高校財務(wù)智能客服知識圖譜研究

王冬梅

（北京大學(xué)，北京 100871）

0 引言

為高校師生提供財務(wù)報銷、收費及票據(jù)管理、學(xué)費繳納、薪酬勞務(wù)、稅務(wù)政策等方面的咨詢服務(wù)，是高校財務(wù)部門的一項重要工作。然而，由于高校師生眾多、咨詢條目多元化、需求碎片化，財務(wù)工作人員通過電話、現(xiàn)場問答、信息共享等手段開展財務(wù)咨詢工作具有較大的壓力。首先，不同的財務(wù)工作人員難以掌握全部的專業(yè)知識及其聯(lián)系，無法提供全面的業(yè)務(wù)咨詢服務(wù)；其次，有些復(fù)雜業(yè)務(wù)咨詢通常需要多次反復(fù)溝通確認，效率不高。面對上述問題，如何利用信息化、數(shù)字化技術(shù)手段并結(jié)合專家經(jīng)驗實現(xiàn)財務(wù)咨詢工作智能化，是高校需要研究的一個重要課題。

1 高校財務(wù)智能客服現(xiàn)狀

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，各高校財務(wù)部門開始構(gòu)建專業(yè)的信息管理系統(tǒng)，以實現(xiàn)信息共享，提高服務(wù)能力。劉興民提出了要提高信息集成化程度，建立財務(wù)信息共享平臺來提升高校財務(wù)工作的信息化水平；趙翠萍提出了要通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行各部門的信息共享，將部分財務(wù)工作下沉到各院系，提升信息共享的效率；林美佳提出了要通過移動互聯(lián)網(wǎng)微信公眾號來關(guān)注財務(wù)信息，方便信息查詢；李昕等提出要通過自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)將非結(jié)構(gòu)化文字信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化文字信息，將智能客服機器人引入高校財務(wù)服務(wù)體系中，上述研究多處于高校財務(wù)信息化的研究階段。但是，如何從高校財務(wù)信息化轉(zhuǎn)向智能化，以及助力提高高校財務(wù)智能客服的效率和質(zhì)量，目前相關(guān)研究還比較少。本文使用知識圖譜技術(shù)，結(jié)合已有財務(wù)知識和專家經(jīng)驗，構(gòu)建財務(wù)知識圖譜網(wǎng)絡(luò)，通過搜索知識圖譜獲取業(yè)務(wù)信息，提高財務(wù)智能客服機器人問答準(zhǔn)確率和效率，以及高校財務(wù)客服工作的智能化水平。

2 高校財務(wù)智能客服知識圖譜設(shè)計

本文的高校財務(wù)智能客服智能化方案是對現(xiàn)有財務(wù)報銷、收費、系統(tǒng)使用等專業(yè)知識庫中的知識進行總結(jié)抽象，通過知識建模、知識定義、圖譜建模3 個步驟完成各垂直領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建，為上層知識問答、知識發(fā)現(xiàn)、知識推理等應(yīng)用提供支撐服務(wù)。高校財務(wù)智能客服知識圖譜體系架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 高校財務(wù)智能客服知識圖譜體系架構(gòu)

2.1 知識建模

2.1.1 知識抽取

知識抽取是對現(xiàn)有的所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)規(guī)則進行分類、整理，形成知識實體對象。例如，針對學(xué)費相關(guān)業(yè)務(wù)的知識抽取，首先搜集學(xué)費相關(guān)信息系統(tǒng)文檔和知識庫文檔，對文檔內(nèi)容進行分詞；其次對分詞結(jié)果進行統(tǒng)計，抽取關(guān)鍵詞；最后由業(yè)務(wù)專家確認并形成該業(yè)務(wù)的知識實體。比如，針對收費相關(guān)業(yè)務(wù)的知識實體有“收費平臺”“收費”“收款”“退款”“入賬”等；針對學(xué)費相關(guān)文檔，按照上述知識抽取方法抽取后的關(guān)鍵詞為“學(xué)宿費繳納”“學(xué)宿費票據(jù)”“退費”“貸款”等。

