技术领域
[0001] 本发明涉及培训技术领域，具体为一种集成在线用户诉求处理与员工培训的智能系统。
相关背景技术
[0002] 随着大型预训练语言模型的发展，此类技术可逐步运用到NLP任务、文本生成、文本翻译、句子关系判断、文本聚类、情感分析等场景中。随着公司数字化进程的不断推进，业务系统的更迭和先进技术的应用愈发频繁，对人员知识储备、技能提升有了更高的要求，需构建营销业务知识交互学习体系，通过线上方式对业务流程规范、相关问题答疑等方向进行数字化建设，建立针对供电业务内部人员学习的社区，根据自身知识盲区，不断学习各项流程，更好的满足客户多元化服务需求，对于问题处理和方案答复保持完整性和有效性，保障服务标准一致性，提高服务质效。
[0003] 为提升精细化服务管理水平，国网宿州供电公司拟通过打造全渠道客户诉求数字化管控服务体系，切实解决客户用电问题，把优质服务做实、做细、做到位。加强公司内部、外部渠道工单运营管理模式，进行同质化管控，全渠道融合。进一步推进内外部渠道全量诉求线上化，参照95598渠道制单、处理和回单，实现多渠道工单数据融合、工单同质化管控，打造全省全渠道数字化运营管控新标杆。因此需要针对以上需求架设公司内部自助处理机系统对需处理工单、信息进行采集汇总，依托自助处理机创建相关软件面向供电所业务员工与客户以便开通用户诉求反馈渠道避免诉求外泄和员工进行线上诉求处理、学习资料共享学习。
具体实施方式
[0034] 下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035] 请参阅图1‑图5所示，一种集成在线用户诉求处理与员工培训的智能系统，包括如下几部分：
[0036] 1.自助处理机的架构和功能设置
[0037] 公司内部分区域架提交设客户资料信息反馈和诉求处理进度单的自助处理机，加设公司内部局域网进行客户诉求处理进度数据共享互联，员工通过该系统设备将个人手中的分散客户处理单进行上传汇总储存。该设备系统包含一个入互联网，智能采集95598、本地热线(诉求表单)、12345、12398等渠道诉求，然后将数据同步到各区域的分机。通过在主机上创立账号来构造数据库共享，第一步是在主机创立帐户。从机使用帐户与主机互联进入共享数据库。向帐户给予相应权限，允许从机与主机的数据库共享。配置主机来获取远程连接权限，更改仅接受来自本地从机的连接的设置以允许来自其他从机的连接。自助处理机通过系统设置以及设计软件设置拥有高于客户端和员工PC及手机端的权限，设置员工账号登陆、个人账户资料变更、密码修改、非个人客户资料查询申请、客户资料变更申请审核、客户账号注销与注册等界面。
[0038] 主机接入互联网，智能采集95598、本地热线(诉求表单)、12345、12398等渠道诉求，然后将数据同步到各区域的从机。同时员工可在从机上进行现有工单数据的上传。依托员工上传和智能采集构造客户诉求中枢智库；
[0039] 依托对数据进行分表存储管理的数据库管理系统MySQL，使用基于Java数据持久层框架的MyBatis，实现实体类和SQL语句间映射关系的构建；基于远程字典服务存储系统Redis对非结构化数据进行存储管理。
[0040] 2.数据存储与处理
[0041] 对采集和储存的数据，依托对数据进行分表存储管理的数据库管理系统MySQL，使用Java数据持久层框架的MyBatis，实现实体类和SQL语句间映射关系的构建。并且基于远程字典服务存储系统Redis对非结构化数据进行存储管理。自助处理机依托员工上传和智能采集构造客户诉求中枢智库。
[0042] 2.移动端软件设计
[0043] 依托自助资料集成设备的软件设计，软件设计分为员工系统和客户系统。软件的设计依托自助资料集成设备，数据同步，从集成设备的数据库中实时获取更新数据。员工和客户可进行PC端或手机端登录操作。
[0044] 员工系统与自助资料集成设备账号共享，可获取自助资料集成设备上的客户诉求数据和处理进度，并可以进行诉求处理解决回复。软件员工系统包含：员工个人账号登录、客户表单上传、工单处理进度查询、非个人用户诉求处理查询申请、工单处理记录查询、非个人客户处理转接申请、客户评价匿名显示与回复、学习资料上传共享、基础培训资料下载库、员工学习进度、定期学习考核与评分；客户系统包含：电量曲线分布查询、电费查缴、电费异议申诉、用电问题申诉、业务流程帮助、用电规章、相关政策查询、其他问题和人工客服呼叫。针对供电所业务人员、客户经理等角色，建立专属移动知识库，对业务流程、规章制度、政策文件等资料库，供员工查询学习，不断提升业务人员能力水平和专业技能。使用超文本标记语言HTML将线上的文档数据根据标签实现格式统一，使分散的网络数据资源规整为一个逻辑整体；图标库Echart实现数据可视化分析，实现图表数据的展现、保存、编辑以及删除等操作；通过JavaScript框架提高开发效率简化程序编写流程；前端开源工具包Bootstrap实现Web程序的快速开发；Web前端框架VUE开发用户界面。使用QThreadPool向线程池中投递工作任务。使用QT Style Sheet式样表进行软件界面美化。
