各位嘉宾大家好，我是国网客服中心北方分中心的常利健，很荣幸跟大家分享国网客服中心智能服务典型实践经验。首先我来介绍一下国网客服中心。中心是成立于2012年。是国内首家总部集中运营的公共事业类客户服务中心。服务地域跨度是26个省，服务客户4.7亿，现有管理人员及客服专员四千余人。坐席工位4700席，通过十年不断的进步，我们中心相继获得了全国质量奖管理特色奖，全国实施用户满意工程先进单位。连续八年荣获中国最佳呼叫中心称号。

      下面来给各位专家分享一下我们在典型实践方面的主要做法，随着大云物移智，区块链等新技术的快速发展，客户服务呢更趋于移动化，智能化。因此呢，我们也进行了服务的转型升级。围绕打造智能服务能力提升整体服务效能，升华客户服务体验三大目标，开展了智能服务，医用体系建设。搭建了智能客服，智慧坐席，智能运营三大智能体系。首先是在智能服务应用体系建设方面。智能客服主要是面向客户应用新技术代替人工坐席，实现人机对话，自动辨识，并且主动精准地满足客户服务需求。智慧坐席主要是面向一线服务人员通过智能化的服务策略推送信息提醒辅助制单等方式支撑快速解答客户诉求。并且完成标准化程度比较高的重复性工作。有效减低服务难度，提升服务的志向。智能运营呢，主要是面向管理人员。为日常的管理提供先进有效的智能化管理手段持续提升管理效能，打造一流管理能力，包括智能运营调控，智能话务预测与排班，智能质检，智能运维等等。

      下面呢是智能客服建设。我们国网客服中心是以向客户提供优质便捷，多元化的服务为目标，积极应用移动互联网，云服务，人工智能等成熟可靠的先进技术手段，稳步推进多渠道智能客服体系建设。先后于2020年2月，2020年7月完成智能文本机器人。语音机器人的全网覆盖应用，有力的支撑了公司提质增效，客户侧数字化，新基建等工作任务全面落地实施取得了比较好的成效

      首先我们是打造了两个人工智能核心能力平台。包括ai基础平台和运营平台。我们建成了a i技术平台，主要是为95598客户服务业务智能化建设及核心能力，共享提供底层的技术支撑。形成了语音识别，语音合成，语音理解，知识图谱，人机绘画，机器翻译，六大核心能力组建。其中语音转移准确率达到了95%以上，语义识别准确率达到了90%以上。我们建成了ai运营平台。涵盖智能管理，数据中枢模型训练三大功能模块。有效地满足了业务设计。关键指标实施监控，语音语义标注在线闭环管理等运营需求有力的支撑了智能服务运营工作。第二个呢是我们依托ai运营平台。A i基础支撑平台两个人工智能核心能力平台同时还整合了大数据平台，95598基础支撑平台智能知识库等系统及数据资源，构建了智能机器人的流程，服务能力以及知识问答能力。通过电话和在线渠道向客户提供智能自助的服务。其中呢智能语音场景包括呼入和呼出两大类，建设有包括信息查询和简单业务办理等24小类的智能服务场景。我们的智能语音机器人服务遵循的这个业务规则呢？与人工服务基本能够保持一致。转人工的策略基于客户诉求身份识别，机器人服务状态三要素来的研判结果。自动的精准匹配人工坐席技能。

      我下面以这个欠费停电客户来电报修这个场景为例。客户根据电话语音导航，导航播报的引导语，选择故障报修请按一，并且表述我家停电了，机器人将客户音频数据转移为文本信息。通过语义理解引擎自动匹配故障报修意图，进入故障报修智能服务场景，机器人向客户索取户号等档案信息后，按照应用规则自动调起关联的停电信息，供上报修记录，客户用电状态等数据进行综合研判，发现客户属于欠费停电。机器人就会通过语音合成引擎主动告知客户查询结果，并且引导客户结清欠费。我们上线智能机器人之后，客户的诉求优先由智能机器人来受理。既有效地解决了业务高峰时段客户等待时间长的痛点，同时又起到了分流人工业务的作用。话务尖峰时段与平稳时段的涨幅由上线前的一到1.8倍降到了1.1倍。人工应急的时长同比缩短了30%以上。尤其是在2020年疫情爆发的初期，智能服务量持续快速的上升。3月至4月机器人受理业务313.94万个。环比上升了414.09%。分流人工服务共计130.38万个。

