本申請涉及智能語音交互，尤其是涉及一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法及系統。
背景技術：
1、隨著保險行業數字化轉型的不斷深入，外呼系統已成為客戶關系維護、續期提醒及服務告知的重要工具。傳統外呼方式逐步從純人工撥號向自動化、智能化方向演進，尤其是在客戶數據量龐大、觸達時效性要求高的續期業務場景中，保險公司越來越多地引入具備自動撥號、話術引導和基礎交互能力的智能外呼系統。這些系統在一定程度上提升了撥號效率，并嘗試通過分析客戶的歷史保單數據或簡單的關鍵詞匹配來篩選意向客戶，以期優化觸達策略。此外，一些系統開始嘗試整合基礎的客戶畫像或業務標簽，旨在為不同特征的客戶群體提供差異化的話術內容。
2、然而，多數外呼系統依賴于預設的固定對話流程或劇本，缺乏對客戶實時狀態的有效感知能力，在通話過程中，系統難以動態捕捉和理解客戶因個人偏好、即時情緒或對產品內容的不同看法而產生的復雜反饋，導致對話策略僵化，無法根據通話情境進行靈活調整。例如，當客戶在續保溝通中表現出疑慮或抵觸情緒時，固定的腳本可能無法進行有效安撫或針對性解釋，從而錯失溝通良機。并且，即使部分系統能夠通過語音轉文本技術獲取客戶的話語內容，其分析維度也往往局限于表面的關鍵詞識別，這導致系統難以準確判斷客戶的真實意圖，進而無法為坐席提供最適配的應對策略或話術建議，影響了溝通效率和客戶體驗。
技術實現思路
1、為了應對上述技術問題，本申請提供了一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法及系統。
2、第一方面，本申請提供一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，采用如下的技術方案：
3、實時接收通話鏈路中的客戶語音流，對所述客戶語音流進行降噪處理并分離客戶語音信號；
4、從分離后的所述客戶語音信號中提取聲學特征，輸入預訓練的情感分類模型，輸出客戶情緒狀態標簽及置信度；
5、將所述客戶語音信號轉換為文本數據，并對所述文本數據進行語義分析，得到語義分析結果；
6、融合所述客戶情緒狀態標簽與語義分析結果，輸入預訓練的意圖分類模型，輸出深度意圖標簽；
7、基于所述客戶情緒狀態標簽和深度意圖標簽，查詢預設的動態策略圖譜，根據所述動態策略圖譜中的策略節點跳轉條件選擇目標對話策略節點及對應腳本；
8、執行所選目標對話策略節點的腳本內容，生成響應語音并輸出至通話鏈路；
9、記錄通話全過程的客戶情緒狀態標簽、深度意圖標簽、策略節點跳轉路徑及響應執行日志，生成結構化溝通報告并優化所述情感分類模型或動態策略圖譜。
10、通過采用上述技術方案，將聲學情緒識別與自然語言語義分析深度融合，超越了傳統外呼系統僅依賴關鍵詞觸發的局限性，實現了對客戶心理狀態和真實意圖的立體化、精準化洞察。進而，依托于具備條件跳轉邏輯的動態策略圖譜，系統能夠在通話中實時研判形勢，靈活選擇最優溝通策略，并將策略轉化為精準的語音響應。尤為關鍵的是，整個交互過程被完整記錄并結構化分析，形成驅動模型與策略持續迭代優化的數據燃料。最終，該技術方案能夠賦予保險續期外呼系統以高度的情境適應性、策略精準性和自主進化能力，為在復雜人際溝通場景中實現智能化、個性化交互提供了堅實的技術基礎。
11、第二方面，本申請提供一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整系統，采用如下的技術方案：
12、語音信號預處理模塊，用于實時接收通話鏈路中的客戶語音流，對所述客戶語音流進行降噪處理并分離客戶語音信號；
13、情緒識別模塊，用于從分離后的所述客戶語音信號中提取聲學特征，輸入預訓練的情感分類模型，輸出客戶情緒狀態標簽及置信度；
14、語義分析模塊，用于將所述客戶語音信號轉換為文本數據，并對所述文本數據進行語義分析，得到語義分析結果；
15、意圖深度計算模塊，用于融合所述客戶情緒狀態標簽與語義分析結果，輸入預訓練的意圖分類模型，輸出深度意圖標簽；
16、動態策略決策模塊，用于基于所述客戶情緒狀態標簽和深度意圖標簽，查詢預設的動態策略圖譜，根據所述動態策略圖譜中的策略節點跳轉條件選擇目標對話策略節點及對應腳本；
17、智能響應執行模塊，用于執行所選目標對話策略節點的腳本內容，生成響應語音并輸出至通話鏈路；
18、閉環優化模塊，用于記錄通話全過程的客戶情緒狀態標簽、深度意圖標簽、策略節點跳轉路徑及響應執行日志，生成結構化溝通報告并優化所述情感分類模型或動態策略圖譜。
19、第三方面，本申請提供一種計算機設備，采用如下的技術方案：
20、一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序以實現如第一方面所述方法的步驟。
21、第四方面，本申請提供一種計算機可讀存儲介質，采用如下的技術方案：
22、一種計算機可讀存儲介質，存儲有能夠被處理器加載并執行如第一方面中任一種方法的計算機程序。
1.一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，其特征在于，從分離后的所述客戶語音信號中提取聲學特征，輸入預訓練的情感分類模型，輸出客戶情緒狀態標簽及置信度的步驟包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，其特征在于，將所述客戶語音信號轉換為文本數據，并對所述文本數據進行語義分析，得到語義分析結果的步驟包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，其特征在于，融合所述客戶情緒狀態標簽與語義分析結果，輸入預訓練的意圖分類模型，輸出深度意圖標簽的步驟包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，其特征在于，基于所述客戶情緒狀態標簽和深度意圖標簽，查詢預設的動態策略圖譜，根據所述動態策略圖譜中的策略節點跳轉條件選擇目標對話策略節點及對應腳本的步驟包括：
6.根據權利要求1所述的一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，其特征在于，記錄通話全過程的客戶情緒狀態標簽、深度意圖標簽、策略節點跳轉路徑及響應執行日志，生成結構化溝通報告并優化所述情感分類模型或動態策略圖譜的步驟包括：
7.根據權利要求1到6任一所述的一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整方法，其特征在于，在執行所選目標對話策略節點的腳本內容之前，還包括：
8.一種基于情緒識別的保險續期外呼策略動態調整系統，其特征在于，所述系統包括：
9.一種計算機設備，其特征在于：包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1到7任意一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于：存儲有能夠被處理器加載并執行如權利要求1到7任意一項所述方法的計算機程序。