本發(fā)明涉及智能客服，具體為一種智能客服的實現(xiàn)方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、客服，全稱客戶服務，是指企業(yè)為了滿足客戶需求，通過一系列專業(yè)的服務手段和技巧，為客戶提供售前、售中、售后等各個環(huán)節(jié)的支持和幫助的過程。而智能客服指的是在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)賦能下，通過客服機器人協(xié)助人工進行會話、質(zhì)檢、業(yè)務處理，從而釋放人力成本、提高響應效率的客戶服務形式，廣泛應用于電商、金融、電信等行業(yè)。

2、傳統(tǒng)的人工客服面臨著成本高、效率低等問題，通常依賴人工進行服務，基于個人經(jīng)驗和判斷進行決策，可能存在一定的主觀性和局限性，一個客服人員同時處理的問題數(shù)量有限，且在高峰時段可能面臨服務壓力，導致服務效率相對較低，而且受人工操作速度和工作時間的限制，響應速度可能較慢。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，智能客服的需求日益增長，客戶對服務的智能化要求越來越高，所以智能客服的實現(xiàn)智能化性能顯得非常重要。

3、因此提供一種智能客服的實現(xiàn)方法和裝置解決上述問題，尤其是對智能客戶的實現(xiàn)智能化的分析，通過自然語言處理和機器學習技術(shù)，接收用戶輸入的問題信息，然后進行語義分析，能夠更準確地理解客戶的意圖和需求，并以更加自然、流暢的方式與客戶進行交流，能夠快速準確地回答用戶的問題，提高客服的效率和響應速度，降低客服成本，減少對人工的依賴，并通過不斷學習和更新知識圖譜和模型，能夠適應不斷變化的用戶需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實施例提供一種智能客服的實現(xiàn)方法和裝置，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種智能客服的實現(xiàn)裝置，包括智能客服的實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集模塊、智能客服的實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析模塊、智能客服的實現(xiàn)智能化評估模塊、智能客服的實現(xiàn)智能化綜合分析模塊以及智能客服的實現(xiàn)智能化人機交互模塊；

3、所述智能客服的實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集模塊用于對智能客服的實現(xiàn)智能化性能數(shù)據(jù)進行采集，得到評估智能化性能指標的各項監(jiān)控參數(shù)，并將各項監(jiān)控參數(shù)傳輸至智能客服的實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析模塊；

4、所述智能客服的實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析模塊包括智能解析質(zhì)量指標分析單元、知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標分析單元、智能學習效能指標分析單元以及云計算智能響應性能指標分析單元，所述智能解析質(zhì)量指標分析單元用于對智能解析參數(shù)進行計算、所述知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標分析單元用于對知識圖譜智能構(gòu)建參數(shù)進行計算、所述智能學習效能指標分析單元用于對智能學習效能參數(shù)進行計算以及所述云計算智能響應性能指標分析單元用于對云計算智能響應參數(shù)進行計算，并將對應的計算結(jié)果輸出至智能客服的實現(xiàn)智能化評估模塊；

5、所述云計算智能響應性能指標分析單元中獲取云計算智能響應性能指標的模型為：，其中表示云計算智能響應性能指標，為常數(shù)，，表示測試時間內(nèi)程序正常運行時間，表示測試時間內(nèi)系統(tǒng)故障時間，表示測試時間內(nèi)成功請求數(shù)量，表示請求數(shù)量，和分別表示基于時間緯度和請求緯度的影響因子，表示時間內(nèi)快速解決的會話數(shù)，表示api接口成功調(diào)用數(shù)量，表示接口數(shù)量，表示會話數(shù)，表示高峰時段響應時間，表示取高峰時段響應時間的標準差，表示高峰時段響應時間的平均值；

6、所述智能客服的實現(xiàn)智能化評估模塊將上述分析模塊中各項智能指標與閾值進行對比，并將對比結(jié)果輸至智能客服的實現(xiàn)智能化綜合分析模塊；

