電力企業客戶服務智能機器人大模型的構建與優化

摘 要：本文分析了智能客服系統在不同處理渠道數量和用戶規模下的響應時間與能耗變化。結果顯示，增加處理渠道數量顯著提高了系統響應效率，但也導致能耗顯著增加。優化措施包括提高并行處理效率、動態調整處理渠道、引入能效優化算法等。模型構建選擇基于Transformer的架構，并采用自組織映射（SOM）模型進行訓練和優化，以提升系統性能和用戶體驗。性能測試結果驗證，這些優化策略能有效提高系統的性能和能效，確保系統在大規模用戶請求下保持高效、穩定運行，提升用戶整體服務體驗。

關鍵詞：電力企業；客戶服務；智能機器人；大模型

中圖分類號：TM 727 文獻標志碼：A

隨著信息技術迅猛發展，智能機器人在各個領域的應用逐漸成為可能。特別是在電力企業客戶服務領域，智能機器人的引入可以提升服務效率和客戶滿意度。馮小桓[1]分析了ChatGPT在上下文理解、模糊查詢處理、對抗攻擊和多語言支持等方面的應用潛力，為圖書館智能客服提供參考思路。宋首文[2]探討了大語言模型在商業銀行的應用。大語言模型為銀行轉變管理模式、提升服務質效提供助力，同時需要注意數據風險等潛在風險因素。杜慶賢[3]進行了類ChatGPT人工智能水平對比測試，并探索其在財會領域的真實表現及應用前景。束開等[4]探析了ChatGPT在財務領域可能扮演的全新角色，并分析其推動財務轉型發展中的潛在價值。吳曉如[5]深度剖析認知大模型等人工智能新技術對金融服務帶來機遇與挑戰，在確保安全合規的前提下，優先從相對穩定的高價值場景切入，為金融機構數智化轉型戰略安排落地路徑提供經驗。邱冬陽等[6]介紹并討論了ChatGPT類人工智能給金融行業帶來的機遇和挑戰以及存在的主要問題和解決方法。

1 智能機器人大模型客戶服務

1.1 故障報修與處理

在電力企業中，故障報修與處理是客戶服務的核心環節。以往，客戶需要撥打服務熱線，詳細描述故障情況，然后等待客服人員記錄、分析并派遣維修人員。這個過程往往耗時較長，且易出現信息傳遞不準確的問題。

通過應用大模型參與客戶服務，可以大幅提升故障報修與處理的效率和準確性。客戶可以通過語音或文字向智能機器人描述故障，大模型能夠快速解析客戶的描述，識別關鍵問題，并提供初步的解決方案。例如，客戶描述電力中斷，大模型可以根據描述迅速判斷可能的原因（例如線路故障、設備損壞等故障），協助進行故障定位的同時為客戶提供具有專業水準的緊急處理建議。這能夠幫助客戶自行解決簡單問題，如果需要維修人員到現場處理，大模型可以自動生成工單，并實時通知相關部門和人員。這一過程不僅縮短了客戶等待時間，還提高了故障處理的準確性。智能機器人可以24/7全天候工作，也能夠進一步確保客戶在任何時間都能得到及時響應和處理。

1.2 賬單查詢與解釋

賬單查詢與解釋是電力企業客戶服務的另一重要領域。客戶經常對賬單內容、費用構成等問題有疑問，需要咨詢客服人員。傳統方式中，客服人員需要逐一解答，不僅費時費力，還可能因為解釋不清導致客戶不滿意。

大模型可以通過自然語言處理技術，智能查詢客戶的賬單信息，并詳細解釋費用的構成。例如，客戶可以通過智能機器人查詢某個月的電費賬單，大模型會提供詳細的費用明細，包括基本電費、峰谷電費、各類附加費等，并解釋各項費用的計算方式和標準。這不僅幫助客戶更好地理解賬單內容，還減少了由信息不清晰引發的疑問和投訴。此外，大模型還能基于客戶的用電習慣和歷史數據，提供節能建議和費用預測，幫助客戶優化用電，降低電費開支。

1.3 服務投訴處理

服務投訴處理是客戶服務中不可避免的重要環節。傳統上，投訴處理流程復雜，涉及多個部門協調，效率較低，容易引發客戶不滿。

通過應用大模型，服務投訴處理可以變得更高效、更智能化。智能機器人可以通過語音或文字與客戶互動，快速收集投訴信息。大模型可以根據客戶的描述，自動分類投訴類型，例如電力中斷、服務態度、賬單問題等，并根據問題的緊急程度和類型給出初步解決方案。例如，客戶投訴電力中斷，大模型可以立即查詢相關區域的電力狀況，判斷是否是區域性問題，并告知客戶預計恢復時間；如果是個別問題，就可以快速安排維修人員處理。此外，大模型可以自動生成投訴記錄，并通知相關部門跟進，確保投訴問題得到及時處理和反饋。這種智能化的處理方式不僅提高了投訴處理的效率，還增強了客戶滿意度，降低了因投訴未及時處理引發的負面情緒和后續問題。

