智能客服的应用——政务领域

#本文来源清华大学数据治理研究中心政务热线数智化发展报告 ,如有侵权,请联系删除。

面对地方政务热线发展所面临的挑战,数智化转型已经成为了热线系统突破当前发展瓶颈、实现整体提质增效的关键手段。《意见》中也明确指出,政务热线需要强化数智化能力建设,实现自助下单、智能客服、智能语音等智能化应用,并加强热线知识库的建设。本章将全面梳理当前政务热线数智化运营体系的应用现状以及存在的问题,以便更好地把握政务热线数字化转型的整体趋势。

数智化助力政务热线发展面对地方政务热线发展存在的种种挑战,数智化转型已成为热线系统突破当前发展瓶颈、实现整体提质增效的重要手段。《意见》也提到,政务热线要强化数智化能力建设,实现自助下单、智能客服、智能语音等智能化应用,加强热线知识库建设。

政务热线数智化运营体系政务热线数智化运营体系涉及技术升级、人员管理、标准体系等多个维度,从各层级各地域政务热线实践来看,当前政务热线数智化转型涵盖语音助手、知识库建设、智能派单、智能质检、量化考核等多个方面。

1.智能语音助手

智能语音助手是一种以自然语言处理为主要模块的工具,能够将口头语言迅速转换为文字,这样就可以帮助接线员完整记录通话内容。在此基础上,接线员可以更有针对性地向来电者询问更多基本信息,从而缩短单次服务时间。此外,该技术能自动识别来电者的基本信息,并支持自动提取关键信息,供接线员进一步筛选、编辑和选择,极大地提高了填单效率。智能语音助手还可以根据来电者的语义和语境为其提供实时的话术指导,有助于降低沟通成本和减轻工作压力,确保通话过程顺畅、回复准确,减少冲突。另外,根据需要,智能语音助手还可以启动跨语种实时翻译功能以及适合不同年龄和残障人士的应用(例如自动调节音量),并能够提供虚拟手语翻译等,从而在特殊场景下提高服务效率。

2.智能知识库

智能知识库是政务热线实现数智化的基础设施。它将各类政务服务便民热线的原有知识库整合到12345热线知识库,通过“互联网+热线”向公众开放智能查询服务,实现咨询的智能应答和一键查询。它自动推送咨询量较大的领域如公安、社保、教育、卫生等,让市民能便捷地获取各类政务信息,提供全方位的咨询服务。智能知识库还能根据来电人的历史查询日志,标记其问题场景和关键字,生成个人资料库,以便后续为其精准推荐相关知识。接线员可以点击关键字查看相关知识推荐,并选择是否将推荐知识与工单关联。该系统大幅降低了工单登记过程中的知识检索工作量,提高了接线员的工作效率。此外,智能知识库还与社会服务、市政企业等生活场景中的知识信息系统联动,解决现实生活中的难题。它通过精准匹配群众需求与社会服务、市政企业,发展就近智能派单,在典型生活领域与社区、家政、生活服务直接联动,提高社会服务效能,并密切政府、市场、社会等多主体互动关系。

3.智能坐席管理

智能坐席是一种基于智能算法和劳动力管理模型的解决方案,能够根据呼入量规律和班次人力模板制定动态的月度排班计划。通过自动化排班模式,可以基于算法和规则设定提供多种组合选择,达到降低人工成本、节约行政管理成本和实现劳动力供给结构最优化等多个目的。同时,智能坐席有助于避免坐席人员超时工作,最小化法规遵从风险。

智能坐席可以进一步实现智能化班组管理和员工管理。在班组管理方面,智能坐席可以实现对时段、功能、作业全过程的动态管理。根据业务需要,可以针对性地设置不同的班组,并设置每个班次的工作时间段和上岗人数。在工作期间,智能坐席管理会实时动态关注关键性业务指标,如话务接通率、在线答复率、工时利用率、知识库利用率等,及时发现管理薄弱点,采取有效措施,保障业务数据指标稳定达标。

在员工管理方面,智能坐席系统支持员工在系统上申请加班、申请休假、预置班次、自行换班等操作,减少排班者工作量。同时,系统支持管理者查询员工的排班计划和休假计划,通过日程表的形式直观展现员工到岗情况,便于管理者从容应对人员需求的意外变化。