[0045] 软件的设计依托自助资料集成设备，数据同步，从集成设备的数据库中实时获取更新数据。员工和客户可进行PC端或手机端登录操作。
[0046] 3.1员工系统界面设计。员工系统与自助资料集成设备账号共享，可获取自助资料集成设备上的客户诉求数据和处理进度，并可以进行诉求处理解决回复。员工个人账号登录界面；用户问题处理界面包含客户数据上传、工单处理进度查询、非个人用户诉求处理查询申请、工单处理记录查询、非个人用户转接申请、用户评价匿名显示与回复、用户评分；个人培训界面包含学习资料上传共享、基础培训资料下载库、员工学习进度、定期学习考核与评分。
[0047] 针对供电所业务人员、客户经理等角色，建立专属移动知识库，对业务流程、规章制度、政策文件等资料库，供员工查询学习，不断提升业务人员能力水平和专业技能；
[0048] 3.2客户系统界面设计。包含用电量曲线分布查询、电费查缴、电费申诉、用电问题申诉、业务流程帮助、用电规章、相关政策查询、其他问题和人工客服呼叫。
[0049] 使用超文本标记语言HTML将线上的文档数据根据标签实现格式统一，使分散的网络数据资源规整为一个逻辑整体；图标库Echart实现数据可视化分析，实现图表数据的展现、保存、编辑以及删除等操作；通过JavaScript框架提高开发效率简化程序编写流程；前端开源工具包Bootstrap实现Web程序的快速开发；Web前端框架VUE开发用户界面。
[0050] 4.系统软件内部算法设计
[0051] 通过深度学习和语言预测处理模型实现对用户诉求的精准识别和预估，通过标签识别进行精准规范回复。
[0052] (1)供电所相关业务知识数据量大且需要高性能处理，因此选择Oracle数据库管理系统，依照需要设计知识库的数据表结构，涵盖字段、关系和约束等。依照设置完成的表结构利用SQL语句构建符合实际的数据库。依据外键和主键等的约束构造非相同数据库间的联系。对查询度较高的问题，设定索引。将实际知识数据填充到已创建的数据库。对业务流程、规章制度、政策文件等材料进行收集整理放入知识库，将相关知识库中各类知识贴标签分类，进行关键词检测对客户问题进行智能检测回复。
[0053] (2)快速定位知识内容，基于人工智能技术实现问答式搜索模式。以提示和客户键入回复作为输入，计算标量奖励作为输出。首先基于在人类撰写数据上精调的模型，针对同一提示采样多条不同回复。然后，将客户键入回复两两组合构成一条奖励模型训练样本，由人类给出倾向性标签。最终，奖励模型通过每条样本中两个回复的奖励值之差计算倾向性概率拟合人类标签，进而完成奖励模型的训练。奖励模型的损失函数如下：
[0054]
[0055] 其中，γθ(x,y)表示奖励模型输出，x表示给定的提示，y表示对于的回答。yw和y1表T示回答w排在回答l前面。对于k个排序结果，两两组合，形成(k 2)个训练数据对。在强化学习的框架下对参数进行训练，首先，当前策略根据输入的查询采样回复。然后，奖励模型针对回复的质量计算奖励，反馈回当前策略用以更新。为防止上述过程的过度优化，损失函数同时引入词级别的KL惩罚项。此外，为了避免在公开NLP数据集上的性能退化，策略更新过程兼顾了预训练损失。最终，强化学习的目标函数如下：
[0056]
[0057] 其中，γθ(x,y)表示奖励模型输出，x表示给定的提示，y表示对于的回答，表示最大回报分数， 防止强化学习的输出有过多偏移。
[0058] 对于词语上下文预测接下来的词汇的实现，首先第一步：获取输入句子的每一个词汇的表示向量x；第二步：将得到的词汇表示向量矩阵传入多头注意力机制和前馈神经网络模块中，经过N个该模块后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵C。词汇向量矩阵用Xn×d表示，n是句子中词汇个数，d是表示向量的维度。每一个模块输出的矩阵维度与输入完全一致。第三步：将输出的编码信息矩阵C加上位置信息经过残差结构和正则化，然后依次根据当前处理过的单词1～i翻处理第i+1个词汇。在使用的过程中，处理到i+1个词汇的时候需要通过有多头注意力机制的掩码矩阵，掩盖住i+1位置之后的词汇。
[0059] 完成对用户意愿进行预估计，实现“懂你所搜、超你所想”。
[0060] (3)收集业务和服务过程中关键信息，根据不同专业条线通过系统模板库和规则库，自动编辑和排版答复方案与回复文本，加入数据库进行训练优化，形成标准化客户问题答复和处理内容回复。避免关键要点遗漏和保证内容的规范性。
[0061] 以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
