【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及人工智能和金融科技，尤其涉及一種推薦話(huà)術(shù)生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、當(dāng)前，汽車(chē)市場(chǎng)的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)已呈現(xiàn)逐漸放緩的趨勢(shì)，這一變化直接影響了相關(guān)保險(xiǎn)公司的業(yè)績(jī)表現(xiàn)，導(dǎo)致其業(yè)績(jī)下滑的趨勢(shì)日益顯著。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，保險(xiǎn)公司急需探索新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)以維持或提升業(yè)績(jī)水平。在此情況下，非車(chē)財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)產(chǎn)品逐漸成為保險(xiǎn)公司關(guān)注的新焦點(diǎn)。這類(lèi)產(chǎn)品包括但不限于健康險(xiǎn)、寵物險(xiǎn)、旅游險(xiǎn)、車(chē)架意外險(xiǎn)以及其他意外險(xiǎn)等，它們各自擁有廣泛的受眾群體，且市場(chǎng)需求極為旺盛。
2、然而，非車(chē)財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)產(chǎn)品的多樣性也帶來(lái)了新的問(wèn)題。不同種類(lèi)的非車(chē)險(xiǎn)產(chǎn)品針對(duì)的客戶(hù)群體存在顯著差異，因此，在推廣和銷(xiāo)售過(guò)程中，保險(xiǎn)公司不能簡(jiǎn)單地采用統(tǒng)一的話(huà)術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)所有種類(lèi)險(xiǎn)種。否則，不僅無(wú)法有效吸引客戶(hù)，還可能引起客戶(hù)的反感，進(jìn)而降低保單的促成率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提出一種推薦話(huà)術(shù)生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決相關(guān)技術(shù)中統(tǒng)一話(huà)術(shù)可能引起客戶(hù)的反感，進(jìn)而降低保單促成率的技術(shù)問(wèn)題。
2、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種推薦話(huà)術(shù)生成方法，采用了如下所述的技術(shù)方案：
3、獲取保險(xiǎn)公司全部客戶(hù)的歷史承保數(shù)據(jù)和歷史服務(wù)記錄，從所述歷史承保數(shù)據(jù)和所述歷史服務(wù)記錄中提取客戶(hù)特征，基于所述客戶(hù)特征，將全部所述客戶(hù)劃分為不同的客戶(hù)群體，并生成客戶(hù)群體畫(huà)像標(biāo)簽；
4、獲取目標(biāo)客戶(hù)的通話(huà)音頻數(shù)據(jù)，根據(jù)所述目標(biāo)客戶(hù)的目標(biāo)客戶(hù)特征匹配對(duì)應(yīng)的目標(biāo)客戶(hù)群體，
5、對(duì)所述通話(huà)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到增強(qiáng)音頻數(shù)據(jù)，并對(duì)所述增強(qiáng)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到文本數(shù)據(jù)；
6、將所述文本數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)客戶(hù)特征輸入訓(xùn)練好的投保意愿預(yù)測(cè)模型，得到投保意愿結(jié)果；
7、在所述投保意愿結(jié)果為愿意投保時(shí)，對(duì)所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖識(shí)別，得到意圖類(lèi)別；
8、根據(jù)所述目標(biāo)客戶(hù)群體畫(huà)像標(biāo)簽和所述意圖類(lèi)別，從預(yù)先構(gòu)建的服務(wù)話(huà)術(shù)庫(kù)中檢索到相匹配的目標(biāo)服務(wù)話(huà)術(shù)；
9、將所述目標(biāo)客戶(hù)特征和所述目標(biāo)服務(wù)話(huà)術(shù)輸入訓(xùn)練好的話(huà)術(shù)推薦模型中，得到話(huà)術(shù)建議結(jié)果。
10、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種推薦話(huà)術(shù)生成裝置，采用了如下所述的技術(shù)方案：
11、劃分模塊，用于獲取保險(xiǎn)公司全部客戶(hù)的歷史承保數(shù)據(jù)和歷史服務(wù)記錄，從所述歷史承保數(shù)據(jù)和所述歷史服務(wù)記錄中提取客戶(hù)特征，基于所述客戶(hù)特征，將全部所述客戶(hù)劃分為不同的客戶(hù)群體，并生成客戶(hù)群體畫(huà)像標(biāo)簽；
12、獲取模塊，用于獲取目標(biāo)客戶(hù)的通話(huà)音頻數(shù)據(jù)，根據(jù)所述目標(biāo)客戶(hù)的目標(biāo)客戶(hù)特征匹配對(duì)應(yīng)的目標(biāo)客戶(hù)群體，獲取所述目標(biāo)客戶(hù)群體的目標(biāo)客戶(hù)群體畫(huà)像標(biāo)簽；
13、語(yǔ)音識(shí)別模塊，用于對(duì)所述通話(huà)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到增強(qiáng)音頻數(shù)據(jù)，并對(duì)所述增強(qiáng)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到文本數(shù)據(jù)；
14、意愿預(yù)測(cè)模塊，用于將所述文本數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)客戶(hù)特征輸入訓(xùn)練好的投保意愿預(yù)測(cè)模型，得到投保意愿結(jié)果；
15、意圖識(shí)別模塊，用于在所述投保意愿結(jié)果為愿意投保時(shí)，對(duì)所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖識(shí)別，得到意圖類(lèi)別；
16、匹配模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)客戶(hù)群體畫(huà)像標(biāo)簽和所述意圖類(lèi)別，從預(yù)先構(gòu)建的服務(wù)話(huà)術(shù)庫(kù)中檢索到相匹配的目標(biāo)服務(wù)話(huà)術(shù)；
