據進行學習分析，將學習分析的結果保存在學習庫中；步驟S1、服務器判斷來自終端的服務請求類型，如果是語音數據，進行步驟S2，如果是文字數據，進行步驟S3;
步驟S2、語音識別模塊將語音數據轉換為文字數據，進行步驟S3;
步驟S3、自然語言處理模塊對文字數據進行以自然語言理解的語義檢索處理，獲取服務請求的內容；
步驟S4、服務器判斷服務請求的內容是否與學習庫中的內容匹配，若匹配，進行步驟S5，若不匹配，進行步驟S9;
步驟S5、服務器根據學習庫中的相同內容，獲取對應的回復內容，進行步驟S6;
步驟S6、服務器判斷服務請求的類型，如果是語音數據，進行步驟S7，如果是文字數據，進行步驟S8 ；
步驟S7、語音轉換模塊將文字回復內容轉換為語音回復數據，進行步驟S8;
步驟S8、服務器將文字回復數據或語音回復數據發送給相應的終端，進行步驟SI;
步驟S9、服務器將服務請求通過顯示播放模塊展示給人工客服人員，進行步驟S10;步驟S10、服務器通過輸入模塊獲得人工客服人員的回復內容，將回復內容發送給相應的終端，進行步驟S0，對本次的服務請求和客服回復內容進行學習分析。
[0012]所述的服務器采用人工神經網絡或支持向量機對人工對話數據進行學習分析。
[0013]所述的步驟SO中，所述的人工服務數據包含:客戶的服務請求以及人工客服人員針對服務請求進行的語音答復數據和文字答復數據。
[0014]所述的步驟SI中，所述的服務請求類型包含來自網上營業廳、熱線電話、微信、短信、微博的業務受理。
[0015]所述的步驟S9中，如果是語音數據，則顯示播放模塊播放語音，如果是文字數據，則顯示播放模塊顯示文字內容。
[0016]所述的步驟SlO中，如果服務請求是語音數據，則人工客服人員的回復內容為語音回復數據，如果服務請求是文字數據，則人工客服人員的回復內容為文字回復數據。
[0017]本發明以認知技術為基礎，實現業務全天候的快速受理，成倍提高人工業務受理效率，大幅度降低企業人力資源成本，增強對突發事件的應急處理能力，提升客戶服務體驗。
【附圖說明】
[0018]圖1是本發明提供的一種電力服務數據處理系統的結構框圖。
[0019]圖2是本發明提供的一種電力服務數據處理方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0020]以下根據圖1和圖2，具體說明本發明的較佳實施例。
[0021]如圖1所示，本發明提供一種電力服務數據處理系統，包含:
服務器I，其對人工服務數據進行學習分析，將學習分析結果保存在學習庫中，根據學習庫的內容實現對來自終端的服務請求的自動處理；
語音識別模塊2，其電性連接服務器1，用于將來自終端的語音數據轉換為文字數據； 自然語言處理模塊3，其電性連接語音識別模塊2和服務器I，用于對文字數據進行以自然語言理解的語義檢索處理，獲取來自終端的服務請求的內容發送給服務器；
語音轉換模塊4，其電性連接服務器1，用于將文字回復內容轉換為語音回復數據； 顯示播放模塊5，其電性連接服務器1，用于展示服務請求；
輸入模塊6，其電性連接服務器I，用于獲得人工客服人員的回復內容。
[0022]本實施例中，所述的顯示播放模塊包含顯示屏和播放器，所述的輸入模塊包含鍵盤和話筒。
[0023 ]如圖2所示，本發明還提供一種電力服務數據處理方法，包含以下步驟:
步驟SO、服務器對人工服務數據進行學習分析，將學習分析的結果保存在學習庫中；本實施例中，所述的服務器采用人工神經網絡或支持向量機對人工對話數據進行學習分析；
所述的人工服務數據包含:客戶的服務請求以及人工客服人員針對服務請求進行的語音答復和文字答復；
步驟S1、服務器判斷來自終端的服務請求類型，如果是語音數據，進行步驟S2，如果是文字數據，進行步驟S3;
本實施例中，所述的終端可以包含個人電腦、手機等，所述的服務請求類型包含來自網上營業廳、熱線電話、微信、短信、微博等多渠道的業務受理；
步驟S2、語音識別模塊將語音數據轉換為文字數據，進行步驟S3;
步驟S3、自然語言處理模塊對文字數據進行以自然語言理解的語義檢索處理，獲取服務請求的內容；
步驟S4、服務器判斷服務請求的內容是否與學習庫中的內容匹配，若匹配，進行步驟S5，若不匹配，進行步驟S9;
步驟S5、服務器根據學習庫中的相同內容，獲取對應的回復內容，進行步驟S6;
步驟S6、服務器判斷服務請求的類型，如果是語音數據，進行步驟S7，如果是文字數據，進行步驟S8 ；
步驟S7、語音轉換模塊將文字回復內容轉換為語音回復數據，進行步驟S8;
步驟S8、服務器將文字回復數據或語音回復數據發送給相應的終端，進行步驟SI;
步驟S9、服務器將服務請求通過顯示播放模塊展示給人工客服人員，進行步驟S10;
如果是語音數據，則顯示播放模塊播放語音，如果是文字數據，則顯示播放模塊顯示文字內容；
步驟S10、服務器通過輸入模塊獲得人工客服人員的回復，將回復內容發送給相應的終端，進行步驟S0，對本次的服務請求和客服回復進行學習分析；