      下面呢来介绍一下智慧坐席应用方面。在这方面我们是整合了多渠道的信息数据。支撑模型的智能决策。为客户专员管理人员提供客户画像推送联络视图推送话术，建议智能填单风险预警。知识随行等智能助手的功能。那么在知识方面呢，我们搭建了全网云上互联全渠道贯通的智能知识共享平台。主要是基于地域，角色，渠道，三级知识维度实现了线上线下一体化。从受众群体来看，可以支撑95598电话和在线客服专员。实体营业厅以及电动汽车保险等产业单位等营销服务人员。从渠道上来看，可以支撑95598网站网上国网app自助查询终端等各类服务渠道。

      目前呢，我们云上部署的95598智能知识库可以有效的支撑全国26个省。自治区，直辖市的电力服务人员在线知识，查询与管理应用。累计注册用户7.94万个。其中营业厅供电所等一线网点用户4.42万个，全网日均登陆2800余人次。那么对于这么大的庞大的知识库我们怎么管理呢？我们是实现了知识资产图谱化管理。主要是涵盖了知识标签1367个关，关系触点达到了371个，涉及的知识点是12.7万条，关键词可以匹配海量知识进行快速的检索。知识的检索成功率可以达到96%以上，检索的翻转用时不超过十秒可以支撑客服专员的这个答复，严重差错率也是由1.88%下降到了0.49%。

      下面来介绍一下客户的标签，客户标签主要是以这个建设客户画像产品为核心，设计客户标签1200余个，可以实现这个停电敏感，现在潜在投诉非户主查询等41个客户特征的系统自动识别。实现了根据客户标签智能推荐服务策略。定制个性话术，辅助提升了客户服务的精准性。

      下面做一个具体的一个介绍。首先是客户标签显示功能。这个主要是标签的客户来电后系统自动识别，并且在右受理界面显示客户标签，提示客服人员识别客户潜在身份特征及行为特征，辅助客服人员做好及时应对工作，提升客户服务满意度水平，下一个功能是拨打次数统计的功能，这个功能是显示于客户业务受理界面，客户标签部分的下面。根据客户历史拨打的情况，显示投诉故障，报修，举报意见建议，投诉表表扬，服务申请八类业务历史拨打的次数，还有这个人工标签的标记功能，手工标签标记的这个选项主要是位于业务受理界面，客户标签右侧部分客户人员可以对客户进行手工标签的标记。可以进行单选及多选的操作，也可以选择其他项，并在输入框中标记信息。第四个功能是共享标签的显示功能，省公司标注的这个标签，客户来电后一方面系统识别并在受理界面特殊客户处显示客户标签，提示客服人员特殊客户属性。同时呢，我们为了切实满足老年用户的用电需求，也是在较短的时间内完成了60周岁以上客户标签。约1430万人。成功上线了老年人客户标签嵌入智能服务流程这个功能，目前老年客户拨打95588热线服务时候已经不再需要经过语音导航按键选择等环节就可以直接进入人工服务。这样呢就为老年人提供了一个更加温馨便捷的服务，这也是首次实现客户标签与95598自助云系统的融合应用，也为我们客服专员在业务服务受理环节提供差异化的服务提供了便利。

      下面来介绍一下服务风险预警我们的这个应用，主要是开展这个服务风险预警的防控，针对这个重复拨打服务升级业务进行特征，研究总结服务升级业务路径的特征。和客户拨打行为的特点构建了客户重复拨打投诉预警模型，为客户专员服务风险防控提供了支撑。

      下面这个比较智能的功能是坐席实施辅助支撑和智能填单，我们主要是依托实时语音转移和自然语言理解这个技术，在通话过程当中进行实时语音的分析，实现话术建议，客户情绪提示，客户答案推荐等功能辅助客服，客服专员开展又受理，并且呢自动摘要提炼生成工单所需信息，辅助工单填写有效降低按头时长。在这个智能运营方面，我们建设的场景主要是包括智能调控，智能语音质检，排班预测可以支撑95588服务过程数据，客户热点诉求等数据的自主业务分析，首先呢是建立了服务资源智能化调控体系，创新建立了涵盖全景监测，分级预警，自主研判，智能调控运营前过程的智能化集中调控工作流程，为管理人员提供话务运行监控及应急指挥调度，坐席状态监控关键指标监控等功能。通过建立灵活的坐席人员这个技能调整的策略，辅以应急指挥研判策略及全部所需的支撑数据，确保中先四级应急指挥体系快速执行，保证话务高峰时的人员快速调配，实现全流程实施监测及线上化应急指挥管理，通过智能应急调控系统，对全渠道600余项指标秒级监测应急响应时长缩短50%以上。

