安徽移動“回聲”智能體——客戶關注,必有回聲
撰稿人:申凱、李銳
摘要
在如今移動互聯網時代,人們對于工作生活的需求逐漸多元化,這給運營商的傳統通信服務帶來巨大挑戰。運營商每天需要處理海量客戶來話,傳統的用戶投訴來話處理方式效率低、準確性不足,難以滿足快速響應客戶需求的市場。為了更好地服務客戶,安徽移動利用AI大模型的文本分析和理解能力,構建 AI+用戶來話分類體系,能夠精準定位客戶投訴焦點,強化投訴預處理能力,從而提升投訴處理效能。安徽移動切實開展客戶服務的頑疾治理、優化服務質量,要求“說到就要做到,承諾就要兌現”,真刀真槍解決客戶服務頑疾問題。
傳統客戶投訴處理效率低,治標不治本
安徽移動10086熱線每月受理人工來話300萬次以上,月生成各類服務響應工單約30萬張,占客戶問題反映總量的90%以上,是問題處理的最主要渠道,但傳統的客戶投訴處理往往會面臨多種問題。在客戶首次投訴的處理過程中,由于業務形態趨于復雜、一線人員流動性增大,往往會出現投訴處理的服務效率不高、一致性差、處理能力不強等問題;在客戶重復投訴的升級過程中,重復問題識別基于話務員手工點擊,問題溯源效率低、準確性不足,持續損害客戶體驗和滿意度;在問題回溯分析過程中,問題數據基于手工分類,并且與客戶畫像、服務過程、事后感知之間缺乏關聯分析和協同分析,結論也相對單調,分析深度不足。各環節普遍存在問題,治標能力不足、治本不夠深入,導致客戶體驗無法得到保障。
安徽移動構建“回聲”智能體底座,高效治理客戶服務頑疾
安徽移動依托集團聚智、大音等集約化平臺,聚焦10086熱線在客戶問題解決過程中存在的服務效率不高、重復問題預警不全面、分類準確性不足等問題,依托客戶來話、集團大音滿意度評測、潛在不滿識別標簽、客戶滿意指數等客戶數據,基于大小模型能力,打造“回聲”服務分析模型,沉淀來話信息摘要、客戶情緒識別、客戶問題分類、典型場景輔助處理等能力,實現對客戶首次問題處理、客戶重復投訴升級、問題溯源分析三個過程的AI+重塑。

在首次問題處理過程中,“回聲”智能體面向問題受理、問題處理、閉環監督三個核心環節,基于信息摘要、場景輔助、情緒識別能力,實現工單內容自動填寫、典型場景的AI診斷、處理成效的智能質檢,提升問題處理質效。
在重復投訴過程中,“回聲”智能體聚焦精準預警、處理提效兩個重點方向,基于信息分類和信息摘要能力,實現基于大模型的重復投訴識別預警和重復投訴的輔助處理。
在溯源分析過程中,“回聲”智能體聚焦解決投訴的源頭治理,首次根據10086全量來話,結合集團潛在不滿和滿意指數識別結果,從用戶訴求、用戶態度等多維度感知用戶,及時識別風險,輸出服務推諉、違規收費等200+標簽。相關標簽持續沉淀,融入中國移動磐維OLAP數據湖,支撐長周期、多維度溯源分析。通過來話“聽音、回聲、溯源、根因修復”四大流程重塑,賦能投訴治理“抓早、抓小”。
“回聲”智能體三大關鍵技術,實現AI賦能客服業務轉型
一是全量來話轉寫接入,安徽移動協同中移在線公司通過異步調用10086語音準實時轉寫能力,以Kafka消息方式實現分鐘級接入,減少全量話單延遲,并通過音軌分離和方言驗證的方案,提高意圖識別的準確率,解決了每月300萬來話實時轉寫問題。
二是高精度意圖識別,通過清洗、糾錯、口語化轉寫等意圖預處理手段降低模型理解難度,使用正則模板、詞庫匹配、實體引用等方式進行規則化醫實現輕量級、高響應的意圖判定,同時根據不同請求和語義難度來選擇大小模型協同推理,實現更快速、更準確的意圖解析能力,意圖識別準確率接近90%。
三是自研AI能力網關,可通過策略配置,實現后端異構模型的智能調度和負載均衡,同時提供安全路由能力,可針對后端生產系統的接口調用進行安全認證管控、流量管理和接口智能匹配,解決了大模型高并發問題,為規模化應用積累了寶貴經驗。
“回聲”智能體打造安徽移動AI標桿,以技術創新重塑客戶服務體驗
“回聲”智能體已在安徽全省推廣,上線以來,月均調用量可達200萬次,客戶問題解決能力明顯提升,客戶滿意度持續改善,其中投訴處理用后即評滿意度同比改善4.84pp,重復投訴率同比改善1.13pp。目前該智能體已上架中國移動集團的“聚智”智能體平臺,可支持全國各省移動公司復制安徽經驗。
未來安徽移動仍將持續投入“人工智能+”行動,聚焦在市場、綜合、網絡等多領域場景進行AI賦能的創新探索,致力于用AI重塑運營商業務流程,實現數智化轉型。安徽移動將積極運用國產化大模型、自研聚智智能體平臺、自研磐智MaaS平臺與昇騰國產化算力底座,以自主可控的創新科技,推動業務變革,煥新安徽移動生產力。
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