2 模型構建

2.1 架構設計

針對電力企業客戶服務復雜多樣的特點，選擇了適用于大規模數據處理和復雜任務執行的Transformer-based架構（例如BERT、GPT等）。這些架構具有出色的語義理解、對話生成和上下文記憶能力。同時，當考慮擴展性和實時性需求時，系統也做出相應調整，通過持續優化學習其客戶需求。其架構設計如圖1所示。

圖1展示了所選用的模型架構。這一框架基于服務器連接網絡、網關與本地數據。該框架將用戶輸入數據傳入Transformer網絡中，在各個層級經過多次處理后輸出響應結果，形成其動態響應能力和信息檢索功能。基于此，模型得以支持實時通信功能，并基于網關保護支持通信的可靠性。其基本功能包括常見投訴處理等單純文字模型，也可以通過內部網絡協同等方式輸出個人信息與保修信息，從而與運維相結合提供實時信息反饋，實現故障報修與簡易問題的在線處理。大模型需要專一化元分類器的再訓練，以便在圖Q學習框架下實現既往賬單信息和相關個人信息的挖掘整理，為實時反饋的客戶解答和分析提供支持，并適當提升節電宣傳能力。

總體來說，這種結合了深度學習技術與自然語言處理領域最新進展的框架能夠為智能機器人提供強大功能支持，在客戶個人信息和歷史信息的檢索基礎上實現智能客服對話，利用內部數據網絡實現故障報修和賬單解讀，并兼顧系統內部計算和網絡資源調度功能等其他協調需求。

2.2 訓練與優化

其用戶數據采用自組織映射（Self-Organizing Maps，SOM）模型來處理大規模數據的訓練和優化。每個節點與輸入數據空間中的一個向量關聯。這一過程中，用戶數據與項目間發生交互，構建了用戶數據網絡結構并隨機賦予權重，如公式（1）所示。

D={x1，x2，…，xm} （1）

接著進行競爭學習。來自客戶實時交互信息的輸入數據被送入網絡，每個輸入向量與節點的權重進行比較，從而評估新增客戶信息的價值，競爭過程中，輸入向量x 與節點j的距離如公式（2）所示。

Dj=||x-xj||2 （2）

式中：Dj為輸入向量x與節點j的距離；wj為節點j的權重向量。

這一權重更新公式如公式（3）所示。

wj（t+1）=wj（t）+η（t）?hjj（t）?（x（t）-wj（t）） （3）

式中：η（t）為學習率；hjj（t）為鄰域函數，控制節點權重更新的幅度和范圍。

在權重更新階段，勝出節點及其鄰近節點的權重根據輸入向量的特征進行調整，使它們更接近輸入向量的特征。這個過程通過學習率控制，逐步調整節點權重。然后，重復以上步驟進行迭代訓練，逐漸調整節點的權重，直到網絡收斂于穩定狀態。這確保了模型能夠捕捉輸入數據的特征和分布，構成立足于客戶數據的客服模型。

通過SOM模型的訓練和優化過程，智能客服系統能夠充分利用大數據，實現高效的數據處理和分析能力。這不僅提升了系統的響應速度和用戶體驗，還為電力企業客戶服務的智能化發展奠定了堅實的基礎。

3 性能測試

3.1 測試環境

本文基于所描述的架構設計和訓練優化過程進行性能測試，針對所選的模型架構評估模型在不同規模和不同渠道數量下的響應耗時與耗能情況，從而針對系統的實時性需求，測試模型在實時環境下的性能表現。這包括評估模型處理實時交互信息時的響應速度和性能穩定性，需要通過模擬實際用戶交互場景，測試系統在不同負載下的表現。模型也需要測試模型在處理大規模數據時的擴展性能力，通過逐步增加數據量和并發用戶數，評估系統在不同規模下的性能表現。這有助于確定系統在面對未來業務增長時的可擴展性。

智能客服系統的性能測試中，將系統部署在阿里云服務器上，以確保測試環境的穩定性和可靠性。服務器的具體配置參數為4核CPU、16G內存、40G硬盤和CentOS7.2操作系統。為了全面評估智能客服系統的性能，在試驗中使用了多種移動終端設備進行交互，作為客戶端訪問系統測試大模型的響應耗時。測試中所用的終端設備包括三款智能手機：iPhone 7、iPhone X和小米9。其中，iPhone 7配備A10 CPU、2G內存，iPhone X配備A11 CPU、3G內存，兩者均運行iOS 13操作系統，并使用Safari瀏覽器進行測試。小米9配備驍龍855 CPU、6G內存，運行Android 9操作系統，并使用Chrome 76瀏覽器進行測試。所有終端設備均通過瀏覽器在移動蜂窩網絡環境下進行遠程異地測試，以模擬用戶在不同網絡條件下的實際使用情況。