如果服務請求是語音數據，則人工客服人員的回復內容為語音回復數據，如果服務請求是文字數據，則人工客服人員的回復內容為文字回復數據。
[0024]本發明以認知技術為基礎，實現業務全天候的快速受理，成倍提高人工業務受理效率，大幅度降低企業人力資源成本，增強對突發事件的應急處理能力，提升客戶服務體驗。
[0025]盡管本發明的內容已經通過上述優選實施例作了詳細介紹，但應當認識到上述的描述不應被認為是對本發明的限制。在本領域技術人員閱讀了上述內容后，對于本發明的多種修改和替代都將是顯而易見的。因此，本發明的保護范圍應由所附的權利要求來限定。
【主權項】
1.一種電力服務數據處理系統，其特征在于，包含: 服務器(I)，其對人工服務數據進行學習分析，將學習分析結果保存在學習庫中，根據學習庫的內容實現對來自終端的服務請求的自動處理； 語音識別模塊(2)，其電性連接服務器(I)，用于將來自終端的語音數據轉換為文字數據； 自然語言處理模塊(3)，其電性連接語音識別模塊(2)和服務器(1)，用于對文字數據進行以自然語言理解的語義檢索處理，獲取來自終端的服務請求的內容發送給服務器；語音轉換模塊(4)，其電性連接服務器(1)，用于將文字回復內容轉換為語音回復數據；顯示播放模塊(5 )，其電性連接服務器(I )，用于展示服務請求； 輸入模塊(6)，其電性連接服務器(1)，用于獲得人工客服人員的回復內容。2.如權利要求1所述的電力服務數據處理系統，其特征在于，所述的顯示播放模塊(5)包含顯示屏和播放器。3.如權利要求1所述的電力服務數據處理系統，其特征在于，所述的輸入模塊(6)包含鍵盤和話筒。4.一種用于如權利要求1-3中任意一項所述的電力服務數據處理系統的電力服務數據處理方法，其特征在于，不斷地對人工服務數據進行學習分析，根據學習結果對客戶的服務請求進行自動回復處理，如果學習結果中未找到與服務請求匹配的回復，則請求人工客服協助，并對新產生的人工服務數據進行學習分析。5.如權利要求4所述的電力服務數據處理方法，其特征在于，具體包含以下步驟: 步驟SO、服務器對人工服務數據進行學習分析，將學習分析的結果保存在學習庫中； 步驟S1、服務器判斷來自終端的服務請求類型，如果是語音數據，進行步驟S2，如果是文字數據，進行步驟S3; 步驟S2、語音識別模塊將語音數據轉換為文字數據，進行步驟S3; 步驟S3、自然語言處理模塊對文字數據進行以自然語言理解的語義檢索處理，獲取服務請求的內容； 步驟S4、服務器判斷服務請求的內容是否與學習庫中的內容匹配，若匹配，進行步驟S5，若不匹配，進行步驟S9; 步驟S5、服務器根據學習庫中的相同內容，獲取對應的回復內容，進行步驟S6; 步驟S6、服務器判斷服務請求的類型，如果是語音數據，進行步驟S7，如果是文字數據，進行步驟S8 ； 步驟S7、語音轉換模塊將文字回復內容轉換為語音回復數據，進行步驟S8; 步驟S8、服務器將文字回復數據或語音回復數據發送給相應的終端，進行步驟SI; 步驟S9、服務器將服務請求通過顯示播放模塊展示給人工客服人員，進行步驟S10; 步驟S10、服務器通過輸入模塊獲得人工客服人員的回復內容，將回復內容發送給相應的終端，進行步驟S0，對本次的服務請求和客服回復內容進行學習分析。6.如權利要求5所述的電力服務數據處理方法，其特征在于，所述的服務器采用人工神經網絡或支持向量機對人工對話數據進行學習分析。7.如權利要求5所述的電力服務數據處理方法，其特征在于，所述的步驟SO中，所述的人工服務數據包含:客戶的服務請求以及人工客服人員針對服務請求進行的語音答復數據和文字答復數據。8.如權利要求5所述的電力服務數據處理方法，其特征在于，所述的步驟SI中，所述的服務請求類型包含來自網上營業廳、熱線電話、微信、短信、微博的業務受理。9.如權利要求5所述的電力服務數據處理方法，其特征在于，所述的步驟S9中，如果是語音數據，則顯示播放模塊播放語音，如果是文字數據，則顯示播放模塊顯示文字內容。10.如權利要求5所述的電力服務數據處理方法，其特征在于，所述的步驟SlO中，如果服務請求是語音數據，則人工客服人員的回復內容為語音回復數據，如果服務請求是文字數據，則人工客服人員的回復內容為文字回復數據。
【文檔編號】G06Q50/06GK106066886SQ201610400684
【公開日】2016年11月2日
【申請日】2016年6月8日 公開號201610400684.3, CN 106066886 A, CN 106066886A, CN 201610400684, CN-A-106066886, CN106066886 A, CN106066886A, CN201610400684, CN201610400684.3
【發明人】彭鵬, 邵宇鷹, 樓曉東, 李振坤, 丁雷青, 陳永忠, 戴雅萍, 陳忠虎, 邱靖, 邱琳, 俞瑋
【申請人】國網上海市電力公司