一种寿险展业违规话术的实时识别与预警方法及装置与流程

本发明涉及话术违规识别，尤其涉及一种寿险展业违规话术的实时识别与预警方法及装置。

背景技术：

1、在随着电话销售、远程展业、双录（录音录像）和智能客服的广泛应用，语音已经成为保险销售、银行合规、行政执法和消费维权中的重要证据来源。以寿险展业场景为例，销售人员与客户的沟通过程需要完整记录并核验其是否履行了犹豫期告知、缴费期告知、除外责任说明等法定义务，以及是否存在保证收益、隐瞒条款、夸大保障范围、诋毁同业等违规话术。对于音频审查场景，审查对象不仅包括转写文本中的关键词，还包括说话人角色、数值承诺、语义矛盾、语气语境以及音频自身的完整性与可识别性等多种线索。

2、现有技术通常采用全量语音转写、关键词匹配、正则规则或人工抽听等方式对音频内容进行分析。该类方案能够在一定程度上减少人工听音的工作量，但仍存在明显不足：关键词匹配不理解语境，对于“不能保证收益”、“客户以为能保证收益，其实是误解”等否定性、引用性或澄清性话术会产生大量误报，也无法识别“到期拿钱比银行利息高”等不含关键词的隐性误导；通用语音识别对专业术语、产品名称等集外词识别准确率低，且识别策略固定，不会根据业务规则主动对关键片段提升识别深度，持续时间较短的关键表述容易漏检；普通音频审核结果通常只输出命中或未命中，难以给出每个规则项对应的时间戳证据、词级证据和说话人证据；当未识别到某项义务性话术时，无法区分“确实未说”和“因环境嘈杂、重叠语音、网络丢包或口音导致无法识别”两种情况；现有方案缺少规则节点、语音事件、词级时间戳和原始音频之间的结构化回溯关系。

3、因此，亟需一种寿险展业违规话术的实时识别与预警方法，驱动语音转写、规则扫描、语义分析、说话人分离和局部精识别的方法，以解决长音频合规审查中关键话术漏检、语境误判、证据链不完整的问题。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，针对上述缺点，本发明提供一种寿险展业违规话术的实时识别与预警方法及装置。

2、第一方面，本发明提供一种寿险展业违规话术的实时识别与预警方法，包括：预先针对不同的寿险业务来构建基于违规话术规则的违规话术证据链图；

3、实时采集待分析的音频和业务元数据，为采集的音频构建会话；

4、分析端接收封装的音频数据后，利用音频数据中的业务元数据确定相关的业务，根据业务匹配相应的违规话术证据链图集合，同时，对音频执行流式语音识别、说话人分离和语气识别，获取带有说话人标签、语气标签的语音文本，保留处理后的文本；

5、将违规话术证据链图的数据库构建为aho-corasick匹配自动机，对语音文本进行线性扫描检测话术违规规则是否命中，对命中语句进行否定判断和结构感知，由所述否定感知判断和结构感知流程输出语句的肯定命中、否定豁免与存疑三态判定；

6、将实时匹配的违规话术证据链图集合、标注存疑部分以及语气的语音文本片段和业务相关知识作为输入提供给语言模型进行存疑判断和证据要素依据提取；

7、将证据要素依据添加到违规话术证据链图得到违规依据图，利用语言模型根据违规依据图进行违规匹配评分，根据评分判断是否发生话术违规；

8、融合aho-corasick匹配自动机和语言模型语义分析的违规话术识别结果。

9、更进一步的，预先针对不同的寿险业务来构建基于违规话术规则的违规话术证据链图包括：

10、针对不同的寿险业务预先构建相应的违规话术规则集合，所述违规话术规则集合中包含针对其所对应的寿险业务的违规话术规则，以及相应的整改话术；利用语言模型从违规话术集合中的每条违规话术规则中提取能够证明违规的证据要素；基于证据要素、违规话术规则来构建的违规话术证据链图，其中，构建违规话术规则节点、违规话术规则类型节点、违规话术规则业务节点、违规话术规则环节节点、证据要素节点、说话人节点和整改话术节点，根据各个节点之间的关系建立连接边形成违规话术证据链图。

11、更进一步的，采集端对原始音频进行统一格式标准化，每个采集会话生成全局唯一的会话id，贯穿采集、传输、识别、留档全链路，确保数据可追溯；采集端同时记录业务元数据，业务元数据包括坐席id、产品id、渠道标识、客户脱敏标识，随分片的音频封装为音频帧一并上传；其中，音频帧包含帧头和帧体，帧头包含会话id、帧序号、时间戳、帧长度、校验和字段，帧体为业务元数据和opus编码后的音频数据。