4.智能辅助派单

智能辅助派单技术利用自然语言处理和机器学习等技术,能够自动分析工单文本内容,并根据推荐概率自动推荐派单点位和办理单位,以提高派单的精准性。该技术的核心在于自动生成派单点位和办理单位的推荐概率,当推荐概率达到设定阈值时,系统将自动派单到相应的办理单位;而当推荐概率低于该设定阈值时,则会按推荐概率倒序排列多个办理单位,由人工介入进行综合判断并选择。智能辅助派单技术主要包括派单数据预处理和派单模型训练两大功能。其中,派单数据预处理主要解决智能派单模型所依赖的数据质量问题,确保精准的派单数据能够持续优化智能派单模型。通过对精确数据进行预处理,可以最大程度提高派单模型的精准度,尤其是派单点位和承办单位的精准性。而派单模型训练则是在派单数据预处理的基础上,利用几种常见的算法对数据进行模拟测试,以确定配适度最高的算法模型。随着精准派单数据的不断累积,派单模型也将不断优化。该功能的核心目的是利用不断更新的数据和配适的算法模型,确保系统能够持续推荐精准的派单点位和承办单位,从而减轻人工坐席的服务压力,提高人工介入的办理质量。

5.智能联动

智能联动技术利用人工智能技术对诉求内容进行语音转写、情绪识别、风险实时预警等,智能推荐一个或多个办理单位,自动转移紧急事项,实现办理过程中各单位各系统的高效联动。智能联动技术利用算法处理前期业务系统中积累的诉求数据,形成精准度最高的诉求内容识别机制,重点包含内容紧急程度识别、情绪识别和模糊内容的优先要素识别三大功能。具体而言,内容紧急程度识别主要是指利用算法对诉求文字或语音进行处理,识别出诉求背后的真正风险和问题。在接收诉求内容输入后,系统会在算法处理后形成预警提示,对于风险性达到一定阈值的诉求,系统会直接将其转至紧急事件求助热线,以提高相关部门介入的效率,降低不良后果的发生概率。来电人情绪识别主要是热线系统利用算法监测诉求文本和语音中隐藏的情绪和社会不稳定因素,推荐给多个办理单位,触发多个部门的办理开关。内容优先要素识别旨在将一个相对复杂的诉求对接至一个最为核心的办理部门,并向该部门推荐其他协作部门。算法可以针对内容复杂的诉求,生成围绕某个核心办理单位的办理网络图,系统将自动派单至中心单位并向该单位推荐相关配合单位,减少因诉求问题复杂出现派单难情况。

6.智能回访

智能回访技术是依托人机交互系统,对来电人进行“点对点”回访。目前各地已实践的智能回访技术主要指通过人工智能外呼机器人自动获取回访信息,对简单诉求通过固定问题的进行机访,将有限的人力资源用于回访内容更为复杂的诉求。但现有的智能回访模式无法全面反映来电人对政务热线办理工作的真实意29见。智能回访技术可以进一步向回访计划管理方向扩展。回访计划管理旨在利用人工智能技术对来电人反馈的语音或文本进行识别,通过对历史大数据进行算法处理,自动形成一系列回访步骤和话术,包括恰当的回访时间点、合适且有效的回访问题等。当来电人反馈的内容简单明确时,反馈信息将直接进入工单办理结果系统;当内容复杂且触发办理单位的责任时,系统将基于反馈信息进一步生成更多细节问题;当系统无法继续回应来电人的反馈时,将触发人工回访机制。回访计划管理功能通过设置匹配来电人诉求内容的回访计划,使来电人在得到完整的办理服务后再进行意见反馈,以构建更为科学合理的办理工作评价机制。

7.智能质检

为解决人工质检覆盖率低,接线员接诉质量提升受限的问题,智能质检已经成为当前热线数智化转型的重要方向。智能质检的发展有助于构建热线接诉办理的标准化操作流程。其不仅能评估接线员的操作水平,还可以识别出他们的业务知识短板,进而为个性化的话务培训提供基础。在技术选择上,智能质检通常采用语音转写技术+策略辅助模式来实现通话录音全量质检,质检内容包含关键词识别技术、情绪检测技术、静音检测技术、语速检测技术等。但就技术应用而言,在全国范围内,多数城市的政务热线质检水平仍停留在人工质检阶段,尚未向智能质检转型。随着政务热线归并所带来的诉求场景复杂程度的提升,智能智能可以向场景化质检发展。场景化质检目前仅在部分头部科技公司的热线进行前期实验,是最新的一代智能质检:热线不再满足于仅对员工的通用服务违规进行监测与预警,而是进一步开始围绕员工给出的方案是否正确是否最优,展开自动化分析预警的30探索。作为最新的智能质检方案,场景化质检可以识别顾客在每通对话中的全部意图,并自动根据顾客线索信息判断出最优方案。例如,顾客申请退货,首先需要知道顾客的意图是退货,再锁定顾客订单,并根据顾客订单状态判断是否可退货,最后再判断客服给出的方案建议是否合规是否最优。可以说,场景化质检是智能质检的最前沿探索,对智能技术与热线知识库建设都有极高的要求。

