供热企业智能客服系统研究与应用

供热企业智能客服系统研究与应用【关键词】供热智能客服；智能语音导航；AI智能；移动互联网ResearchandApplicationofIntelligentcustomerservicesystemforheatingenterprisesAbstract:Heatofusersgrows,people'sfeedbackspeedofcustomerserviceandcontinuousimprovementofqualityofservicerequirements,requirementsforcustomerservicesystemtopoftheheatingcompany.ThisarticleisbasedongroupHeatingCompanyofTianjinactualsituation,andheatbusinessrequirementsfromtheuser,intheforheatsupplybusinessprocessesandfunctionalityoftheservicesonthebasisofadetailedanalysisoftheintegrationintothenewgenerationofAItechnologyandmobileInternettechnology,fromtheoverallArchitectureDesignofIntelligentcustomerservicesystem,businessdesignandintelligentvoicenavigationsystemKeywords：Heatingintelligentcustomerservice；Smartvoice；AI；MobileInternet0引言客服是企业对外交流的窗口，作为企业业务发展的助推器，对公司的发展有着至关重要的作用，各时期均在依托相关的技术促进客服软件的开发和发展，现阶段正处于从传统客服向智能客服转变的阶段。传统客服多是依托人工提供相应的咨询和业务服务，各行业企业都存在对客且由于客服人员的专业能力参差不齐、人力精力有限等因素的约束，传统客服逐渐暴露出效率低、智能化程度低、多渠道能力较弱等问题，逐渐成为行业高速发展的阻碍。随着人工智能、AI一的电话咨询转变由微信、微博、App、网页等多渠道转变，传统客服人员无论是在时间精力，还是在用工成本上，其弱势地位逐渐显现。客服市场场景化随之改变，大多数企业从传统的客服模式转变为智能客服模式。相比于传统客服众多NLP241.研究背景近年来，随着我国社会经济快速发展，人民生活水平不断提高，人们对生活质量和生活环境舒适度的要求也越来越高。在室内供暖方面，在供热期内，人们对于室内供暖的温度的舒适度和室温的精准度也有了更高的要求，传统客服系统落后的按键式自助语音服务繁琐复杂，用户往往难以去理解和使用，并从而导致当前拨打热线的很多用户都无法获取到城市建筑和人量的加大，供热企业供热业务规模在不断的扩大，客户服务量越来越大，供热客服系统的工单处理负荷也越来越重。供热企业在客服上，普遍存在一下问题：客服人员过剩情况，供热企业人力资源调配难以协调。服务质量难以保障：热用户报修、投诉时往往情绪比较激动、焦虑、企业整体形象。结果有偏颇，对生产运行调控和技改决策的参考价值降低。业务管理难度加大。AIICT现：高效客户资料整理，提高意向客户转化率，轻松完成量化挃标；文本对话内容智能提取，大数据智能标签建立客户画像；本；2总体设计本文研究的供热智能客服系统以供热企业的客服业务为依托，以智能语音导航系统为核心，以智能机器人来代替大部分人工坐席的工作，并通过移动互联技术来实现多渠道的用户交流。在传统的客户服务系统中融入语音交互、知识图谱等技术，创新供热企业客户服务模式，主要解决以往出现的人工成本高、人工效率低和智能化程度低等问题；业务上融入移动互联技术，解决服务渠道单一的问题，实现微信、APP、网页等渠道多服务。客服平台架构设计1图1供热智能客服逻辑结构图业务功能架构设计客服系统的作用是要完成对客户服务业务的支撑，也就是要完成客户请求的处理，以及主动服务的工作，因此系统从架构上区分为业务模块和功能模块。业务模块主要是系统可以受理的业务类型以及主动服务类型，实施过程中可以根据客户的实际业务设定不同的处理流程。功能模块是客服系统为客服业务提供必要的功能性支持，提供自动语音和人工坐席两种方式。另外在工单管理，运营管理，统计分析方面提供了必要的功能保障。满足客户在业务，运营管理方面的需要。如图2所示：图2.智能客服系统业务功能架构图智能语音导航设计智能语音导航架构设计[1]AI3图3智能语音导航系统架构智能语音导航系统工作流程[2]智能语音导航系统由语音识别、语义处理等组件构成，其基本的交互原理是使用语音识别技术将用户说出的诉求进行识别处理，依据识别处理的转译结果结合语义处理的语义结果匹配不同的人机交互流程或将最终答案通过语音合成的方式播报给用户，以实现智能化菜单导航或人机交互应答。