一种客服语义理解模型集成风险识别方法、系统、设备、介质与流程

本发明涉及智能客服。具体涉及一种客服语义理解模型集成风险识别方法、系统、设备、介质。

背景技术：

1、随着人工智能和大数据技术的飞速发展，客服系统正逐步向智能化、自动化转型。在这一转型过程中，语义理解模型作为关键的技术组件，扮演着理解用户意图、提供精准服务的核心角色。然而，将先进的语义理解模型集成到原有的客服系统中，并非易事。这一集成过程不仅涉及复杂的技术接口对接和数据迁移，还可能带来一系列潜在的风险，如技术兼容性风险、数据完整性风险、性能稳定性风险以及业务完整性风险等。

2、一种常见的解决方案是采用基于规则的风险评估方法。这种方法通过设定一系列预定义的规则和条件，对集成过程中的各个环节进行逐一检查，以识别可能存在的风险。虽然这种方法相对简单且易于实施，但其评估结果的准确性和全面性可能受到规则设定者经验和知识水平的限制。

3、另一种解决方案是利用已有的风险评估模型或框架进行适应性修改。例如，可以借鉴其他行业或领域中的风险评估模型，根据客服系统的特点和需求进行适当的调整和优化。这种方法能够充分利用现有资源，减少重复劳动，但可能需要额外的努力来确保修改后的模型与客服系统的实际情况相匹配。

4、此外，还有一些近似方案可能涉及利用统计方法或数据挖掘技术对历史数据进行分析，以识别集成过程中的潜在风险。这些方法能够基于大量数据提供客观、量化的评估结果，但可能受到数据质量、样本数量和统计方法选择等因素的影响。

5、现有技术在电力客服语义理解模型与原系统集成的风险评估方面存在明显不足。具体而言，现有技术往往基于传统的风险评估方法，如定性分析或简单的量化评估，这些方法在识别和分析集成风险时存在局限性。由于缺乏针对客服语义理解模型集成的专门设计和深度分析，现有技术可能无法全面、准确地评估集成过程中的各种风险，如技术兼容性风险、数据完整性风险、性能稳定性风险等。

6、这些缺点的存在，导致了在集成过程中可能出现风险识别不准确、风险评估不全面、风险应对不及时等问题，进而影响了客服系统的稳定性和服务质量。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种创新的电力客服语义理解模型集成定量评估模型。该模型能够综合考虑多种风险因素，利用数学和统计学方法，对集成风险进行量化评估，从而提供更为准确、全面的风险评估结果。具体技术方案如下：

2、通过本发明，决策者可以更加科学地制定风险应对策略，降低集成过程中的风险，确保电力客服系统的稳定性和服务质量。

3、第一方面，一种客服语义理解模型集成风险识别方法，包括如下过程：

4、s100：识别风险指标；具体包括：明确客服语义理解模型集成过程中可能涉及的所有风险因素，形成风险指标集合；

5、s200：梯形模糊数描述；具体包括：

6、对每个风险指标，使用梯形模糊数来描述其可能的取值范围和分布情况；

7、假设是一个梯形模糊数，它在实数域x上定义，那么它可以表示为一个有序四元组其中a≤b≤c≤d，a和d分别表示梯形模糊数的下界和上界，而b和c表示隶属度峰值的起始点和终点；

8、梯形模糊数的隶属函数可以定义为：

9、

10、隶属函数在x＝a和x＝d时为0，在x＝b和x＝c时为1；在a≤x≤b区间内，隶属度从0线性增加到1；在c≤x≤d区间内，隶属度从1线性减少到0；

11、s300：物元转化与经典域、节域确定；具体包括：

12、将梯形模糊数表示的风险指标转化为物元可拓学中的物元，即风险物元；

13、对于每个风险指标，建立一个物元，其中：事物(n)：风险指标本身；特征(c)：风险指标的影响范围，可以用梯形模糊数的参数a,b,c,d来描述；量值(v)：风险指标的具体数值，即梯形模糊数本身；经典域和节域用于定义评价标准和评价等级；对于风险评估，经典域可以定义为风险的可接受范围，节域可以定义为风险的不可接受范围；

14、s400：指标权重计算；

15、s500：计算贴近度；具体包括：

16、根据物元可拓学原理，计算每个风险指标相对于不同风险等级的贴近度；

17、贴近度的计算涉及到将风险物元与经典域和节域的各个风险等级进行比较；对于每个风险等级j，计算风险物元与该等级之间的贴近度kj；通过以下公式计算：

18、

19、其中，是风险物元在xi处的隶属度，是第j个风险等级在xi处的隶属度；

20、s600：确定风险等级；具体包括：基于贴近度准则，判断每个风险指标所属的风险等级；若某风险指标的贴近度在某等级最高，则判定该指标处于该风险等级；

21、s700：综合风险评估；具体包括：根据各风险指标的权重和所属风险等级，采用加权平均方法计算整体风险水平。

22、第二方面，客服语义理解模型集成风险识别系统，包括：

23、风险指标识别模块，用于明确客服语义理解模型集成过程中可能涉及的所有风险因素，形成风险指标集合；

24、梯形模糊数描述模块，用于使用梯形模糊数描述每个风险指标可能的取值范围和分布情况；

25、物元转化与经典域、节域确定单元，用于将梯形模糊数表示的风险指标转化为物元可拓学中的物元，即风险物元；

26、指标权重计算单元，用于计算指标权重；

27、贴近度计算贴单元，用于根据物元可拓学原理，计算每个风险指标相对于不同风险等级的贴近度；

28、风险等级单元，用于基于贴近度准则，判断每个风险指标所属的风险等级；若某风险指标的贴近度在某等级最高，则判定该指标处于该风险等级；

29、综合风险评估单元，用于根据各风险指标的权重和所属风险等级，采用加权平均方法计算整体风险水平。

30、第三方面，一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种客服语义理解模型集成风险识别方法。

31、第四方面，一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种客服语义理解模型集成风险识别方法。

32、本发明优点如下：

33、通过引入梯形模糊数，本发明能够更精确地描述风险指标的不确定性和模糊性。相比传统的确定性评估方法，梯形模糊数提供了更丰富的信息，包括风险指标的可能取值范围、隶属度函数等，从而提高了风险评估的准确性。

34、通过引入物元可拓学模型定义经典域和节域，以及计算贴近度，实现了对风险指标风险等级的量化评估。这种方法不仅考虑了风险指标的实际取值，还考虑了其相对于不同风险等级的接近程度，进一步提高了风险评估的准确性。

35、实施例中，采用基于c-owa算子的权重计算方法，结合了专家经验和量化分析，使得风险指标的权重更加合理和科学。这有助于决策者更准确地把握各风险指标的重要性，从而制定更有效的风险管理策略。

36、综合风险评估与应对策略制定：通过加权平均或其他合适的聚合方法，本发明计算了整体风险水平，并基于风险评估结果制定了针对性的风险应对策略。这有助于决策者从全局视角把握风险状况，及时采取有效措施降低风险，增强了风险评估的实用性。

37、本发明提供了基于实际项目进展和风险评估效果的模型优化与迭代方法。这意味着随着项目的推进和风险的变化，风险评估模型可以不断调整和完善，以适应新的风险评估需求。