[发明专利]一种AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统及方法

权利要求书

1.一种AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统，其特征在于：包括AI预测外呼控制模块、AI预测指标收集模块、AI预测核心算法模块、AI机器人外呼控制模块、AI人机对话流程控制模块和坐席CTI平台；

AI预测指标收集模块，收集通话在外呼阶段、人机交互阶段和人人交互阶段的状态指标，为AI预测核心算法模块提供数据支持；

AI预测核心算法模块，基于AI预测指标收集模块收集的状态指标进行外呼量的预测；

机器人外呼控制模块，接收外呼量数据并组装成真实外呼需要的数据格式，调用AI机器人外呼控制组件发起外呼；

AI人机对话流程控制模块，在人机对话流程中根据业务场景定义相关人机对话流程节点，并在人机对话进程中判断客户是否为目标客户，同时将目标客户转接至坐席CTI平台；

坐席CTI平台，用于为目标客户提供人人交互；

AI预测外呼控制模块，用于周期性调用AI预测指标收集模块收集预测外呼量需要的状态指标，调用AI预测核心算法模块进行外呼量的预测，并根据预测的外呼量调用AI机器人外呼控制模块发起外呼；

其中，所述AI预测核心算法模块对外呼量进行预测，包括：计算N秒后坐席挂断当前通话的空闲坐席数S：

S＝count((坐席接通通话时间+坐席平均通话时长)＜(发起当前批次外呼的时间+N))；

基于N秒后坐席挂断当前通话的空闲坐席数S计算临时外呼量T：

T＝(((当前空闲坐席数-外呼通话等待接通数*外呼通话接通率*人机交互后通话转人工率-正在人机交互通话数*人机交互后通话转人工率)+S)/外呼通话接通率/人机交互后通话转人工率)*人工干预系数/(1-转人工中途挂机率)；

基于临时外呼量T对外呼量C进行预测：C＝T-溢出率*T；其中，N为发起外呼经过人机交互后通话转人工的时长，人工干预系数为人工设定的使外呼量C计算结果位于预测范围内的系数，溢出率为人机交互后通话转人工未接听率。

2.根据权利要求1所述的AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统，其特征在于：所述AI预测指标收集模块在AI机器人外呼控制模块、AI人机对话流程控制模块和坐席CTI平台中设置状态指标收集组件。

3.根据权利要求2所述的AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统，其特征在于：所述状态指标收集组件采用事件通知的方式收集状态指标，每个通话进入所述状态指标收集组件中相应点位，触发相关事件推送给所述状态指标收集组件。

4.根据权利要求2所述的AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统，其特征在于：所述AI预测指标收集模块采集的时间类状态指标包括外呼通话等待接通时长、人机交互时长、坐席通话时长；

所述AI预测指标收集模块采集的数据类状态指标包括外呼通话接通率、人机交互中途挂机率、人机交互后通话转人工率、转人工中途挂机率、N秒后的预测空闲坐席数；

所述AI预测指标收集模块采集的效果类状态指标包括空闲坐席数量、坐席等待时长、溢出率。

5.根据权利要求3所述的AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统，其特征在于：所述AI机器人外呼控制模块在通话结束后，解析通信事件并转化为通话话单发送给状态指标收集组件。

6.根据权利要求5所述的AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统，其特征在于：所述AI机器人外呼控制模块内置有并发控制模块、任务调度控制模块，所述并发控制模块用于防止因并发超限导致外呼失败，所述任务调度控制模块用于允许暂停外呼或设定工作时间。

7.根据权利要求5所述的AI人机交互后转人人交互的外呼预测系统，其特征在于：所述AI人机对话流程控制模块在人机对话进程中通过AI语义分析理解客户意图，并跳转到不同流程节点；

若跳转到意向流程节点，则判断该客户为目标客户。