网点机器人自调节方法及装置与流程

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及网点机器人自调节方法及装置。

背景技术：

现在银行非常关注科技的力量，很多银行网点已经部署有网点机器人，网点机器人可以协助客户解答问题、办理业务，从而提升用户体验。

但是，现在网点机器人业务处理过程是固定不变的，例如输出语速一致、业务展现方式一致等。因此业务处理过程较为机械化。

技术实现要素：

鉴于此，本申请提供网点机器人自调节方法及装置，可以根据理解程度来灵活调节业务处理过程，提升灵活性。

为了实现上述目的，本发明提供了下述技术特征：

一种网点机器人自调节方法，应用于网点机器人，所述方法包括：

拍摄用户图像并提取用户图像特征；

输入所述用户图像特征至理解程度识别模型，获得所述理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果；

若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作，若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作；

重复执行上述三个步骤直到达到调整结束条件，利用所述当前等级执行业务办理操作。

可选的，所述调整结束条件包括：

前一次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容；

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容，且，当前等级为最高等级；

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，当前等级为最低等级。

所述对业务办理的当前等级执行提高等级操作包括：将语速提升一个等级，将内容减少一个等级；

可选的，所述对业务办理的当前等级执行降低等级操作包括：将语速降低一个等级，将内容增加一个等级。

可选的，在所述利用所述当前等级执行业务办理操作之后，还包括：

构建并保存用户的用户标识和所述当前等级的对应关系。

一种网点机器人自调节装置，应用于网点机器人，所述装置包括：

提取单元，用于拍摄用户图像并提取用户图像特征；

计算单元，用于输入所述用户图像特征至理解程度识别模型，获得所述理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果；

调整单元，用于若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作，若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作；

重复单元，用于重复执行上述三个步骤直到达到调整结束条件；

执行单元，用于利用所述当前等级执行业务办理操作。

可选的，所述调整结束条件包括：

前一次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容；

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容，且，当前等级为最高等级；

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，当前等级为最低等级。

可选的，所述对业务办理的当前等级执行提高等级操作包括：将语速提升一个等级，将内容减少一个等级；

可选的，所述对业务办理的当前等级执行降低等级操作包括：将语速降低一个等级，将内容增加一个等级。

可选的，在所述利用所述当前等级执行业务办理操作之后，还包括：

构建单元，用于构建并保存用户的用户标识和所述当前等级的对应关系。

通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：

本发明提供一种网点机器人自调节方法，本发明可以在业务办理过程中拍摄用户图像并提取用户图像特征，输入用户图像特征至理解程度识别模型，获得理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果。

若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作，若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作；重复执行上述步骤直到达到调整结束条件，利用所述当前等级执行业务办理操作。

本发明在业务办理过程中基于用户理解程度来调整当前等级，以便网点机器人利用当前等级来执行业务办理操作，从而提升业务办理操作的灵活性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种网点机器人的结构示意图；

图2为本申请实施例公开的一种理解程度识别模型的训练方法的流程图；

图3为本申请实施例公开的一种网点机器人自调节方法的流程图；

图4为本申请实施例公开的一种网点机器人自调节装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参见图1，本发明提供一种网点机器人，包括：

存储器11，用于存储软件程序；

处理器12，用于执行软件程序并实现以下步骤：

拍摄用户图像并提取用户图像特征；输入所述用户图像特征至理解程度识别模型，获得所述理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果；若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作，若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作；重复执行上述三个步骤直到达到调整结束条件，利用所述当前等级执行业务办理操作。

参见图2，本发明提供一种理解程度识别模型的训练方法，包括以下步骤：

步骤s201：获取训练样本集。

可以理解的是，当用户理解业务内容的情况下，用户表情是舒展的，当用户不理解业务内容的情况下，用户表情是皱眉、思考等表情，通过用户表情可以反映出用户对业务内容的理解程度。

一个训练样本包括一个用户在业务办理过程中抓拍的用户图像对应的用户图像特征，以及，用于表示用户是否理解业务内容的结果。

步骤s202：利用所述训练样本集训练神经网络模型。

利用训练样本集来训练神经网络模型，并在训练过程使得神经网络模型学习到用户图像特征与用于判定用户是否理解业务内容的输出结果之间的对应关系。

步骤s203：在训练结束后获得训练好的理解程度识别模型。

理解程度识别模型以用户图像特征为输入，输出用于判定用户是否理解业务内容的输出结果。

根据本申请提供的一个实施例，提供一种网点机器人自调节方法。参见图3包括以下步骤：

步骤s301：拍摄用户图像并提取用户图像特征。

在业务办理过程中拍摄用户图像，并利用图像处理技术提取用户图像特征。用户图像特征中携带有用户表情，此处的图像处理技术能够有效的提取用户图像中携带的用户表情特征。

步骤s302：输入所述用户图像特征至理解程度识别模型，获得所述理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果。

