[发明专利]一种基于AI的外呼方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种基于AI的外呼方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多条文本记录，其中，所述多条文本记录中每条文本记录为目标对象与一个客户语音沟通生成的语音信息对应的文本内容，所述目标对象包括人工智能AI机器人，或者所述目标对象包括所述AI机器人与人工客服两者；

将所述多条文本记录输入至意图识别模型，得到所述多条文本记录各对应的客户的意向信息和意向等级，其中，所述意图识别模型为根据历史场景下的多条文本记录和与所述多条文本记录分别对应的意向信息和意向等级训练得到，所述多条文本记录为特征数据，所述意向信息和意向等级为标签数据，所述意向等级用于表征所述意向信息中描述的意向的强烈程度；

向人工客服推送目标客户的标签信息，其中，所述目标客户为所述意向等级高于预设意向等级的文本记录对应的客户，所述标签信息包括对应的文本记录、与所述文本记录对应的意向信息和意向等级；

根据所述意向等级高于预设意向等级的文本记录对应的客户的数量变化趋势，更新回复话术文本，所述回复话术文本用于所述目标对象与客户的语音沟通中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多条文本记录，包括：

通过所述目标对象与多个客户进行外呼通话；

所述目标对象根据预设算法识别客户讲话中的关键词；

根据所述关键词和回复数据库，所述目标对象与客户进行语音沟通，并生成所述语音信息和与所述语音信息对应的所述文本记录，其中，所述回复数据库包括多个所述回复话术文本与关键词的对应关系，所述回复数据库中的多个回复话术文本包括由第一预测模型训练得到的回复话术文本和第二预测模型训练得到的回复话术文本，所述第一预测模型为根据历史场景下人工客服与客户的对话文本中的第一问题信息与第一回复信息训练得到，所述问题信息为特征数据，所述回复信息为标签数据，所述第二预测模型为根据所述AI机器人与客户的外呼文本记录训练得到，所述外呼文本记录中的第二问题信息为特征数据，所述外呼文本记录中的第二回复信息为标签数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键词和回复数据库，所述目标对象与所述客户进行语音沟通，并生成所述语音信息和与所述语音信息对应的所述文本记录，包括：

根据对话轮次在所述回复数据库中查询与所述关键词对应的回复话术文本，其中，所述AI机器人与特定的人工客服绑定，所述AI机器人的声音要素与所述特定的人工客服相同，所述声音要素至少包括音色和音量；

通过所述AI机器人根据所述回复话术文本与所述客户进行语音沟通；

在所述回复话术文本的匹配度低于预设匹配度时，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述特定的人工客服介入至所述语音沟通中，以替代所述AI机器人与所述客户进行沟通；

生成所述文本记录，其中，所述文本记录包括第一文本记录和第二文本记录，所述第一文本记录为根据所述AI机器人与所述客户语音沟通中的对话生成的，所述第二文本记录为根据所述特定的人工客服与所述客户语音沟通中的对话生成的。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述生成所述文本记录之后，还包括：

根据所述特定的人工客服的介入次数，确定所述回复数据库中的所述回复话术文本是否需要更新。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述意向等级高于预设意向等级的文本记录对应的客户的数量变化趋势，更新回复话术文本，包括：

根据单位时间内获取的文本记录，确定所述文本记录中的所述回复话术文本的来源占比，所述来源包括所述第一预测模型和所述第二预测模型；

若所述单位时间内所述意向等级高于预设意向等级的文本记录对应的客户的数量增多，则对所述来源中占比相对较小的预测模型所生成的所述回复话术文本进行更新。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述回复数据库中存储有分别归属于多轮对话中的各个轮次的回复话术文本，所述多轮对话至少包括最开始一轮、最后一轮、以及所述最开始一轮和最后一轮之外的一轮。