7、所述智能客服的實現(xiàn)智能化綜合分析模塊用于將上述評估模塊計算出的四個智能指標的智能化評估系數(shù)進行綜合分析，得到智能客服的實現(xiàn)智能化綜合指標，并將智能化綜合指標輸出至智能客服的實現(xiàn)智能化人機交互模塊；

8、所述智能客服的實現(xiàn)智能化人機交互模塊用于將上述綜合分析模塊傳入的智能客服的實現(xiàn)智能化綜合指標輸出至軟件管理員信息終端。

9、優(yōu)選的，所述智能客服的實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集模塊中各項監(jiān)控參數(shù)包括軟件管理員身份驗證信息、智能解析參數(shù)、知識圖譜智能構(gòu)建參數(shù)、智能學習效能參數(shù)以及云計算智能響應參數(shù)，智能解析參數(shù)具體為完成多輪對話的會話數(shù)、會話數(shù)、自然語言正確切分的詞語數(shù)、切分出的詞語數(shù)、正確識別的口音類型數(shù)、音頻數(shù)量、語音識別替換掉的詞匯數(shù)量、刪除掉的詞匯數(shù)量、額外插入的詞匯數(shù)量以及原文本中詞匯總數(shù)；知識圖譜智能構(gòu)建參數(shù)具體為知識庫能解答出的問題數(shù)量、用戶實際提出的問題類型數(shù)量、已驗證準確的條目數(shù)量、知識庫的條目數(shù)量、新增的知識條目數(shù)量、同期外部可獲取的知識條目數(shù)量以及錯誤的回答數(shù)量；智能學習效能參數(shù)具體為用戶實際點擊推薦內(nèi)容的次數(shù)、推薦內(nèi)容被展示給用戶的次數(shù)、提取出的正確信息條數(shù)、提取出的信息條數(shù)、正確檢測到的異常會話數(shù)、會話數(shù)、新算法正確率指數(shù)以及舊算法正確率指數(shù)；云計算智能響應參數(shù)具體為測試時間內(nèi)程序正常運行時間、系統(tǒng)故障時間、成功請求數(shù)量、請求數(shù)量、快速解決的會話數(shù)、會話數(shù)、api接口成功調(diào)用數(shù)量、接口數(shù)量以及高峰時段響應時間。

10、優(yōu)選的，所述智能解析質(zhì)量指標分析單元中獲取智能解析質(zhì)量指標的模型為：，其中表示智能解析質(zhì)量指標，表示完成多輪對話的會話數(shù)，表示會話數(shù)，表示自然語言正確切分的詞語數(shù)，表示切分出的詞語數(shù)，表示正確識別的口音類型數(shù)，表示音頻數(shù)量，表示語音識別替換掉的詞匯數(shù)量，表示語音識別刪除掉的詞匯數(shù)量，表示語音識別額外插入的詞匯數(shù)量，表示原文本中詞匯總數(shù)，、、以及分別表示多輪對話完成率、自然語言理解正確率、口音類型準確率、詞錯率對智能解析質(zhì)量指標的影響因子。

11、優(yōu)選的，所述知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標分析單元獲取知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標的模型為：，其中表示知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標，為常數(shù)，，表示知識庫能解答出的問題數(shù)量，表示用戶實際提出的問題類型數(shù)量，表示已驗證準確的條目數(shù)量，表示知識庫的條目數(shù)量，表示新增的知識條目數(shù)量，表示同期外部可獲取的知識條目數(shù)量，表示知識智能推理效率，，tp表示被推理為正確的回答數(shù)量，fp表示被推理為錯誤的回答數(shù)量，、和分別表示知識庫覆蓋率、知識庫準確性驗證率、新知識吸收率的影響因子。

12、優(yōu)選的，所述智能學習效能指標分析單元中獲取智能學習效能指標的模型為：，其中表示智能學習效能指標，為常數(shù)，，表示用戶實際點擊推薦內(nèi)容的次數(shù)，表示推薦內(nèi)容被展示給用戶的次數(shù)，表示提取出的正確信息條數(shù)，表示提取出的信息條數(shù)，表示正確檢測到的異常會話數(shù)，表示會話數(shù)，表示新算法正確率指數(shù)，表示舊算法正確率指數(shù)，、、以及分別表示智能推薦點擊率、個性化推薦準確率、異常檢測準確率以及算法迭代效果指數(shù)的影響因子。

