信息技术公司天津中心打造互联网化帮助台系统，提升IT综合运维管理能力

产品简介

为了更好地服务内部用户，提升IT综合运维管理能力，解决当前内部用户互联网化服务需求迅猛增长、IT异常集中爆发时热线服务能力不足的问题，信息技术公司天津中心面向IT支撑的互联网化服务、投诉工单处理等场景，打造了互联网化帮助台系统，实现排队呼入、一对N在线服务、问题实时处理和服务工单转派等功能，确保IT系统异常出现时能快速响应业务一线的需求。

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总体介绍

互联网化帮助台系统，以大数据平台为核心，整合BOSS/CRM系统应用架构、拓展互联网渠道入口，提高了运维管理的多媒体交互能力，以在线客服、投诉工单流、智能知识库等方式代替传统的电话坐席，受理营业一线的故障处理、异常查询、业务解释、投诉受理等诉求，提升内部用户的服务感知。

基于移动集团对于新一代互联网多媒体帮助系统的要求，构建全渠道多媒体统一的客户互动平台，利用大数据分析客户行为，根据不同客户的需求提供不同的服务，将传统的以产品需求为导向的服务模式向以客户需求为导向转变。信息技术公司天津中心实现了四个方面的新突破：

新技术手段

采用云计算、大数据、语音、语义识别、语义分析、机器学习等先进技术，为服务互联网化帮助台一体化流程奠定技术基础。

新沟通方式

在新时期，时间碎片、永远在线、随时服务、快捷引导、灵活接入是内部服务用户（营业一线）的典型行为标签，通过提供智能服务、在线服务的新方式，迎合客户的沟通和接触新喜好。

新服务形态

伴随5G高速网络出现的移动业务爆发式增长，业务支撑系统面临更加繁杂的内部服务诉求，增加自服务知识库的新渠道，可以确保对异常问题解释更清晰，也是提升内部满意度的关键因素。

新运营模式

互联网时代，高效地运营大数据资源进行内部用户诉求的预先挖掘，充分发挥智能服务、自助服务的高并发、高效率优势，可以明显提升服务效率，简化服务流程。

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核心优势

天津中心致力于从传统热线服务向“自助+互动”的互联网化服务转变，围绕“能力开放、管理收敛，科学规范、全渠道协同”的思路，全面推进互联网化内部服务转型，分流传统热线人工压力，加快实现服务转型，提升服务价值，并且构建了互联网化的客户预测服务机制，形成新型互联网化帮助台体系。

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金字塔式的互联网化帮助台服务模式

通过在客户服务领域引入大数据挖掘技术，高效利用大数据场景化能力进行预测，实现精准服务，以智能模糊搜索、菜单导航、机器人应答、新媒体渠道等互联网元素提高服务便捷度，构建“主动->自助->互助->在线->语音”的金字塔型服务模式。互联网化的大数据挖掘、模糊匹配、互助问答、智能机器人、自助应答等技术，实现了客户需求的多层级挖掘，将人工资源集中于高风险问题处理和重点异常的解决。

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预测服务创新功能架构提升服务效率

预测服务的核心，是对异常事件、故障告警、历史投诉、周期诉求等数据的汇总，并结合大数据平台的能力，实现客户潜在诉求的预测式挖掘，以“猜你喜欢”的方式，在互联网化帮助台的接触入口推送主动服务信息。例如对周期性、高频率的问题进行主动解答，对集中异常的解决进度进行主动公告。

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互联网化知识库系统实现自助服务

在互联网知识门户创新地提出知识原子化理念，即根据不同内部用户群体的需求，将知识分解为不同类型的原子，具体表现为同一知识根据不同浏览权限设置为不同版本，包括完全版、精简版、极简版、问答式（Q&A）版、图片版，浏览的知识版本根据登陆渠道加以限制和区分。例如，后台运营人员浏览完全版和精简版，一线营业代表看到的则是极简版、甚至纯图片版的知识，以便快速自助查找。通过运维知识的精细化运营，实现了为不同场景下的内部用户提供个性化的知识服务。

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技术创新

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构建基于机器学习的服务诉求分析模型

根据天津公司内部服务数据，筛选出每月超过5000次的服务诉求类型，梳理异常服务起因，将客户起因直接数据和相关数据作为模型输入，利用深度学习算法进行训练，得到帮助台服务需求模型。该模型拥有自动化完善更新的功能，通过记录预测结果的点击使用情况和客户的实际需求数据，反馈模型进行重新迭代训练，完善模型覆盖场景，进一步提升准确率，并及时掌握实时热点以及时做出调整。

