智能語音客服在水務行業的應用

鐘劍鋒， 孫 鐸， 賀 瑩， 王 峭

(廣東粵海水務投資有限公司， 廣東 深圳 518021)

隨著機器學習理論研究的突破以及計算機性能的大幅提升，各個領域不斷出現的SOTA算法為人工智能技術在某個具體場景應用落地提供了可能。智能語音融合了智能語音識別(ASR)、語音自動生成(TTS)、自然語言處理(NLP)等人工智能技術，主要應用在語音客服領域。相比于傳統的以人工為基礎的客服應用，智能語音客服應用具有7×24小時不間斷服務、運營成本低、服務質量高、服務過程可追溯等優點，受到以提高客服質量、降低客服運營成本為目的的公司的關注。

目前，智能語音技術在市場上得到了廣泛應用與認可，許多公司已經建成或者正在建設智能語音客服系統。例如，廣西12328交通運輸服務監督電話正在進行基于智能語音技術的升級改造[1],電信公司推出了智能語音客服“小萬”，鐵路智能語音客服系統已經在上海展開試點并取得了較好的應用效果[2]。建設以智能語音技術為基礎的智能語音客服系統正在成為客服領域的必然趨勢。本文以正在建設中的廣東粵海水務投資有限公司(以下簡稱粵海水務)智能語音客服系統項目為例，分析智能語音客服在水務行業的實踐應用，希望為相似系統項目建設提供借鑒。

1 廣東粵海水務客服現狀

目前粵海水務客服主要存在以下問題：客服工作全部由人工完成，其中大部分客服工作都比較重復固定，員工積極性不高，且業務培訓周期長，難以深入了解業務，無法提供給客戶專業性的解答；按鍵式交互自助語音系統的服務效率有極限，無法跟上快速增加的來電咨詢數量需求，當客戶無法快速得到服務時便會轉向人工服務，導致人工座席話務量增大，影響客戶服務體驗；人員流動性大，運營管理人工成本高，影響了服務質量。因此，完成智能語音客服系統建設十分有必要。

為了克服上述水務行業客服領域的通病，給用戶提供優質的業務咨詢服務，其他水務公司也做出了許多努力，紛紛投身水務客服智能化項目建設的浪潮中。杭州蕭山供水有限公司與相關企業合作，建設具有智能IVR互動式語音應答和智能語音服務兩個核心功能的智能語音服務系統[3]。北京市水務信息管理中心通過將智能語音識別技術應用到北京市河長制管理工作中，構建了北京市河長制智能語音交互系統，提高了各級河長和巡查人員的工作效率[4]。此外，武漢、深圳、福州、重慶等城市的水務公司也積極開展了許多智能化項目的探索。

2 智能語音客服系統建設

2.1 建設目標

通過本項目建設，提供智能語音機器人客戶服務，搭建企業客戶服務知識庫，提升客戶服務水平，減少人工重復工作。

2.2 建設內容

搭建本地語音識別引擎、語音合成引擎、自然語言處理引擎并提供智能機器人、知識庫等功能的智能語音客服系統，實現客服機器人與用戶交互。具體過程如下。

(1)機器人“聽懂”

當用戶撥打熱線接入后，首先通過語音識別引擎對用戶進行語音識別，將語言轉換成文字。

(2)機器人“理解”

通過自然語言處理引擎對識別的文字進行語義理解，獲得用戶的真實意圖。

(3)機器人“思考”

在得到用戶真實意圖之后，通過智能機器人的對話流程，從知識庫中獲取相應的回復答案。

(4)機器人“說話”

最后通過智能語音合成引擎將回復答案從文本轉回語音，播放給用戶，實現語音機器人與用戶的交流。

2.3 建設方案

系統邏輯結構如圖1所示。為了保證系統的訪問速度，語音識別引擎、語音合成引擎、自然語言處理引擎、機器人、知識庫模塊以私有化的形式部署在本地，并以WebSocket接口的形式被調用。考慮到智能語音技術是本項目的難點和核心，因此選擇與國內智能語音技術方面領先的企業合作，并結合具體的業務場景需求進行個性化定制來提升服務質量。