2.1.2 知識融合

知識融合是在知識抽取的基礎(chǔ)上，對知識實體進行整合、重組來提升知識圖譜的全面性，提升知識圖譜使用的效率。

例如，在“收費”相關(guān)文檔抽取中獲取的知識實體為“收費平臺”“校園繳費管理平臺”“收費”“收款”“退款”“入賬”，根據(jù)專家經(jīng)驗，“收費平臺”與“校園繳費管理平臺”是同一對象，故將二者融合為同一實體，在應(yīng)用中搜索二者任一實體時，可同時獲取“收費平臺”與“校園繳費管理平臺”相關(guān)知識，同理，“收費”與“收款”可融合為同一實體，這樣可解決實體全面匹配與實體對齊問題。

2.2 三元組定義

針對財務(wù)客服問答的碎片化、復(fù)雜化問題，可基于知識建模形成的各專業(yè)模塊，構(gòu)建基于知識圖譜的財務(wù)客服問答模型，將財務(wù)知識實體、知識實體屬性、知識之間的聯(lián)系一同存儲起來，構(gòu)成知識的三元組。將三元組定義為有向圖=［（），（），（）］，圖中的每個實體節(jié)點包括以下3 個部分。

（1）知識實體（）：財務(wù)各專業(yè)詞條。例如，“收費”“學(xué)宿費”“學(xué)宿費繳納”“學(xué)宿費票據(jù)”均稱為知識實體。

（2）知識屬性（）：知識實體所屬領(lǐng)域、歸屬部門、負責(zé)人、問答題目。例如，“學(xué)宿費”屬于收費專業(yè)，由財務(wù)部門具體業(yè)務(wù)科室的專業(yè)人員負責(zé)，表1 中的3 個問答可作為“學(xué)宿費”的屬性示例。

表1 “學(xué)宿費”相關(guān)問題客服回答

（3）知識聯(lián)系（）：表示知識實體之間的聯(lián)系，該聯(lián)系是各業(yè)務(wù)專家依據(jù)經(jīng)驗建立。例如，如圖2 所示，“收費”與“學(xué)宿費”是兩個不同的知識實體，屬于不同的專業(yè)詞條，收費的對象可以是學(xué)宿費，故可定義二者之間的聯(lián)系為“相關(guān)”；“學(xué)宿費”對應(yīng)的業(yè)務(wù)辦理有“學(xué)宿費繳納”“學(xué)宿費票據(jù)”“學(xué)宿費退費”“學(xué)宿費貸款”等，故可定義“學(xué)宿費”與上述業(yè)務(wù)辦理的關(guān)系為“包含”。

圖2 專業(yè)知識實體之間的“相關(guān)”“包含”聯(lián)系

2.3 圖譜建模

圖譜建模是將通過知識建模得到的知識用三元組表示后，利用專家經(jīng)驗構(gòu)建各知識實體之間的聯(lián)系，形成知識圖譜。在業(yè)務(wù)應(yīng)用中可以通過搜索相關(guān)知識實體和屬性來支撐知識問答。若搜索未成功，可以通過更新知識來完善圖譜，形成閉環(huán)流程。

2.3.1 圖譜產(chǎn)生

基于財務(wù)知識實體、屬性、關(guān)系，本文提出構(gòu)建橫向融合不同主題知識、縱向擴展主題知識的立體網(wǎng)絡(luò)圖譜。橫向的聯(lián)系定義為第1 層網(wǎng)絡(luò)，如圖3 所示，構(gòu)建收費、報銷、學(xué)宿費、系統(tǒng)之間不同業(yè)務(wù)知識的相關(guān)關(guān)系，圖4 是收費的縱向2 層網(wǎng)絡(luò)。

圖3 財務(wù)知識圖譜第1 層網(wǎng)絡(luò)