12、更进一步的，流式语音识别模型采用具备情感识别和声纹区分的paraformer-streaming流式识别模型，以保险领域语料增量微调；在流式语音识别模型训练期，将寿险产品名、条款术语、数字模式以tts合成与音频拼接方式注入训练语料实现第一类热词注入；将热词表构建为前缀树，在流式语音识别模型解码的束搜索过程中对热词路径按热词偏置系数和热词在历史会话中的出现频率的乘积进行加权打分，增强流式语音识别模型解码过程中对热词的理解能力，实现第二类热词注入，第二类热词支持会话级动态热词表；通过同音/近音混淆热词词典纠错对流式语音识别模型进行低置信度词元，其中，在流式语音识别模型的词元置信度阈值门控下，利用同音/近音混淆热词词典的约束下做编辑距离不大于1的易混词的候选回写，实现第三类热词注入。

13、更进一步的，所述否定感知判断和结构感知流程包括：探测文本的句法作用域窗口，而后依靠句法作用域进行否定判定与语句结构识别；其中，所述结构识别包括转折结构、条件结构、引用结构与反问结构中的至少一种；当所述句法结构类别为反问结构或引用结构时，命中的话术违规被豁免；当命中违规的语句判断为否定时，命中的话术违规被豁免。

14、更进一步的，所述证据要素依据的提取包括：将会话中的历史的语音文本作为记忆库，记录客服对关键事项的表述；每生成文本时，语言模型将新文本与记忆库中的历史表述进行语义一致性比对，当检测到矛盾时生成前后矛盾，证据要素依据并附矛盾表述对供质检复核；

15、语言模型识别利用业务知识校验产品介绍是否符合事实依据，如若与事实表述不符则确认违规并附事实依据；

16、语言模型在训练时学习大量隐性误导话术的语义特征，在推理时对文本进行误导性评分，当评分超过阈值时生成隐性误导告警，语言模型同时输出误导类型，辅助质检精准复核。

17、更进一步的，将说话人标签、语气标签对齐语音和语音文本的时间戳索引形成说话人索引和语气索引，以支持更精细的索引文本和语音。

18、更进一步的，设计提示词控制语言模型执行：根据匹配的违规话术证据链图集合并行的从语音文本中提取相应的显式的证据要素依据；从业务相关知识和语音文本片段中提取矛盾、冲突点作为隐性的证据要素依据；从语音文本片段中提取隐性的误导证据要素依据；确定存疑语句的真正语义，根据语义判断是否命中话术违规规则。

19、更进一步的，将规则匹配的话术违规告警与语义分析的话术违规告警按违规类别、严重程度、上下文一致性进行去重与合并，避免同一违规被重复告警；融合后的告警违规话术规则匹配整改话术生成整改提示。

20、第二方面，本发明提供一种寿险展业违规话术的实时识别与预警装置，包括：至少一处理单元，所述处理单元通过总线单元连接存储单元，所述存储单元用于计算机可执行程序，所述处理单元通过运行存储在存储单元中计算机可执行程序，从而实现任意一项所述一种寿险展业违规话术的实时识别与预警方法。

21、本发明实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：

22、本技术通过构建违规话术证据链图，形成结构化的证据链，实现对违规话术的完整语义覆盖，避免单一关键词匹配因语境误判产生的漏检与误报。通过aho-corasick匹配自动机与语言模型语义分析的三态判定机制（肯定命中、否定豁免、存疑），在规则层快速精确召回显性违规的同时，以语义理解排除否定性与引用性话术产生的假阳性，显著降低规则匹配话术违规的误报率。

23、本技术通过三层热词增强机制，使paraformer-streaming流式语音识别模型对寿险领域专业术语的识别准确率大幅提升，减少因术语误识导致的漏检。

24、本技术通过构建会话级记忆库并以语言模型进行前后语义一致性比对，通过构建知识进行话术内容真实性检验，能够识别话术中前后矛盾、话术与真实知识的矛盾这类隐性话术违规的证据要素依据。本技术通过语气标签补充文本语义，能够更好的理解反问等，避免误判。对文本进行深度语义理解，识别规则无法覆盖的复杂违规情形（如前后矛盾、隐性误导）。通过规则匹配与语义分析双轨融合并按违规类别、严重程度、上下文一致性去重合并，实现高召回率与低误报率的平衡，且每条告警附带可视化违规依据图，为质检人员提供可解释的决策依据。