趙東明,石 理,槐秋媛,吳 娜
(中國移動通信集團天津有限公司人工智能實驗室/服務支撐室 天津 300020)
隨著互聯網時代客戶需求的個性化、多元化發展,客戶運營復雜度與日俱增,發展業務成本不斷增加,在應對營業廳、渠道等一線人員的倒三角服務支撐請求(如故障、異常、投訴或疑難解釋)時,傳統的在線服務模式存在服務效率瓶頸,面對口語化且多樣性極強的問題,難以面面俱到[1]。為滿足中國移動業務和服務模式升級的迫切需要,天津移動急需充分利用語音、文本海量數據,將大數據與人工智能深度結合[2-3],建立以中國移動業務模型為基礎、海量數據為支撐的AI平臺,發揮數據的價值,更好地賦能客戶服務工作,開展多渠道協同的服務運營,提升客戶感知滿意度[4-5]。
天津移動打造了互聯網化幫助臺系統,主體服務流程如圖1所示。納入多種AI技術形成混合模型,通過相關性分析、多輪對話、認知圖譜等模型的交叉運用,實現不同場景下服務訴求的全覆蓋,通過認知圖譜實現基于歷史記錄的預測服務,通過單輪對話QA問答引擎實現常見問題模糊建設,通過多輪對話引擎實現服務任務自服務,輔以歷史投訴工單和新需求上線的相關推薦,確保一線營業、故障、投訴等問題能得到敏捷且準確的反饋。

圖1 互聯網化幫助臺創新業務流程 Fig.1 Innovative service process of Internet help desk
互聯網化幫助臺系統采用“人-機”協同的智能運營機制,人工負責多輪對話場景配置、邏輯構建、少量數據標注和數據審核,系統通過引入多元算法模型,實現機器閱讀理解、實體提取、文本分類、文本摘要等能力,在人工標注的數據基礎上針對海量文本實現核心語義自動提取,協同對外輸出智能應答能力。
構建基于seq2seq生成式對話模型來處理專業任務問題,以實現多輪對話流程控制,如圖2所示。系統實現用戶任務型對話的統一管控,以多樣化自然語言生成技術,提升倒三角服務支撐感知。

圖2 基于自然語言生成技術的多輪對話功能 Fig.2 Multi-round dialogue function based on natural language generation
①注意力分配能力:通過對自然語言的注意力分 配,實現語句中的關鍵信息識別,同時根據上下文生成多樣化答案。
②對話生成多樣化能力:在傳統問答檢索外,更強調表達方式的多樣化及趣味性,增強用戶黏性,提高用戶體驗。
③交互方式自學習能力:基于人工服務日志,自動學習服務人員的表達方式,模仿人工客服的回復方式生成答案。
面前網格倒三角支撐場景構建運維知識圖譜,如圖3所示。遵循自底向上的邏輯,輔以原子化知識庫中的固有內容,以無監督/有監督2種模式不斷迭代,面向應用端提供智能應答功能,構建步驟為:模式設計、數據清洗、實體識別、關系識別、知識融合。

圖3 中國移動業務運維知識圖譜自動構建流程 Fig.3 Automatic construction process of operation knowledge graph in China Mobile
模式設計將文本信息轉化為圖譜中的實體節點,自動構建基礎框架;數據清洗過濾海量文本中異常短語;實體識別提取“實體-關系-實體”中的關鍵概念,在下次服務時進行圖譜檢索自動推送答案;關系識別,將實體間潛在關系進行挖掘,確保知識答案生成時上下文邏輯正確;知識融合,避免相同答案被作為不同實體進行推送。
天津移動引入認知圖譜、多輪對話、人臉識別等技術打造了互聯網化幫助臺系統,在倒三角服務支撐場景實現語義搜索、智能問答、可視化業務知識搜索,極大地提升了天津移動客戶服務工作的智能化水平,系統上線以來,對天津移動網格倒三角支撐的智能化、自動化、敏捷化提供了極大幫助,節約了人力成本,并不斷提升客戶服務智慧化管理水平和運維 質量。
互聯網化幫助臺應用以來,日均可為內外部客戶提供2.5萬人次智能應答服務,智能應答在總服務中的占比超50%,整體服務效率提升20%,直接回復率提升了5%,降低投訴工單總量5%。運營效益和營銷收入雙提升,顯著培養和推動了新型服務模式,適應了互聯網快速發展的客戶服務營銷要求?;?017年以來3.9萬條投訴工單及事件單數據,已抽取出 400種故障現象,48種解決方案,最終生成4600個關系三元組,累計已完成312輪次Schema模型迭代,形成運維認知圖譜的數據內核和知識心臟。已實現高精度標注工單數據4000條,并以500條/周的速度持續更新,月均服務18.5萬人次,在智能應答、個性化推薦、知識庫方面體驗良好。
互聯網化幫助臺極大地提升和優化了天津移動服務水平,并納入中國移動智慧中臺整體戰略規劃,在“智能應答”場景實現集中化系統建設和全網服務支撐,承接31省的運維服務工作?;谡J知圖譜技術的智能應答機器人系統屬于移動集團內首創、行業領先,其服務端部署在集團統一資源池(呼哈基地)。目前共分配64臺虛擬機的集群,AI模型訓練、推理等部署在哈池(統一AI平臺),現已具備18卡的GPU,已在架構層面支持各省公司、專業公司進行租戶入駐或接口對接,實現一點部署、全網賦能。已承接內蒙古移動、中移信息企業管理支撐中心等省級公司的服務支撐工作,后續將增強與大數據、機器學習、認知理解等技術的融合,持續為服務運營賦能。
本文開發了一套面向中國移動倒三角服務支撐的互聯網化幫助臺系統,引入“自服務,預服務,精準服務”的新理念,打造以知識圖譜、多輪對話等AI技術驅動的智能應答系統,以多媒體自助服務、QA問答、多輪對話、認知圖譜、語音轉寫、人臉識別等功能,快速響應一線,具有強大的語義分析、意圖識別、上下文推理、槽位提取、多媒體智能交互的能力,助力面向網格倒三角服務支撐的感知提升?!?/p>