圖4 收費業(yè)務(wù)與其衍生知識的縱向2 層網(wǎng)絡(luò)

2.3.2 圖譜更新

在圖譜應(yīng)用過程中，可能會出現(xiàn)無法回答問題的情況，需要進行圖譜更新，主要是知識三元組的更新。例如，通過知識圖譜搜索并未發(fā)現(xiàn)“專利費報銷”相關(guān)內(nèi)容，則可增加“專利費報銷”知識實體，建立項目報銷與“專利費報銷”之間的聯(lián)系，并在其屬性中增加問答，最終構(gòu)建全面覆蓋財務(wù)業(yè)務(wù)知識的知識圖譜，如圖5 所示。

圖5 知識圖譜更新增加“專利費報銷”

3 高校財務(wù)智能客服知識圖譜應(yīng)用

知識圖譜將專業(yè)知識與專家經(jīng)驗相結(jié)合，形成知識網(wǎng)絡(luò)，可為知識問答、知識發(fā)現(xiàn)提供支撐，將知識圖譜應(yīng)用于微信等即時通信軟件，能提升知識全面性與使用效率，提高財務(wù)智能客服的智能化水平。

3.1 知識問答應(yīng)用

由于財務(wù)業(yè)務(wù)具有知識碎片化、關(guān)系復(fù)雜化等特征，知識圖譜在知識問答實際應(yīng)用中，高校通常采用Neo4j 等圖數(shù)據(jù)庫而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行知識存儲，以提升圖譜中節(jié)點搜索的效率和知識更新的效率，這為知識圖譜的高效應(yīng)用提供了重要保障。智能客服在問答中通常需要提供“秒級響應(yīng)”，所以可將知識圖譜應(yīng)用于高校財務(wù)客服智能問答中，能夠有效提升問答響應(yīng)及時性。

以P 大學(xué)為例，由各部門的業(yè)務(wù)骨干按照知識抽取規(guī)則梳理本部門業(yè)務(wù)，形成財務(wù)答疑手冊（專家知識），在本校財務(wù)部門公眾號嵌入財務(wù)智能客服模塊。業(yè)務(wù)經(jīng)辦人通過在對話框輸入要咨詢的業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞，系統(tǒng)運用知識圖譜在財務(wù)答疑手冊中搜尋業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞相關(guān)的內(nèi)容，顯示在公眾號的對話框中。如果業(yè)務(wù)經(jīng)辦人咨詢的關(guān)鍵詞沒有被收錄在財務(wù)答疑手冊中，那么系統(tǒng)會記錄該關(guān)鍵詞，并會統(tǒng)計該關(guān)鍵詞的頻率，并記錄在后臺，業(yè)務(wù)骨干會將關(guān)鍵詞相關(guān)業(yè)務(wù)知識補充到財務(wù)答疑手冊中，以此不斷豐富財務(wù)答疑手冊，提高知識問答效率。

3.2 知識發(fā)現(xiàn)應(yīng)用

利用用戶在圖譜中的搜索序列，發(fā)現(xiàn)用戶辦理業(yè)務(wù)的事件流程及其遇到的問題，構(gòu)建事件圖譜，貫通系統(tǒng)流程，提升業(yè)務(wù)辦理效率。

4 結(jié)語

本文針對高校財務(wù)客服工作的現(xiàn)存問題，如財務(wù)工作人員溝通成本高，在高校財務(wù)信息化的基礎(chǔ)上，抽取各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的財務(wù)知識，借助專家經(jīng)驗，構(gòu)建財務(wù)智能客服知識圖譜，該知識圖譜可在財務(wù)客服智能問答中發(fā)揮作用，能將用戶提問在圖譜中進行匹配搜索，提供秒級精準(zhǔn)響應(yīng)，并依據(jù)不同用戶提問意圖提供個性化答案，以提升全校師生對財務(wù)客服服務(wù)的滿意度。