智能ICT客服大数据分析创新研究与实践

2018-09-11 08:52国家电网公司信息通信分公司郑蓉蓉闫珺路
中国电业与能源 2018年8期
关键词:知识库客服引擎

国家电网公司信息通信分公司 郑蓉蓉 闫珺路

随着电力企业信息业务的不断拓展,客户数量不断增加,传统的电话客服人员只能实时提供一对一服务,客户接待容量低,经常遭遇排队情况,客户无法得到第一时间服务。此外,呼叫中心客服坐席经常应对重复性问题,一方面企业为重复劳动付出高人力成本,另一方面机械工作也消耗着员工的工作热情。本文的智能ICT客服大数据分析实践可解决传统客服突出矛盾,不但能在结构化和非结构化大数据分析中找到问题答案,而且可以通过机器学习理解用户个性化的需求,并且随之采取灵活的服务措施,提升用户体验。

研究思路

智能客服的背景与意义

智能客服近几十年来飞速发展,从1997年打败国际象棋冠军的“Deep Blue”,2011年极具挑战性的医疗机器人“Watson”,再到 2017年战胜多位围棋大师的“Master”,人工智能正在融入各个行业。人工智能一个重要应用场景是同用户进行基本沟通,并自动回复用户的问题,以达到降低企业客服运营成本、提升用户体验的目的。传统呼叫中心问题提报来源不同,虽可汇入统一系统,但资源无法动态分配。智能ICT呼叫中心的愿景为设立统一管理,急需统一储存、统一维护、统一分配、统一管理的综合受理平台。

智能ICT客服的研究重点

智能知识库和智能分析引擎是智能ICT客服研究重点:

智能知识库:通过人工客服日常积累的问题集,建立一个高质量、高扩展性的语料库,并在此基础上通过各种渠道获取尽可能多的行业问答知识。语料库是智能客服知识库寻找答案的来源,语料库覆盖面越广意味着智能客服知识库可以回答的问题越多。

智能分析引擎:用户所提的问题的形式通常都是非标准化的,同一问题的问法多种多样,因此必须将各种形式的问题归一化,以便同知识库中的标准问法匹配。

功能介绍

智能知识库

建立完善的知识库,提高知识完备性、准确性,再通过智能客服知识库的快速分析,满足客户问题的快速响应,可大大提高智能客服知识库对客服坐席的支撑作用。

构建知识库模型:基于语义而非词形的语言词典结构建立动态多维度智能知识库模型,可进行知识的有效积累和复用,使用语言知识库和业务知识库两库构建智能知识库,两库分离的维护机制有利于智能客服知识库系统的维护和扩展,便于维护人员对于企业知识进行规范的精细化管理。

工具界面-用户需求分析

构建智能服务引擎:基于自然语言处理技术,通过智能分词、模板匹配、相似度计算等定位知识点,并将问题答案反馈给用户。智能服务引擎具备词法分析、句法分析和语法分析的三重能力。智能服务引擎具有密集的算法和密集的数据,包括了智能分词及标注引擎、语意分析引擎、智能问答系统、命名实体识别系统、聊天引擎和答案处理引擎等。

本研究针对国家电网公司海量知识进行长期的机器训练,形成了专属的自然语言交互引擎,达到了毫秒级对话水平。当提出的问题中缺少一些关键信息时,引擎会将这样的问题与问题的上文结合起来进行分析,再给出最合适的答案。智能服务引擎模拟人的思维进行交互,一些特定知识点之间存在着关联关系,引擎具有“记忆用户上文”的能力,并能和新的问题结合在一起进行解析并给出答案,体现了智能客服知识库问答过程的流畅性。

智能ICT客服大数据分析

本研究区别于传统话务数据指标分析,重点在客户问题语义上。本文从信息系统实用化热点分析、用户需求分析两方面使用大数据技术进行挖掘。

信息系统实用化热点分析。本研究通过业务条线和问题数据分析掌握不同业务类别的用户需求,在此基础上进一步对问题进行分类,从而切实解决客户问题,提高客户满意度。能否真实了解客户需求,并提供有效解决方案,是区分客服管理水平的差异的关键点。实现模型步骤如下:

1.将多元信息转化为文本信息。

2.将文本信息导入大数据分析模型。

3.结合ICT专业词库、停用词库将原数据进行分词并清洗数据。

4.按频率统计方法及关联关系算法分析出数据中高频词汇及关联词汇,指导坐席明确描述问题时精准定位问题。

5.结合智能知识库,统一分类颗粒度,按照业务场景将问题进行分类,并展示业务详情及原因分析。

6.针对不同问题现象,根据自学习机制,匹配对应解决办法,通过对比完善并补充智能知识库,扩大其支撑范围。

7.可实现用户实用化热点的监测分析,从应用运维角度切入提升业务智能运营水平。

用户需求分析。本研究通过用户需求数据分析,对用户问题进行分类,进行用户肖像绘制,形成用户个性化热点问题、热点服务用户分布、热点服务部门分布、用户实用化轨迹,为用户进行需求挖掘,提升用户满意度。工具实现界面如上图,为用户提供主动式精准服务。

智能ICT客服大数据分析创新研究与实践具有重要的经济效益及社会效益。可帮助明确信息系统优化方向,节约无效开发资金。在社会效益上:一是节省用户导航等待时间等,提升客户服务满意度;二是明确信息系统优化方向,向服务界面友好化系统转变;三是深挖用户需求,树立客服品牌,提升服务能力。

目前,智能ICT客服大数据分析已应用于国家电网信通公司,并为国家电网总部多个部门定制大数据分析报告。本创新在技术、知识库、商业模式方面有高度可移植性和共享能力。下一步可在电力系统内部及社会各行业ICT呼叫中心推广使用。

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