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申请/专利权人：杭州干城新物联科技有限公司

摘要：本发明公开了一种自动化客服处理系统，包括客服模型、转接分析单元、服务器端和客户端，所述客服模型用于自动化回复用户问题，所述转接分析单元用于分析判断用户当前的情绪状态类别，所述客户端用于客户进行人机操作，所述服务器端用于数据处理；通过本发明的实施，实现了对当前用户是何种情绪状态以及前后情绪状态发生何种变化的分析工作，可以判断出经过机器人客服回复消息后的处理效果，能够及时通过人工客服介入的方式高效处理问题，针对性相对较强，问题处理效率得到提高，优化了客户体验满意度。

主权项：1.一种自动化客服处理系统，其特征在于，包括客服模型、转接分析单元、服务器端和客户端，所述客服模型用于自动化回复用户问题，所述转接分析单元用于分析判断用户当前的情绪状态类别，所述客户端用于客户进行人机操作，所述服务器端用于数据处理；所述客服模型包括推理模块，所述推理模块用于选择特征参数，提取能够准确体现用户当前情绪状态的文本特征、语音特征以及交互特征；所述转接分析单元构建了一个用于判断客户未继续打字、说话时的实时情绪的函数， ，其中，Vi为客户未继续打字、说话时的实时情绪的矢量特征值，Vi-1为客户打字、说话时的最后一个实时情绪的矢量特征值，rate为每单位时间内的矢量特征值变化度，ti–ti-1表示当前客户未继续打字、说话的持续单位时间；通过以下公式计算矢量特征值累加程度判断：|∑Vi|＞Thi，其中,Vi为当前对话的情绪的矢量特征值，∑Vi为当前对话中所有情绪的矢量特征值的和，若所有情绪的矢量特征值的和为正则不进行中断，若所有情绪的矢量特征值的和为负，则判断其绝对值，若其绝对值大于Thi则进行中断；引入客户画像数据中的对应数据，调整当前客户的设定阈值Thi，Thi=f（Ci）·f（Tn），其中，f（Ci）表示当前用户画像中高成本沟通倾向数值通过转换函数转换获得的参数，Ci表示当前用户画像i中高成本沟通倾向数值，f（Tn）表示当前时段人工客服的繁忙指数，Tn表示当前时段，当前时段人工客服的繁忙指数由当前客服在岗人数、当前时段总接入客户数以及调节参数构成，f（Tn）为当前时段统一数值，按照一定时段进行更新，f（Ci）为接入当前客户时就进行调档读入数据，若不存在当前客户画像或当前客户画像中不存在高成本沟通倾向数值，则按照默认值进行读取，默认值为行业平均的高成本沟通倾向数值；f（Ci）计算方法为：f（Ci）=|Ci-Cadv|（Cmax-Cmin），其中，Ci表示当前用户画像i中高成本沟通倾向数值，Cadv表示当前用户画像集合中高成本沟通倾向数值的平均值，Cmax表示当前用户画像集合中高成本沟通倾向数值的最大值，Cmin表示当前用户画像集合中高成本沟通倾向数值的最小值；f（Tn）计算方法为：f（Tn）=（PaPt）·k，其中，Pa为当前时段总接入客户数，Pt为当前客服在岗人数，k为调节参数，调节参数由人工设定，设定的依据为节假日、高峰时段进行上调，凌晨、无人时段进行下调，用于抗拒偶然性数值的干扰；所述服务器端用于执行以下步骤：步骤1，客户端将用户问题输入至预设的客服模型；步骤2，通过客户端内配置的语义分辨模块针对常用词语进行快速语义查询，同步对用户问题进行特征参数提取上传；步骤3，若查询有常用词语，直接根据提取的常用词语进行自动识别分析，生成回复内容；若查询未发现有常用词语，用户问题进行分析是推荐人工服务的，直接转人工服务，用户问题进行分析结果是关联常用词语的，生成回复内容，语义分辨模块对常用词语进行更新；步骤4，将用户问题的特征参数进行提取，并将提取的用户问题的特征参数输入给转接分析单元，转接分析单元通过已提取的特征参数对用户情绪状态进行分析；步骤5，客户端将更新的用户问题输入至预设的客服模型，同时重复步骤4；步骤6，转接分析单元分析判断用户当前的情绪状态是正向或普通时，重复步骤3；步骤7，用户情绪状态为正向的回复客户问题，生成回复内容发送，并等待客户下次提问，若用户情绪状态为逆向的根据情绪程度判断结果，选择性将人工客服接入，将生成回复内容发送给人工客服。

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