通信行業自動外呼及智慧運營客服系統的設計及應用

李雅潔，陳淑婷，劉 權

（國網新疆電力有限公司信息通信公司，新疆 烏魯木齊 831002）

0 引 言

外呼是客服系統的重要組成，是實現企業與用戶之間雙向溝通的關鍵途徑，能據此總結服務質量、用戶需求等內容，為企業工作改進提供重要的數據支持，同時有效促進服務項目的擴展。所以，通信行業應重視自動外呼系統應用在智慧客服模式構建中的必要性，并通過技術革新實現系統的進一步優化升級，為今后運營管理工作順利開展提供關鍵技術支持。

1 自動外呼系統

1.1 系統基本結構

所述的自動外呼系統與智慧客服系統結合應用，以數據內容為基礎，對數據加以備份、整理以及應用。具體可從3個層面分析，即數據匯整中的資源層、數據匯整中的支撐層以及外呼系統專用語音交互系統所處的應用層。資源層立足于智慧客服系統，包括客戶的各類數據信息、外呼信息庫數據內容等，能夠為算法應用提供必要的數據資源。支撐層基于應用層而言，利用基礎算法、高層算法為應用層提供所需運算技術、數據轉化以及服務接口。例如，基礎算法中主要應用決策樹類運算方法，高層算法以各類引擎為核心，如詞義理解引擎、語音合成引擎等，是語音交互系統得以順利實現的基礎。應用層是直面客戶的交互系統，也是系統功能設計的核心內容。調查、通知、決策以及營銷功能的發揮都基于應用層結構而設計[1]。

1.2 語音智能交互設計

該系統采用扁平化的智能自動化應用模式，嚴密構造外呼工作流程和邏輯框架。一方面，從數據庫調取合適的客戶信息，并由系統自動撥出。如果客戶接通，會將線程轉向外呼處理模塊。另一方面，客戶所表達的信息會經外呼處理模塊直接以語音形式傳遞到智能交互系統，由其進行降噪處理、文字轉化、信息識別以及語義分析，并據此與數據庫內容加以匹對，完成業務對接與處理，轉化為語音形式傳遞給外呼處理模塊。如果客戶詞義較廣，系統會為其提供多項選擇模式，由客戶進一步精確，隨后便可由客戶與外呼系統進行具體的交互溝通[2]。

在該交互溝通設計中，將綜合分析處理環節統一到交互系統，外呼處理模塊相當于簡單的語音溝通及信息傳遞組件，從而使數據信息處理及反饋速度更快。因為選用的是深度學習算法，所以外呼完成頻率越高，系統在交互處理上的能力也就越強，能夠記憶并更新交互流程數據，使詞義分析能力更加強大。

1.3 系統服務項目設計

系統服務項目的設計以語言智能交互系統為基礎，通過功能設計提供各種服務。

1.3.1 用戶調查

從已進行相關業務辦理的客戶群體中選擇合適的人群進行外呼調查，通過智慧客服系統明確客戶各項數據內容，并結合其相關服務業務使用情況構建問題模型。既要保證盡可能多地獲取體驗信息，又需減少對客戶可能造成的干擾或厭煩心理，以確保回訪的實效性。

1.3.2 輔助決策

對于部分外呼問題處理，要先基于服務產品和購買人群特點進行產品設計、使用等方面的問題設計和答案整理，并存儲在數據庫中。如果在外呼互動中客戶談論到相關問題，可結合數據內容及時找出對應答案為客戶提供解答。

1.3.3 精準營銷

該項服務模式既為企業拓展營銷渠道，也能為客戶提供更多產品相關知識。它所涉及的算法內容較多，需要結合客戶的實際興趣構建信息推送模型，為其提供更適合的產品內容，尤其是一些優惠措施、新產品項目等。

1.3.4 信息完善

目前，因為通信行業客戶越來越多，所以它的數據庫安全問題存在更大風險，難免會出現一些數據丟失問題。進行自動傳呼，通過與客戶的語音交互，能獲得更全面的客戶信息，及時補充缺漏。尤其是一些比較重要的客戶購買意愿、產品使用趨向等內容，也可經詳細補充獲得必要的參考數據。

2 智慧運營客服系統

2.1 統計監控模塊

統計監控模塊是對各項運營數據的總狀態監測與管理，包括IVR監控設計、故障監控設計以及話務運營監控設計，能夠對各項運營服務工作展開詳細監控與操作管理，實現對各單項個體及客戶整體的運營管理。就外呼系統操作而言，可結合數據分析技術對每日實際完成的有效回訪情況加以統計，包括總數、主題、接通比以及具體反饋更新等，從而制定詳細的統計變化圖，確保無風險問題。同時，設置有預警檢測系統，及時檢測各種異常運營并采取應對措施。比如，出現回訪服務異常變化、客戶反饋態度明顯不佳等，一方面會將其列入特別關注區，另一方面會及時警示相關負責人員，以采取必要的應對措施。

2.2 智能控制模塊

人工智能技術在客服系統中的有效應用，能夠實現服務工作、基礎運營等各項操作的自主化處理，使客服管理能隨客戶變化、服務調整而動態化適應，保證智慧客服系統的時效性。控制模型能夠展開自我修復與更新，如在自動外呼系統中若出現壞樣本，系統中的自檢功能可及時甄別出來，并對其加以修復和訓練，提取其中的對接數據，保證智能交互系統能夠及時修正語音、語義識別的數據庫[3]。依據服務產品、客戶需求等因素的不斷變動，智慧客服系統可通過系統流量和模型時間的變量控制，整理外呼系統中各項采集數據，用于既往控制模型更新。比如，外呼系統當月數據信息反饋表明客戶反饋態度變差的頻次越來越高，分析客戶狀態及其反饋內容后，可對原定控制模型增加新的變量，以優化外呼操作。

3 結 論

實現通信行業智慧化客服系統的建設是新網絡發展時代中運營管理工作核心內容之一，尤其是自動外呼系統的優化設計，更需立足于發展需求，構建更加智能科學的應用模式，并結合智慧客服系統，為客戶提供個性化、便捷化以及全面化服務，從而促進精細化運營管理工作的落實。