输入用户图像特征至理解程度识别模型，理解程度识别模型能够对用户图像特征进行处理，从而获得与用户图像特征对应的、能够表示用户是否理解业务内容的输出结果。

步骤s303：调整业务办理的当前等级。

由于不同用户对于业务内容的理解程度不同，年轻人的理解能力较强，所以对业务内容的理解程度较好。老年人的理解能力较弱，所以对业务内容的理解程度较差。因此网点机器人的语速设置有多个等级，业务内容设置有多个等级。

若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作。若输出结果表示用户理解业务内容，则可以提高业务办理的当前等级，以便可以加快业务办理进程。

其中，所述对业务办理的当前等级执行提高等级操作包括：将语速提升一个等级，将业务内容减少一个等级。将语速提升一个等级可以加快语速，将业务内容减少一个等级，可以精简业务内容，从而提高业务办理效率。

若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作。若输出结果表示用户不理解业务内容，则可以降低业务办理的当前等级，以便可以加快业务办理进程。

其中，所述对业务办理的当前等级执行降低等级操作包括：将语速降低一个等级，将内容增加一个等级。将语速降低一个等级可以降低语速，将业务内容增加一个等级，可以丰富业务内容，从而提高业务内容的可理解性。

步骤s304：重复执行步骤s301～s303直到达到调整结束条件，利用所述当前等级执行业务办理操作。

在业务办理之初可以重复执行步骤s301至步骤s303，以便对当前等级执行多次调整操作，从而获得最适用于用户的当前等级，网点机器人便可以利用当前等级执行业务办理操作，也即采用当前等级对应的语速和业务内容模式来与用户执行交互操作。

其中，所述调整结束条件包括三个条件：

前一次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容。在多次重复执行过程中，若上一次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，则上一次会降低业务办理的当前等级；那么本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容，那么则表明已经调整到最适合的当前等级，满足调整结束条件。

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容，且，当前等级为最高等级。本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容，由于当前等级已经为最高等级，所以无法再提高当前等级，所以确定满足调整结束条件。

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，当前等级为最低等级。本次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，由于当前等级已经为最低等级，所以无法再降低当前等级，所以确定满足调整结束条件。

步骤s305：构建并保存用户的用户标识和所述当前等级的对应关系。

在确定用户的当前等级后，可以保存用户标识和所述当前等级的对应关系，以便下次网点机器人识别该用户再次来办理业务时，可以直接基于对应关系提取与用户标识对应的当前等级，并利用所述当前等级执行业务办理操作。

通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：

本发明提供一种网点机器人自调节方法，本发明可以在业务办理过程中拍摄用户图像并提取用户图像特征，输入用户图像特征至理解程度识别模型，获得理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果。

若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作，若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作；重复执行上述步骤直到达到调整结束条件，利用所述当前等级执行业务办理操作。

本发明在业务办理过程中基于用户理解程度来调整当前等级，以便网点机器人利用当前等级来执行业务办理操作，从而提升业务办理操作的灵活性。

本发明提供一种网点机器人自调节装置，应用于网点机器人。参见图4，所述装置包括：

提取单元41，用于拍摄用户图像并提取用户图像特征；

计算单元42，用于输入所述用户图像特征至理解程度识别模型，获得所述理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果；

调整单元43，用于若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作，若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作；

重复单元44，用于重复执行上述三个步骤直到达到调整结束条件；

执行单元45，用于利用所述当前等级执行业务办理操作。

其中，所述调整结束条件包括：

前一次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容；

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户理解业务内容，且，当前等级为最高等级；

本次理解程度识别模型的输出结果表示用户不理解业务内容，且，当前等级为最低等级。

其中，所述对业务办理的当前等级执行提高等级操作包括：将语速提升一个等级，将内容减少一个等级；

其中，所述对业务办理的当前等级执行降低等级操作包括：将语速降低一个等级，将内容增加一个等级。

在执行单元45之后，还包括：

构建单元46，用于构建并保存用户的用户标识和所述当前等级的对应关系。

关于图4所示的网点机器人自调节装置的具体执行过程，可以参见图3所示的实施例，在此不再赘述。

通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：

本发明提供一种网点机器人自调节方法，本发明可以在业务办理过程中拍摄用户图像并提取用户图像特征，输入用户图像特征至理解程度识别模型，获得理解程度识别模型输出的、用于判定用户是否理解业务内容的输出结果。

若所述输出结果表示用户理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行提高等级操作，若所述输出结果表示用户不理解业务内容，则对业务办理的当前等级执行降低等级操作；重复执行上述步骤直到达到调整结束条件，利用所述当前等级执行业务办理操作。

本发明在业务办理过程中基于用户理解程度来调整当前等级，以便网点机器人利用当前等级来执行业务办理操作，从而提升业务办理操作的灵活性。

本实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。