13、優(yōu)選的，所述智能客服的實現(xiàn)智能化評估模塊中其智能化評估模塊包括以下步驟；

14、步驟一：將智能解析質(zhì)量指標分析單元中獲取智能解析質(zhì)量指標分析計算結(jié)果代入公式：，其中表示智能解析質(zhì)量指標的智能化評估系數(shù)，表示閾值；

15、步驟二：將知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標分析單元獲取知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標分析計算結(jié)果代入公式：，其中表示知識圖譜智能構(gòu)建質(zhì)量指標的智能化評估系數(shù)，表示閾值；

16、步驟三：將智能學習效能指標分析單元中獲取智能學習效能指標分析計算結(jié)果代入公式：，其中表示智能學習效能指標的智能化評估系數(shù)，表示閾值；

17、步驟四：將云計算智能響應性能指標分析單元中獲取云計算智能響應性能指標分析計算結(jié)果代入公式：，其中表示云計算智能響應性能指標的智能化評估系數(shù)，表示閾值。

18、優(yōu)選的，所述智能客服的實現(xiàn)智能化綜合分析模塊中其綜合分析模型為：，其中表示智能客服的實現(xiàn)智能化綜合指標，表示第個智能化評估系數(shù)，表示第個智能化評估系數(shù)所占的權(quán)重。

19、一種智能客服的實現(xiàn)方法，其特征在于，包括以下步驟：

20、步驟一：對智能客服的實現(xiàn)智能化性能數(shù)據(jù)進行采集，得到評估智能化性能指標的各項監(jiān)控參數(shù)；

21、步驟二：根據(jù)步驟一得到的評估智能化性能指標的各項監(jiān)控參數(shù)，用于分別對智能解析參數(shù)、知識圖譜智能構(gòu)建參數(shù)、智能學習效能參數(shù)以及云計算智能響應參數(shù)進行計算，得到各項智能指標；

22、步驟三：根據(jù)步驟二的計算結(jié)果與閾值進行對比，根據(jù)對比結(jié)果，得到各項智能指標的智能化評估系數(shù)；

23、步驟四：根據(jù)步驟三得到各項智能指標的智能化評估系數(shù)進行綜合分析，得到智能客服的實現(xiàn)智能化綜合指標；

24、步驟五：根據(jù)步驟四的綜合分析結(jié)果智能客服的實現(xiàn)智能化綜合指標進行人機交互顯示。

25、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點：

26、1、本發(fā)明通過對智能解析參數(shù)進行分析，得到一個指標來衡量智能客服的實現(xiàn)智能化中理解與處理用戶問題的能力，自然語言理解是實現(xiàn)智能化的基礎，它決定了系統(tǒng)能否有效與用戶進行交互并理解其需求，進而有助于提高智能客服系統(tǒng)對用戶輸入的理解準確性、處理效率以及整體服務質(zhì)量；

27、2、本發(fā)明通過對知識圖譜智能構(gòu)建參數(shù)進行分析，得到一個指標來衡量智能客服系統(tǒng)對用戶輸入的語義理解能力，并進行推理和判斷的能力以及通過不斷吸收新知識，表現(xiàn)出持續(xù)學習和進化的能力，進而使得智能客服系統(tǒng)能夠處理更加復雜和多變的問題；

28、3、本發(fā)明通過對智能學習效能參數(shù)進行分析，得到一個指標來衡量智能客服系統(tǒng)通過學習和優(yōu)化來提升其性能和效果的能力，隨著學習效能的提升，能夠減少回答錯誤和誤解用戶意圖的情況，進而有助于智能客服更準確地理解用戶意圖，提供更滿意的回答，從而提高用戶滿意度和忠誠度。