在互联网客服已实现与大数据微营销、NGBOSS以及电子渠道（网厅、微信厅）深度融合的基础上，互联网化帮助台的智能机器学习平台将通过把预测服务的模型、算法、规则、服务起因、解决方案固化到大数据平台内部，实现服务规则的自我学习、模型自动优化、潜在特征挖掘，实现以机器学习代替人工经验判断，在异常分析领域帮助进行复杂规则制定，在投诉处理领域帮助进行底层数据快速触达，最终达到最佳的内部用户服务感知。

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建立客户服务需求模型和知识门户

将内部客户服务需求分为八大类型，逐一建立接口进行数据提取，从“使用渠道、客户属性、客户价值”三重维度，研究客户行为属性，建立互联网专属客服标签库，形成完整的内部客户服务需求画像。标签库包含3大维度的18项主标签、132个末级标签，覆盖故障处理、一般咨询、业务咨询、系统操作、投诉建议、异常反馈等维度。通过标签组合筛选形成服务场景，创新完成互联网化客户服务需求模型的建立。

打造互联网化创新知识体系，采用知识原子化处理，支持单点维护多点发布、精准搜索，迎合互联网服务特性，知识编辑贴近互联网特质，更活泼、更个性化，客户自助服务过程轻松愉快。

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全面而科学的综合运维体系

系统通过PC端或者手机H5提供便捷的内部客户接入，可实现集中性问题快捷发布，并支持图片、附件等信息的灵活传递；通过建立派单协作机制，对无法在线反馈的问题，生成协办单，转派二线进行处理。协办单完成反馈后，以短信方式向客户推送反馈内容；通过知识库实现集中问题的整理和案例收集，应对临时突发事项的自助咨询和信息查询。在重大故障时刻，帮助台主动进行集中信息发布，通过智能机器人对标准化提问进行解答，对明确的协作事项转派二线协作单，形成系统问题的典型案例，支持用户自助搜索、查询，自助解决典型问题。整体方案实用又极富创新性。

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应用效果

互联网帮助台系统于2019年1月上线以来，在节约服务成本、提升服务效率、增强内部客户感知、节约人力等方面具有显著的应用成效。

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降低热线接续压力

互联网化帮助台系统建成后，通过自助、互助和智能服务的手段，承担了大部分系统异常、投诉咨询、业务咨询的内部帮助工作。项目实施后，帮助台热线呼入量较同期下降23.5%；单次问题处理时长缩短了35%，异常集中出现时期服务能力提升了500%，大大缓解了内部帮助台的热线压力，尤其弥补了月底月初忙时以及异常集中出现时的服务短板，节约了人工服务成本，实现了降本增效。

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提升内部客户感知

通过对大数据挖掘、智能搜索、模糊匹配、新媒体渠道等互联网元素的引入以及对互联网和办公网灵活接入的支持，实现了单个客户服务时长缩短162%，客户问题匹配率提升至97.12%，即时回复率达到97%，服务响应能力提升5倍，内部客户满意度提升2%。

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推广性强，运营价值高

互联网化帮助台项目的成功实施，提高了内部客户服务效率，培养了营业一线的自助服务习惯，为各省促进内部帮助台服务工作的智能化和互联网化转型提供了参考经验，具有较高的推广价值。

作者

赵东明

人工智能专业博士（研究方向：计算机视觉、群智能优化），高级工程师职称，信息技术公司高级运维技术专家。

现任信息技术公司天津中心产品经理，长期专注于视觉AI技术的研究，精通各类视觉感知、目标检测、物体识别、缺陷检测方向的AI框架及算法。累计获得包括天津市科技进步奖在内的96项各类成果和奖励，发表SCI/EI检索的高水平科研论文19篇，获得8项国家发明专利，4项人工智能产业发展联盟TOP100优秀案例，4项“国内领先”天津市科技鉴定成果，具有国际敏捷联盟CSM/CSPO认证证书。在AI产品研发、计算机视觉、智能信息处理研究领域，具有丰富的实践经验和优秀的成果，先后打造了人脸识别“AI荷尔蒙”，互联网客服“和娃”等明星产品，是2018年中国移动自主开发大赛铜奖“AI荷尔蒙”的产品经理及主讲人。