文章摘要：運(yùn)營(yíng)商迫切需要構(gòu)建智能運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)，推動(dòng)集團(tuán)各省分公司向智慧化運(yùn)營(yíng)邁進(jìn)。智能工單處理技術(shù)在探索運(yùn)營(yíng)商智能運(yùn)營(yíng)解決方案的過(guò)程中，拓展了工單檢索、知識(shí)推薦、工作單派送、知識(shí)運(yùn)營(yíng)等運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，有效幫助運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)“降本增效”的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

近年來(lái)，運(yùn)營(yíng)商領(lǐng)域生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)工作的內(nèi)外環(huán)境發(fā)生了深刻的變化，必須加快向標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)化、自動(dòng)化、智能化的新模式轉(zhuǎn)變。

操作者領(lǐng)域的工單處理是與客戶體驗(yàn)密切相關(guān)的一項(xiàng)重要工作，要求處理人員具有豐富的第一線業(yè)務(wù)知識(shí)和很強(qiáng)的綜合分析能力，因此它是一項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)密集、適合于智能改造的工作。文章結(jié)合運(yùn)營(yíng)商領(lǐng)域?qū)χ悄芄ぷ鲉翁幚淼呢S富實(shí)踐進(jìn)行了探討。

對(duì)運(yùn)營(yíng)商客戶服務(wù)熱線業(yè)務(wù)流程而言，一般包括報(bào)修、舉報(bào)、投訴、建議、咨詢、意見、表?yè)P(yáng)、查詢、訂閱服務(wù)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都要產(chǎn)生大量的工作數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，運(yùn)營(yíng)商的投訴受理流程是在客服人員接到客戶投訴電話后，根據(jù)客戶描述生成投訴受理內(nèi)容，人工對(duì)投訴類型進(jìn)行判斷，并進(jìn)行投訴處理，形成投訴處理。顧客投訴管理作為運(yùn)營(yíng)商高質(zhì)量服務(wù)工作的重要一環(huán)，需要以業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)(WEB端/APP)，充分挖掘客戶投訴數(shù)據(jù)，把握客戶訴求，不斷提升客戶滿意度。

有鑒于此，運(yùn)營(yíng)商迫切需要構(gòu)建智能運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)，推動(dòng)集團(tuán)各省分公司向智慧化運(yùn)營(yíng)邁進(jìn)。智能工單處理技術(shù)在探索運(yùn)營(yíng)商智能運(yùn)營(yíng)解決方案的過(guò)程中，拓展了工單檢索、知識(shí)推薦、工作單派送、知識(shí)運(yùn)營(yíng)等運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，有效幫助運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)“降本增效”的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

總的來(lái)說(shuō)，智能工作單處理技術(shù)/引擎能夠?yàn)檫\(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)部門帶來(lái)以下業(yè)務(wù)價(jià)值：

優(yōu)點(diǎn)1：結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)制圖提高短文本分析的準(zhǔn)確性

客戶服務(wù)熱線中用戶的非正式表達(dá)很多，如“那個(gè)給我取消了我還沒(méi)有訂那個(gè)”都是指代不清的口語(yǔ)化說(shuō)辭，而且缺少有意義的特點(diǎn)；還有字少信息量大，比如“我問(wèn)你是什么平臺(tái)？那么他為什么打電話給我說(shuō)？“免費(fèi)流量…”中提到的“零八五(營(yíng)銷熱線)”屬于運(yùn)營(yíng)商領(lǐng)域特有的詞匯，需要結(jié)合運(yùn)營(yíng)商領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識(shí)進(jìn)行處理。引入知識(shí)圖譜，做長(zhǎng)、短的文本處理分析(與復(fù)旦大學(xué)肖仰華教授合作)，解決了文本稀疏等難題。

優(yōu)點(diǎn)2：機(jī)器學(xué)習(xí)模型與人工反饋機(jī)制使產(chǎn)品更加智能化

有幾種機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型，隨著業(yè)務(wù)人員的使用和 bad case反饋，智能工作單引擎將逐漸“學(xué)習(xí)”到更多的商業(yè)知識(shí)，變得越來(lái)越“聰明”，準(zhǔn)確率、召回率和F1Score將逐步提高。

優(yōu)點(diǎn)三：人機(jī)協(xié)作極大地提高了商業(yè)分類系統(tǒng)的構(gòu)建效率

工作單處理中需要對(duì)工作單所反映的問(wèn)題進(jìn)行自動(dòng)打標(biāo)，這需要事先考慮建立業(yè)務(wù)標(biāo)簽系統(tǒng)。標(biāo)記系統(tǒng)的構(gòu)建要遵循“相互獨(dú)立、完全窮盡”的“MECE (Mutually Exclusive CollectivelyExhaustive)原則。但是，人工建立分類系統(tǒng)的成本較高，需要業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)豐富的員工參與，一般人很難在短時(shí)間內(nèi)完成一套高質(zhì)量的業(yè)務(wù)標(biāo)牌系統(tǒng)。

利用高級(jí)的無(wú)監(jiān)督語(yǔ)義算法，可以幫助業(yè)務(wù)人員在短時(shí)間內(nèi)建立一個(gè)科學(xué)的商業(yè)標(biāo)簽系統(tǒng)：

采用無(wú)監(jiān)督語(yǔ)義聚類算法，可以從大量的未標(biāo)注業(yè)務(wù)語(yǔ)料中發(fā)現(xiàn)潛在的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。以一小部分先驗(yàn)知識(shí)(即具有一定結(jié)構(gòu)的種子詞匯)為基礎(chǔ)的主題模式，可以提高主題劃分和主題詞擴(kuò)展的質(zhì)量?！爸悄芄ぷ鲉翁幚硪妗痹谄渌袠I(yè)的前景，除了運(yùn)營(yíng)商的典型運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景外，文字密集的其他領(lǐng)域，如銀行、保險(xiǎn)、電力、運(yùn)營(yíng)商等，每年都需要處理數(shù)以萬(wàn)計(jì)的工作單數(shù)據(jù)，并且需要基于自然語(yǔ)義理解技術(shù)的智能工作單處理引擎進(jìn)行能力支持。當(dāng)前，上述領(lǐng)域的工單處理系統(tǒng)只在工單報(bào)送、審批、歸檔等辦公事務(wù)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，在問(wèn)題分析處理的最主要環(huán)節(jié)上，還是主要依靠人工。以上領(lǐng)域的服務(wù)智能化已是大勢(shì)所趨，其中工單處理是與客戶體驗(yàn)密切相關(guān)的一項(xiàng)重要工作，需要處理人員具有豐富的業(yè)務(wù)知識(shí)和很強(qiáng)的分析能力，是一種經(jīng)驗(yàn)密集的工作，適合于智能改造。

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