语音识别引擎使用标准的媒体控制协议对接呼叫排队系统，人机交互过程中IVRIVR以实现导航功能。对于人机交互过程中的业务数据查询需求由对话管理系统与业务系统进行对接以获取业务系统的数据支撑查询闭环。对于人机交互过程中的人机对话需求由对话管理系统及语义处理系统完成人机交互与应答。各运行组件面向用户提供可管理、可配置的应用界面，以实现满足不同行业、不同业务的人机443.关键技术融入与技术路线优化融入语音交互技术语音交互技术]要是指实现人与智能信息设备之间通过语音进行交互的技术，主要包括语音识别、语音合成、语音知识库等方向的技术，通过语音进行人机交互具有输入高效、表达自然、信息容量更大，处理更快捷等优点，但也存在对环境要求高，知识覆盖范围也比较特定等缺点，在某一特定的领域、和特定的环境、特定的人群中有着极大的优势。供热系统客服这种特定的领域正好可以很好的发挥语音交互的优势，极大的避免了其劣势。供热智能客服语音交互技术逻辑图5如下：图5语音交互技术逻辑图供热客服系统引入语音交互技术，可以自动识别用户语音为文字，模拟人脑分析，对用户提问响应智能应答策略，拟人化、亲切、无违和感语音输出，进而实现客服过程智能语音交互，极大程度模拟人工方式，保证24小时连续工作，提升服务效率与品质。融入知识图谱技术Web，数据挖掘与机器学习等方Google2012术角度上讲，就是“知识图谱本质上是语义网络（SemanticNetwork）的知识库”；从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relationalGraph），是用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系的一种技术。在定义供热行业中客户出现的具体业务问题的基础上，融合供热客服业务场景数据，完善供热行业专业知识，根据知识图谱设计的“业务原则、分析原则、效率原则、冗余原则”等四大原则，进而形成专有的供热客服知识图谱，形成具有供热业务关联及整体知识架构的知识库，为智能客服系统提供核心数据支撑。融入移动互联技术[4]系统交互渠道除传统电话方式外，融入互联网渠道，在微信、APP、网站、微博上均可通过自动短语音、文字交互，实现用户问题应答、受理，建立新型的客户服务接触界面，拓展新型的客服消息发布渠道。3.4.技术创新优化针对所需要的智能语音技术，采用以下技术路线优化该项目所需的语音合成技术、语音识别技术、自然语言理解及会话技术：语音合成技术优化构建更高表现力的对话合成系统，提升合成语音的对话风格效果，以满足市民对语音合成的效果要求。供热服务领域定制：形成供热服务领域的定制词典，规则库、模板库及韵律模型的制作与优化，形成供热行业定制资源包。语音识别技术研发优化声学模型建模技术基于供热服务领域的音频数据，完成基于深度神经网络的声学模型训练，并完成各种自适应方案的验证，确定应用于供热服务服务领域最优的自适应优化方案，使得声学模型更好的适用于地域特性及口音。自然语言理解及会话技术研发优化面向供热服务领域，制作供热服务领域的词典、句法、知识等自然语言理解及会话管理的基础资源。系统集成优化2.0，别、语音合成等基础能力的调用，最小化平台差异，实现快速对接；录音系统是客服平台已有的服务，在不修改原有客服平台录音系统基础上，通过采用进程间通信技术，实现智能语音客户服务系统与录音系统的通信，使得客服系统能够获取语音流来进行语音分析。实际应用效果分析天津能源投资集团有限公司是天津市规模最大的集中供热企业，集中供热面1.5911320208市便民专线服务2021390%以上，语义识别达到801。20213电话累计接入量>148000电话日均接入量390电话高峰日接量3500智能语音通话量37600语音转写率>90%语义识别率>80%表1接入电话统计表20201112接通和及时率进行了统计分析，从数据来看接听率和接通及时率明细提高，平均99.3%；10s99.1%。32.6%，51428%，报修52%，18%，100050%6智能语音服务是一个持续优化提升的过程，比例逐渐下降，预计经过一至两个采暖季的优化和适应，人工服务的替代可达到40%-50%，并可持续提升。结束语供热企业智能客服的建设与运行，明细提高电话的接入量和工单的处理量，提高了企业业务的工作效率，减轻人工客服的负担，达到了供热企业降本增效的目的。但依然存在“答非所问”，语音呆板等情况，在下一步的建设和未来的发展上，尚需要在“深度”上，包括ASR（语音识别服务）、TTS（语音合成服务）、NLP（自然语言处理）等功能持续优化，提高智能语音机器人的语音转文本准确率、语义识别准确率，在业务场景增加