基于电力ICT业务场景的智能客服创新研究与实践

将AI与大数据技术应用于电力ICT客户服务,针对传统客服的三大问题:前端坐席知识库缺乏自学习能力、中端积累的ICT客服数据不能有效分析利用、后端质检不能全覆盖且缺乏情感识别。通过构建智能知识库、自学习分析模型、信息系统故障原因关联分析模型等,实现人机结合的智能客服模式、全量话务智能质检,提升客户服务满意度。前端,系统根据用户口述问题,实现语音交互,将用户导航至指定业务条线客服人员,为用户进行精准服务。中端,通过前期积累数据,得出用户实用化大数据分析。主要体现在通过关联词分析用户潜在需求,通过话务量与检修关联分析得出信息系统故障情况,缩短故障时间等,通过话务引导信息系统改善方向,实现辅助分析决策等。后端,为根据情感分析及机器学习的情感分析实现全话务智能质检,提高用户满意度。文章提供了一种提供用户实用化热点检测、故障辅助研判、用户行为分析等智能分析服务的创新研究及实现,为各业务部门提供主动式精准服务,全面提升信息化价值创造力。