淺論基于大數據的客服機器人系統研究

云南電網公司曲靖供電局 艾 淵

淺論基于大數據的客服機器人系統研究

云南電網公司曲靖供電局 艾 淵

曲靖供電局1000號呼叫中心為用戶和運維部門提供了統一聯系點，為IT運維服務提供了統一的流程支持，實現了規范化、流程化的管理。基于大數據的客服機器人系統實現了7×24小時不間斷的服務，優化了問題獲取的及時性和有效性，解決了現有人工客服處理重復問題和工作時間外無法及時處理故障的現狀。

客服機器人系統；大數據知識庫；智能

1. 基于大數據的客服機器人系統

1.1 系統簡介

客服機器人是在大規模知識處理基礎上發展起來的一項應用，適用大規模知識處理、自然語言理解、知識管理、自動問答系統、推理等等技術行業。智能客服不僅為企業提供了細粒度知識管理技術，還為企業與海量用戶之間的溝通建立了一種基于自然語言的快捷有效的技術手段和提供精益化管理所需的統計分析信息。

本文中探討的客服機器人的核心是大數據知識庫，大數據知識庫通過網絡把所有可能遇到的問題及故障排除方法集合到大數據知識庫里（一二三線工作人員也可以將自己的工作經驗錄入到知識庫）。通過該系統可統計全局IT設備故障問題的數量、種類、故障高發區、工單類型等信息，同時根據聊天內容進行訪客數據統計及客戶問題分析和客戶新需求收集，深度挖掘數據信息，自動生成分析報表，幫助信息中心了解日常故障情況、故障點、故障范圍等的問題。還可以通過收集客戶提供的各種問題做成一個故障處理的小軟件，客戶通過網頁下載，自助運行就能處理各種小故障。

該系統結合了客服機器人、在線人工客服，自動識別用戶信息，按照故障等級分配、優先分配等多種智能分配方式，確保客戶可以在第一時間被匹配到最合適的客服接待，大大提升體驗的滿意度與用戶粘性。當遇到客服機器人遇到無法解答的問題時，會自主切換到人工客服處理，同時也具備學習功能，有效處理重復問題故障。該系統還提供語音智能識別功能，能快速查詢問題及時給出問題處理方案。同時客服機器人可提供手機APP、WEB頁面訪問方式，大大改善了用戶故障申報的局限性。

1.2 基于大數據的客服機器人系統研究簡介

1.2.1 大數據知識庫的研究

大數據知識庫通過網絡把所有可能遇到的問題及故障排除方法集合到大數據知識庫里，IT客服通過大數據知識庫自動收集類似問題和問法，匹配相似問法自動學習，提升智能問答準確率，結合訪客的選擇和IT客服的智能判斷，自動補充和完善系統不具備的知識庫詞條，快速完成自我學習。

研究步驟包括如下：

1）形成大數據知識庫；

2）錄入一二三線工作人員的工作經驗；

3）更新大數據知識庫；

4）研究IT客服的自主學習功能。

1.2.2 大數據統計分析的研究

深度挖掘數據信息，自動生成分析報表，幫助信息中心了解日常故障情況、故障點、故障范圍等的問題。

研究步驟包括如下：

1）可視化分析：統計全局IT設備故障問題的數量、種類、故障高發區、工單類型等信息；

2）數據挖掘算法：根據聊天內容進行訪客數據統計及客戶問題分析和客戶新需求收集；

3）預測性分析能力：大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4）語義引擎：大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗。

1.2.3 工單查詢的研究

工單的透明化是為了實現咨詢、投訴等全部工單處理過程的可見、可管、可控。對一些工單處理質量不高、部分工單超時限、問題點不清晰、不能及時解決等問題,從工單分類、處理環節、系統完善等方面入手，理順工單處理流程,提高處理速度和質量,提升客戶感知。

研究步驟包括如下：

1）工單的分類；

2）故障問題的追蹤；

3）提供故障維護人員處理的實時進度查詢。

1.2.4 語音識別的研究

智能語音功能避免語言組織與輸入的麻煩，能快速查詢問題及時給出問題處理方案；在試運行階段進行實際語音準確率的驗證和調整。

研究步驟包括如下：

1）建立識別基本單元的聲學模型及語言模型；

2）基于聲道模型和語音知識的方法，模板匹配的方法以及利用人工神經網絡的方法來實現；

3）利用開源軟件（如百度語音）來實現智能語音識別。

2. 結束語

曲靖供電局基于大數據的客服機器人系統研究保障了應用系統、網絡、終端等相關問題的及時反饋，從而提高了可用性與易用性，同時也為高效穩定打下基礎，減輕了人員短缺、維護量增加、技術發展、成本增長及預算不確定性等各方面因素的影響，能有效減少了企業工作的中間環節、降低成本、加快信息流動，提高了曲靖供電局IT服務水平。

[1]知識推廣[J].遼寧廣播電視大學學報,2015年3期:119-119.

[2]陳仁林,郭中華,朱兆偉.基于BP神經網絡的說話人識別技術的實現[J].智能計算機與應用,2012年2期:47-49.