【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能外呼，具體為一種基于人工智能的外呼方法。
技術介紹
1、人工智能外呼是使用人工智能技術實現的自動電話呼叫系統，這些系統可以自動撥打電話，并通過預設腳本或自然語言處理技術與人類進行交流。人工智能外呼系統需要理解和生成自然語言。通過nlp技術，系統可以解析用戶的語言輸入，理解其意圖，并生成相應的回答。asr技術能夠將語音信號轉換為文本，供系統進一步處理，這是使系統能夠聽懂人類語音的關鍵技術。為了與用戶進行口頭交流，ai外呼系統還需要將文本轉化為語音。這一過程通過tts技術實現，使得機器生成的語音既清晰又自然。人工智能外呼系統集成了語音識別、語言理解、對話管理等多種ai技術，廣泛應用于客戶服務、市場營銷、信息通知和調查研究等領域。
2、現有的外呼由于需要在一定的時間內撥打大量的電話，且撥打的時間隨機，當撥打時間剛好在客戶不便接聽時，造成客戶開發效率降低；由于開場白的不同，也會造成客戶接聽時間長短的不同，進而導致外呼效率降低；
3、本方案提出根據客戶的歷史通話記錄確定客戶接聽的撥打時段集合，統計每個開場格式語的有效率，更新開場格式集合；同時，根據催收專員的待處理業務集合，匹配最優的債務專員。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種基于人工智能的外呼方法，用于促進解決上述
技術介紹
中所提到的問題。
2、本專利技術提供如下技術方案：一種基于人工智能的外呼方法，包括：
3、獲取逾期客戶的歷史通話記錄；
4、根據歷史通話記
5、獲取所有外呼的開場格式語，組成開場格式集合；
6、根據開場格式集合和歷史通話記錄，采用開場格式語優化策略，更新開場格式集合；
7、獲取所有催收專員的歷史接待數據；
8、記業務的催收專員排名為專業排名；
9、根據歷史接待數據，采用專業評分策略，得到每個業務的專業排名；
10、獲取所有業務的重要等級，組成業務等級排名；
11、記錄逾期客戶和外呼通話的文本，記為對話記錄；
12、當逾期客戶需要轉接催收專員時：
13、根據對話記錄，形成轉接判斷策略；
14、執行轉接判斷策略，獲取候選催收專員集合；
15、獲取轉接催收專員時逾期客戶咨詢的業務，記為轉接業務；
16、獲取候選催收專員集合中每個元素已經被分配的業務，得到候選催收專員集合中每個元素的待處理業務集合；
17、根據候選催收專員集合和待處理業務集合，采用最優分配策略，為逾期客戶分配最優的催收專員。
18、可選的，所述采用最佳時段策略，包括：
19、設置第一時間，所述第一時間指周一至周五；
20、設置第二時間，所述第二時間指周六至周天；
21、統計逾期客戶的歷史通話記錄中第一時間的接聽總次數，記為第一時間接聽次數；
22、統計逾期客戶的歷史通話記錄中第二時間的接聽總次數，記為第二時間接聽次數；
23、當第一時間接聽次數大于第二時間接聽次數時，將逾期客戶歸為第一類人群；
24、當第一時間接聽次數小于等于第二時間接聽次數時，將逾期客戶歸為第二類人群；
25、設定選取撥打時段的篩選數量；
26、將一天24小時劃分為e個時間段，統計歷史通話記錄中逾期客戶在每個時間段上接聽的次數，獲取次數大于篩選數量的時間段，組成撥打時段集合；
27、當逾期客戶屬于第一類人群時，在第一時間每天所包含撥打時段集合中的時間段撥打逾期客戶的電話；
28、當逾期客戶屬于第二類人群時，在第二時間每天所包含撥打時段集合中的時間段撥打逾期客戶的電話。
29、可選的，所述采用開場格式語優化策略，包括：
30、設置判斷開場格式語是否保留的閾值時間；
31、獲取開場格式集合中的任意一個元素，記為標記開場格式語；
32、記以標記開場格式語撥打電話時的通話時長為標記時間；
33、獲取歷史通話記錄中所有的標記時間，組成標記時間集合；
34、遍歷標記時間集合中所有的元素，獲取大于閾值時間的標記時間的個數，記為有效次數；
35、計算標記時間集合中元素的個數，記為撥打次數；
36、計算有效次數÷撥打次數，結果記為有效率；
37、設定判斷開場格式語是否保留的判定比例；
38、當有效率小于等于判定比例時，將標記開場格式語從開場格式集合中移除；
39、遍歷開場格式集合中的所有元素執行開場格式語優化策略，更新開場格式集合。
40、可選的，所述采用專業評分策略，包括：
41、獲取所有的業務，組成業務集合；
42、獲取業務集合中的任意一個元素，記為定位業務；
43、獲取歷史接待數據中每個催收專員在定位業務的評分數據，計算每個催收專員多個評分數據的平均值，得到每個催收專員在定位業務的評分均值；
44、對所有催收專員在定位業務的評分均值按照從高到低排序，得到定位業務的專業排名；
45、遍歷業務集合中的所有元素，采用專業評分策略，得到業務集合中每個元素的專業排名。
46、可選的，所述采用最優分配策略，包括：
47、獲取逾期客戶電話號碼的歸屬地；
48、獲取候選催收專員集合中家鄉所在地和歸屬地相同的催收專員，組成同歸屬地催收專員集合；
49、獲取在業務等級排名中重要等級高于轉接業務的所有業務，組成優先業務集合；
50、獲取在業務等級排名中重要等級低于轉接業務的所有業務，組成滯后業務集合；
51、記待處理業務集合中的元素全部在優先業務集合中的催收專員為舍棄催收專員；
52、記待處理業務集合中的元素都不在優先業務集合中的催收專員為第一采取專員；
53、記待處理業務集合中的元素同時在優先業務集合和滯后業務集合中的催收專員為第二采取專員；
54、遍歷同歸屬地催收專員集合中每個元素的待處理業務集合，獲取所有的第一采取專員和第二采取專員，分別組成第一采取集合和第二采取集合；
55、設定用于限制催收專員接待業務數量的限制數值；
56、統計第一采取集合中每個催收專員的待處理業務集合中元素的個數，得到第一辦理個數集合；
57、將第一辦理個數集合中每個元素和限制數值進行比較，獲取所有小于限制數值的元素對應的催收專員，記為第一優選專員集合；
58、統計第二采取集合中每個催收專員的待處理業務集合中元素的個數，得到第二辦理個數集合；
59、將第二辦理個數集合中每個元素和限制數值進行比較，獲取所有小于限制數值的元素對應的催收專員，記為第二優選專員集合。
60、可選的，所述采用最優分配策略，還本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的外呼方法，包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用最佳時段策略，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用開場格式語優化策略，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用專業評分策略，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用最優分配策略，包括：
6.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用最優分配策略，還包括：
7.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用最優分配策略，還包括：
8.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述執行轉接判斷策略，包括：
9.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述對話記錄，包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的外呼方法，包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用最佳時段策略，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用開場格式語優化策略，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述采用專業評分策略，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的外呼方法，其特征在于：所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：袁子涵，桑佚文，段偉娜，黃華，
申請(專利權)人：浙江寧銀消費金融股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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