      下面来介绍一下这个智能化预测与排班管理的情况，在这一方面我们主要是搭建了智能化预测与排班管理体系，应用大数据平台进行历史呼入话务量，客户案件数据等服务数据归集，创新开发符合电力行业特点的多因子智能化预测模型，月预测准确率提升至86%以上。基于话务预测结果及人员能效数据科学进行坐席预测，保障人员排班与化预测最大程度拟合，实现化物量与人工服务能力的动态平衡坐席占用率提升了12.21%

      在质量管理方面，我们建设了基于智能语音的全景化，可视化质量管理模式。主要是引入了深度神经网络加耶尔马科建等先进的语音分析及深度学学习技术。构建了电力行业，原料库和敏感词库。系统能够精准定位敏感信息业务热词等服务，关键信息，自动识别静默强化服务业务类别错判等风险点。实现听看结合和自动研判的智能化。推动人工质检工作能效提升50%以上。将大海捞针式的人工随机质检转变为问题导向式的精准质检。差错检出能力提升四倍以上，服务风险管控能力显著提升。

      下面我们给大家直观演示一下不同人员的操作界面，首先是班长应用界面。可以出现实施质检话务监控。这边可以进入到一个班长对班组内所有客服进入一个接听状态后，再显示在线这就是它正在通话。咱们单击它就会出现发客服与客户的一个通话。实时的转译成文本，这边呢可以对它添加一个特别的关注，如果我特别需要关注这名客服，现在它单击右键点击确认添加。那这边会有出现关注。然后这边服务关注点记录，这个是属于咱们系统根据配置的后台规则，对服务过程中的服务违规点异常情绪敏感话题话语场景事件等服务事件进行提醒，当出现该种事件的时候，系统将在此模块进行痕迹留存，提示客服人员关注此类问题。然后在服务过程中班长向客服人员发送信息就可对他进行提醒，提醒注意出态度！那这样该客服就会收到该私信进行提醒！大家可以看到这是客户专员在受理的过程当中，如果进话的时间比较长，那么我们这个交互的界便是可以给客户专员进行一个提示的。

      下面介绍一下我们客服中心基于大数据技术的服务改进情况，在这方面我们主要是开展大数据的分析，研发了客户画像，员工画像，服务渠道，效能评估，客户诉求洞察用户用能视图等核心能力产品，根据客户画像，客户诉求的识别结果，将客户的这个服务偏好所在区域的热点事件服务风险数据化。针对性的开展服务设计 实现差异化精准服务。

      那么下面来给大家看一下我们客户画像产品的一个介绍。随着互联网联网时代的快速发展，人们日益享受到智能化。个性化的服务。当越来越多行业利用客户画像提升客户体验，电力企业围绕电力服务全触点，建立了专属的客户画像来为客户提供精准服务。结合业务痛点，发挥利用自己的数据资源优势，进行标签建设，以往客服专员只将业务诉求通过工单传递至省公司。为提供客户情绪性格与专业度等信息，省公司现场服务人员一旦安排不合适，存在服务风险。现在中心将服务信息汇总以客户标签将业务诉求的形式传递至沈公司职称沈公司开展精准服务，防范服务风险。以往省公司未将费控换表通知欠费预警等信息传递给客服中心，当客户来电咨询时，客服专员由于不清楚现场情况，无法有效解答，只能派单处理，处理问题时间长极易引起客户不满。现在省公司收集服务接触关注关键信息，以客户标签加知识定制的形式传递制中心支撑客服专员精准服务为客户提供便捷化，个性化服务。以往省公司开展营销活动，是按照行政区域进行推广，无法精确到电表和电话号码上，客服专员判断不准确，只能派发工单，耗费省公司服务资源，现在中心将历史服务信息与省公司业务活动信息关联，识别活动影响范围下的客户清单，通过客户标签加智能推荐为协同服务提供支撑，达到更精准服务的目标。目前中心已与江西，山西完成标签共享建设将与湖北，四川，安徽，河北，浙江，江苏，山东，湖南等多家省公司开展标签共享工作。未来将通过数据有机融合，形成360度客户洞察，支撑网上上国网的产品。业务，客户三大运营。在产品设计，产品运营，精准营销，精准服务，风险防控管理提升等业务创新方面发挥更大作用。随着电力客户画像产品的深度应用，能够不断满足人民美好生活需要，切实践行人民电业为人民的企业宗旨。

      我相信随着五G和大云物移智等新技术的发展，我们将会为客户提供更便捷友好智能的服务体，国网客服中心将不断深化智能技术应用，加速推动95598客户服务融合发展，更好的满足客户需求，提升客户满意度。我的分享到此结束，欢迎大家到国网客服中心交流指导，谢谢大家！