8.智能督查

智能督查以提高服务效能和群众满意度为核心目的,利用智能技术建立民意跟踪监测机制,实现对热线工单的分级分类管理。智能督查主要包括两个方面的内容。一是推进热线督查效能,基于热线诉求办理与市民反馈情况,督促承办单位提速提质,对回访结果为不满意的工单自动发回承办单位重新办理。二是推进政府督查效能,及时发现线索问题工单,在对诉求分级分类的基础上,建立日常督办、重点督办、专班调度、执纪问责等分级督办机制,并通过搭建督查单位与承办单位之间的实时联结,及时弥补政府治理缺失、提高政府办事效率。智能督查的实现主要是在语义分析技术基础上,以问题为导向,通过梳理分析“短时间办结、无需回访、反复投诉、超长流转、回访不满意”等历史工单数据特征,设置异常工单“监控点”,以及实时关注监控数据、及时提醒异常现象等操作流程,督促相关部门自查自纠,纠偏纠正。围绕热线工单诉求内容特征的复杂性与重要性,系统能智能识别督办工单,并建立标准化督办工单处理流程表,提醒督办单位及时介入,促使承办单位提速提质。

9.标准化热线考核体系

政策出台和专项行动并不意味着治理环节的结束,政府仍需构建标准化热线考核体系以优化政策执行和激励政府办理人员。在多数城市的热线考核体系构建31实践中,由于各个职能单位存在较为明显的基础条件差异,对热线考核体系的指标设置与权重分配大多也存在明显分歧,因此,许多城市的热线考核体系虽已建立但仍不能完全起到对承办单位的督导作用。总的来看,除了地方党委政府领导的重视程度外,热线指标的合理性是标准化热线考核体系能否最终得到职能部门认可的主要因素之一。例如,在北京市实践中,政府领导将诉求率、解决率和满意率作为考核内容,对于问题突出和表现优秀的街乡镇和委办局进行点评,从而实现对重点区域和职能单位的敦促,在整体上提升了政府公共服务水平。除了三率排名,更为全面的标准化考核体系需要参考诉求处置的难易程度、委办单位的治理基础条件等多个维度,形成指标权重。此外,争议性工单需引入智能+人工申诉复核机制,以确保最终考核成果有效。

10.数据驾驶舱

数据驾驶舱是协助政府进行问题分析和资源统筹的决策支持系统,常常建成可视化大屏形式。数据驾驶舱把热线系统各环节的运行数据采集汇总,借助自身的经验知识库、关联分析能力、数据建模能力、数据可视化能力,对诉求发生的规律进行快速分析研判,推动各环节业务协同快速运转,支撑领导决策。数据驾驶舱主要涵盖几大功能。一是基于大数据的业务画像分析,即以公众投诉和咨询数据为基础,对区域、单位、投诉人、座席等进行分析,从中发现业务问题。二是GIS地图系统,即在地图中展示各种诉求的热度,让统计更直观。三是挂图作战,即基于全域诉求受理、处办情况数据,建立指标分析模型,将数据形象化、具体化,便于领导面向各层级进行指挥调度。四是社会舆情分析,即通过汇聚互联网、电话等渠道的市民诉求数据,自动摘要有价值的信息并线索化,进一步聚焦舆情热点、扑捉传播路径,从而帮助政府实时了解市民舆情动态。舆32情判断模块依托文本挖掘和机器训练等技术,综合计算分析舆情热点、舆情趋势,及时获取舆情传播源头、传播内容、传播主体,对各个敏感点自动预警,确保引导控制工作任务通知及时和到位,主动化解社会风险。

11.常态化数据分析报告

数据分析报告通常包括常态化分析报告与专题分析报告,其中常态化分析报告的数智化技术应用程度较高,即:利用大数据分析技术对数据加载、清洗、分析、机器描述等做自动化处理,高效完成诸如日报、周报等常态化报告的自动化撰写。对于常态化报告的形式,业务专家可以根据不同业务场景及相应的背景知识制作并建立报告模板。数据分析系统根据报告模板,对多模态数据进行加载与预清洗,并使用报告模板配置中的要求,对数据进行不同维度的统计分析与机器学习模型拟合,得出报告需要的结构化结果数据。然后,系统将结果数据传递到数据可视化模块,进行更直观的可视化呈现。最后,系统借助自身的语料库、模型库、知识库等,导出一份由业务专家定义出的分析报告。整个过程完全由软件程序自主完成,中间不需要任何人工操作,以减少人工成本,降低人为误操作等因素对报告准确度的影响。

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