圖1 系統邏輯結構Fig.1 Logical structure of the system

2.3.1語音識別引擎

語音識別引擎主要有語音采集和語音轉寫兩部分功能，其中語音采集決定了要處理的音頻的特征，并根據音頻的特征設計模型進行語音轉寫。語音識別引擎主要包含以下功能。

(1)文本時間戳：音頻轉換結果生成特定的時間戳，通過搜索文本即可快速找到對應的原始音頻。

(2)智能斷句：通過提取上下文相關語義特征，并結合語音特征，智能斷句及添加標點符號，提升輸出文本的可閱讀性。

(3)中英文混合識別：支持在中文句子中識別夾帶的英文字母、數字等，從而實現中、英文以及數字的混合識別。

(4)即時輸出識別結果：連續識別語音流內容即時輸出結果，并可根據上下文語言模型自動校正。

(5)自動靜音檢測：對輸入語音流進行靜音檢測，提高識別效率和準確率。

2.3.2語音合成引擎

語音合成引擎通過模型學習對分詞模型算法進行優化，通過分詞模型對轉換的文本進行識別，再使用語音合成技術實現文本轉化為語音。語音合成引擎主要功能有：支持多種音頻格式、多種人聲音色輸出，處理不同采樣率頻率的音頻，支持音頻語速、音高、音量調節等。

2.3.3自然語言處理引擎

自然語言處理引擎將語義泛化能力、用戶意圖識別、多輪對話等人機互動體驗相關能力整體聚合成高效人機協同的智能化引擎，基于深度學習算法，并結合高精度業務專家的規則理解和模型理解進行輸出。自然語言處理引擎主要功能有對話管理、詞庫管理、語料庫管理、機器自學習、數據監控等。

2.3.4機器人

機器人作為擬人的客服，其核心作用是處理人機對話流程。對于呼叫中心，機器人扮演語音客服的角色。對于微信營業廳和網上營業廳，機器人扮演文本客服的角色。針對流程性的業務，例如通過語音辦理某業務，機器人按照提前設置好的流程引導客戶辦理業務。由于客戶需求的多元化，機器人包含多種流程，主要有咨詢類、資訊類、客服類、任務類等。機器人不僅可以替代人工回答客戶問題，幫助客戶辦理業務，還具有人工外呼的作用。當有對外營銷的需求時，例如客戶滿意度調查、政策通知等，可以基于設計好的話術模板設置定時定量的機器人進行外呼工作。

2.3.5知識庫

知識庫主要實現的功能是對全部的企業服務知識進行分門別類的存儲、檢索和搜索，并與其他系統進行集成。根據咨詢的業務分類轉接到相關業務知識庫進行回答，當知識庫無法及時準確回答時轉接到人工，由人工客服進行回復，同時記錄下會話數據用于知識庫更新和智能客服優化訓練。

2.4 實施方案

2.4.1部署方案

網絡拓撲結構如圖2所示。采用集中式的本地化中心建設模式，即所有設備都放置在中心機房中。Freeswitch服務器與電信運營商實現電話通信，采用MSTP協議。語音接入平臺為語音網關+軟交換模式，采用SIP協議對接。服務器需要安裝基于 docker容器化的虛擬機，運行的操作系統支持CentOS7.2及以上版本系統。客戶端采用 B/S 結構， 客戶端操作系統全面兼容 WinXP/7/8/10等。瀏覽器全面兼容Chrome瀏覽器。