17、話(huà)術(shù)推薦模塊，用于將所述目標(biāo)客戶(hù)特征和所述目標(biāo)服務(wù)話(huà)術(shù)輸入訓(xùn)練好的話(huà)術(shù)推薦模型中，得到話(huà)術(shù)建議結(jié)果。
18、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，采用了如下所述的技術(shù)方案：
19、該計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可讀指令時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法的步驟。
20、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，采用了如下所述的技術(shù)方案：
21、所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法的步驟。
22、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)主要有以下有益效果：
23、本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N推薦話(huà)術(shù)生成方法，通過(guò)基于歷史承保數(shù)據(jù)和歷史服務(wù)記錄提取的客戶(hù)特征，將全部客戶(hù)劃分為不同的客戶(hù)群體，并生成客戶(hù)群體畫(huà)像標(biāo)簽，獲取目標(biāo)客戶(hù)的通話(huà)音頻數(shù)據(jù)，將目標(biāo)客戶(hù)匹配到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)客戶(hù)群體以獲得目標(biāo)群體畫(huà)像標(biāo)簽，然后對(duì)通話(huà)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到識(shí)別后的文本數(shù)據(jù)，根據(jù)文本數(shù)據(jù)和目標(biāo)客戶(hù)特征獲得投保意愿結(jié)果，在投保意愿結(jié)果為愿意投保時(shí)，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖識(shí)別，得到意圖類(lèi)別，接著，根據(jù)目標(biāo)群體畫(huà)像標(biāo)簽和意圖類(lèi)別，從預(yù)先構(gòu)建的服務(wù)話(huà)術(shù)庫(kù)中檢索到相匹配的目標(biāo)服務(wù)話(huà)術(shù)，最后，通過(guò)話(huà)術(shù)推薦模型對(duì)目標(biāo)客戶(hù)特征和目標(biāo)服務(wù)話(huà)術(shù)進(jìn)行處理，得到話(huà)術(shù)建議結(jié)果；本申請(qǐng)能夠根據(jù)目標(biāo)客戶(hù)的具體特征、意圖類(lèi)別和投保意愿，智能提供個(gè)性化的服務(wù)話(huà)術(shù)，以提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度和接收度，有助于提高保單促成率，同時(shí)，提高了工作的效率，極大減少了無(wú)意義的溝通，進(jìn)而提升了坐席的服務(wù)技能。
本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，包括下述步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述基于所述客戶(hù)特征，將全部所述客戶(hù)劃分為不同的客戶(hù)群體的步驟包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述對(duì)所述增強(qiáng)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到文本數(shù)據(jù)的步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述對(duì)所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖識(shí)別，得到意圖類(lèi)別的步驟包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，在所述得到投保意愿結(jié)果的步驟之后還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述話(huà)術(shù)推薦模型包括向量嵌入層、空間擴(kuò)展層、編碼層和解碼層，所述將所述目標(biāo)客戶(hù)特征和所述目標(biāo)服務(wù)話(huà)術(shù)輸入訓(xùn)練好的話(huà)術(shù)推薦模型中，得到話(huà)術(shù)建議結(jié)果的步驟包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，在所述得到話(huà)術(shù)建議結(jié)果的步驟之后還包括：
8.一種推薦話(huà)術(shù)生成裝置，其特征在于，包括：
9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，包括下述步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述基于所述客戶(hù)特征，將全部所述客戶(hù)劃分為不同的客戶(hù)群體的步驟包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述對(duì)所述增強(qiáng)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到文本數(shù)據(jù)的步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述對(duì)所述文本數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖識(shí)別，得到意圖類(lèi)別的步驟包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，在所述得到投保意愿結(jié)果的步驟之后還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦話(huà)術(shù)生成方法，其特征在于，所述話(huà)術(shù)推薦模型包括向量嵌入層、空間擴(kuò)展層、編...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊春春，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：中國(guó)平安財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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