初识财税咨询对话系统

财税咨询作为一个垂直行业的咨询服务，致力于为财税从业者提供高价值服务。友商包括小竹财税，大账房,杭州孚嘉科技,chatx等，在过去的一段时间，四大也做了较多的工作。

引入一段报道:

2017年，通过浙江省财税12366热线电话来电量就已接近200万，通过技术手段简化办税工作是互联网+税务的新突破点。税务机器人核心要解决两个痛点，一是知识库建设、二是对话能力。在税务系统，每年更新法规在150多个，而法规总量更是高达2000多条，这样的基数靠人工生成知识队列并不现实。二是在税务问题错综复杂，纳税人对系统的理解能力不同提问方式也多种多样。

笔者刚刚切入该方向，对该方向整体的业务思考如下：

整体上看，要构建的是面向财税业务的人机一体化全咨询体系，目标是提质（用户满意度），增效（运营效率），降本（咨询成本）。该系统的支撑范围包括财税实务(财政与税收方面的具体实践活动和操作流程)，软件操作，合规税优，政策咨询，人工语言功能操作等，能够覆盖服务前，服务中和服务后的全生命周期，同时支持文本，图片和语音各种模态，整体技术特征包括低耦合，高复用，可演进。

因此和医疗智能产品类似，需要数据和知识双轮驱动。在支撑范围的难度上，实务咨询>政策咨询>软件操作咨询>人工语言功能操作。

会话分析

首先给一个真实的财税咨询对话案例如下：

基本的访客类型包括会记，财务负责人和系统管理员等，在通常的假设中，坐席是不会犯错的，实际上是会的，包括给出的参考文献，错误的知识，模糊的回答等。对话中也存在错别字（您好老四/访客:您浩），指代，符号错误，回复引用等。

通常，我们希望对话中的问题，一定是带有要素的，否则信息不全。但是很多时候访客是无法说清楚一个问题的要素的。

场景中存在多意图的情况，有些意图已经回答，有些意图没有回答。同时，对话中也会存在多余的寒暄的话。

从另外一个角度看，咨询问题中有填表类，也有多模态咨询等。必要的时候，需要追问，如案例1。要求在回复的时候，同时具有财税知识和对话理解能力，如案例2。

什么是好的咨询回答？

高品质的答案应该是相关政策，解决方案和参考案例的结合，同时要说人话。政策和案例是知识中心的关键内容，在上述业务大图中，围绕知识中心，小竹财税，税智星和12366等都有自身的知识体系设计。

举一个12366的例子体验一下什么是好的咨询回答，如下：

但是在税局热点问题中，问题答案相对是固定，简短的，争议性小，有司法解释。如:”2019年4月1日之后，按照原适用税率补开发票的，怎么进行申报？”。此外，对于业务背景强的问题，咨询通常很难解答。所以，笔者也在思考，是不是不给答案，而是给出参考，也能够解决问题，如案例3。

由于咨询系统早期的定位是人机系统，而回答是由人来完成的，因此要分析坐席的画像特征，比如新手坐席，试用期坐席，娴熟坐席等，系统能够提供的价值也存在不同。比如可以给新手坐席提供智能对练的产品能力，对于人效考核严格的团队，系统的响应时间要尽可能短。

对话质控体系

在阿里小蜜的情感分析中，有38类情感，通过对客户表达的情绪作出响应，可以进行更加个性化和拟人化的回复。

同时对话质控体系也可以实现对对话流程中参与双方的管理。

今天和好友相约狮山公园步行道，比较累，故收笔。以上是笔者一个基本的理解，下一篇文章讨论可能的技术实现方案。