圖2 網絡拓撲結構Fig.2 Topology of network

2.4.2數據接口

根據合作方企業提供的數據調用接口，采用Restful接口模式進行數據的集成交換，報文使用json格式，單次傳輸的數據量不超過1 000條。調用時需在請求頭傳入appKey、version、timestamp和signature用于權限校驗，采用SHA256加密算法進行加密API認證。外呼機器人的數據接口包括創建任務、任務導入客戶、啟動任務、信息回調等模塊。呼入機器人的數據接口包括身份確認、城市水司確認、停水通知、水費查詢、消息對接、信息回調等模塊。

外呼機器人數據流向如圖3所示，以“停水通知”外呼場景為例，其流程如下。

圖3 外呼機器人數據流向Fig.3 Data flow of call-out robot

(1)在獲取基礎信息(例如線路信息、機器人話術)后，需要調用創建任務接口，創建“停水通知”任務。

(2)創建任務完成后，需要通過向任務中導入客戶接口向該任務中導入需要外呼的客戶。

(3)導入客戶完成后，需要通過啟動任務接口啟動該任務。

(4)每一通通話完成之后，都會通過回調接口，將外呼的會話歷史等數據回調給后臺。

以用戶呼入后通過智能客服系統查詢水費為例，數據流向如圖4所示，接口參數如圖5所示。

圖4 查詢水費數據流向Fig.4 Data flow of querying water bill

圖5 查詢水費參數詳情Fig.5 Parameter details of querying water rate

智能客服識別用戶查詢水費意圖后，自動向業務中臺發送水費查詢請求，業務中臺接受請求后搜索數據庫并返回查詢結果至智能客服，智能客服按照規則解析報文并向用戶播報。

2.4.3業務中臺

信息化是實現高效數據管理的強大保證和支撐。通過集成式開發，將機器人管理、話術管理、知識庫管理等功能統一顯示于業務中臺的頁面中，實現高效的數據整合和對業務過程的動態管理，能夠快速支持準確、實時的數據決策。業務中臺如圖6所示。

圖6 業務中臺Fig.6 Service center

外呼機器人模塊提供創建外呼任務、一鍵導入客戶、自動重撥等功能。在線智能客服機器人提供多輪對話管理、意圖庫管理、知識庫管理、話術管理等功能。知識庫已梳理水務相關問題149條、語料7 000余條。以話術模板配置為例，通過可視化的流程配置界面，梳理用戶對話場景，使用拖拉拽的形式建立用戶節點和機器人節點。用戶節點即識別用戶話術的節點可接入后臺知識庫，機器人節點即機器人播放話術的節點。圖7所示為用戶詢問開具增值稅發票和增值稅發票遺失的話術。

圖7 話術模板Fig.7 Speech template

以用戶撥打熱線電話呼入為例，轉人工流程如圖8所示。盡管智能客服能夠替代大部分的客服工作，但由于存在機器人并發數量有限、機器人無法100%回答客戶提出的問題等情況，人工客服依舊必不可少。用戶呼入后，若機器人并發數已滿則轉入人工，否則進行人機交互。在人機交互的過程中若發生客戶要求轉人工、機器人無法回答客戶問題等突發情況，機器人自動轉接人工客服。在轉接人工客服時播放“正在為您轉接人工客服，請稍等”的等待音頻。若人工坐席客服空閑則進行人工客服服務，否則繼續等待直到人工客服坐席空閑；若超過等待時間則播放“目前人工坐席全忙，請稍后再撥”的音頻，并且機器人掛機。

圖8 轉人工流程Fig.8 Process of switching to manual service

3 結語

將智能語音技術應用于水務客服領域，能夠減輕人工客服壓力，提升服務效率，為用戶打造更為流暢和更加便捷的業務咨詢、辦理體驗。目前項目已完成智能語音客服系統開發工作，后續將結合水務行業的特點，進一步完善水務專業領域知識庫，滿足用戶個性化需求，提高粵語識別的準確度，同時接入微信營業廳和網上營業廳等來源的服務請求，建設全媒體渠道的統一坐席門戶。