通過以上性能測試，可以全面評估智能客服系統在處理電力企業客戶服務方面的表現，從而發現潛在問題并進行優化改進，進而確保系統能夠高效、穩定地運行，為電力企業客戶提供優質的智能化服務。

3.2 響應耗時測試

根據性能測試結果，進一步優化模型的算法和架構，提升系統的整體性能和穩定性，確保能夠長期滿足大規模客戶服務的需求。

針對不同用戶規模條件的耗時，其結果如圖2所示。

響應耗時測試中，隨著并發用戶數量增加，系統響應時間顯著增長。舉例來說，針對10個用戶，系統響應耗時為2.12s；針對1000個用戶，響應耗時增至4.98s；針對20000個用戶，響應耗時則達到6.73s。這顯示系統在處理大規模用戶并發時，響應時間明顯增加。SOM模型的迭代優化也對系統響應時間產生了顯著影響。在1000個用戶的情況下，進行1000次迭代時，系統的響應時間長達86.2s，20000萬用戶的2000次迭代更達到226.16s。這表明當前的服務器配置可能不足以支持大規模的數據流量，因此當處理復雜數據計算時，系統性能可能受到限制。

基于1000用戶條件設置多渠道不同迭代條件的耗時情況如圖3所示。

隨著渠道數量增加，耗時顯著下降，當處理6個渠道時，平均需要48.65s響應耗時，渠道數量增至12個時，平均需要34.71s。當有96個處理渠道參與時，僅需18.90s即可完成相同量級響應操作。隨著更多通路被納入并行計算中，系統更擅長利用多核心或者并行計算資源。處理任務可以更有效地被分配到各個通路上進行分別處理，達到負載均衡狀態，更多通路意味更高概率地命中緩存或者預取機制，減少了等待I/O操作消耗。

從當前測試結果來看，在此場景內逐步增加并發請求量確實對整體服務質量有積極影響；但也需要注意其他方面（例如服務器配置、SOM模型復雜度等問題）對服務性能帶來的額外壓力，需要綜合考慮調整相關設置，以達到最佳用戶體驗和服務穩定運營狀態。

3.3 響應耗能測試

針對不同用戶規模條件的耗能，其結果如圖4所示。

隨著處理渠道數量增加，系統響應時間顯著下降。這表明系統的并行處理能力顯著提高。當96個渠道時，響應時間僅為18.90s，比6個渠道時減少了61.1%。這一特征表明，增加處理渠道數量能夠有效提高系統處理效率。隨著用戶規模增加，系統需要處理更多的請求。這意味系統需要更多的計算和存儲資源來處理這些請求，處理大量用戶請求需要更高的計算能力，這導致系統的處理器、內存等硬件資源負載增加，系統的I/O操作頻率也隨之上升。這增加了磁盤和網絡設備的使用率，進一步提高了能耗。

基于1000用戶條件設置多渠道不同迭代條件的耗時情況如圖5所示。

隨著處理渠道數量增加，系統的并行處理能力提升，響應時間顯著減少。然而，這也導致能耗增加。這種現象表明，當系統增加處理渠道數量時，雖然提高了響應速度，但也消耗了更多的電能，處理渠道的增加雖然提升了系統的處理效率，但也增加了任務調度的復雜性。更多的任務需要更復雜的調度策略來分配到各個渠道，增加了處理器的開銷。并行處理需要處理器進行更多的同步和通信操作，這些操作都會增加系統的能耗。

4 結語

本文探討了面向電力企業客戶服務優化的智能機器人大模型構建過程。通過合理設計模型架構、有效利用數據和持續優化系統性能，智能機器人在提升電力企業客戶服務效率和質量方面具有重要的應用潛力。未來，隨著技術進一步發展和應用場景擴展，智能機器人將在電力行業中發揮越來越重要的作用，為客戶和企業帶來更多的價值和便利。

參考文獻

[1]馮小桓.挑戰與前景：ChatGPT在圖書館智能客服系統中的效能和應用[J].圖書館理論與實踐，2024（3）：111-116.

[2]宋首文.大語言模型在商業銀行的應用[J].清華金融評論，2024（2）：88-92.

[3]杜慶賢.ChatGPT在財會工作中的應用探索——基于文心一言、ChatGPT、ChatSonic測試[J].會計之友，2024（4）：130-137.

[4]束開，郭奕.ChatGPT在財務領域的應用探索[J].財務與會計，2023（22）：56-59.

[5]吳曉如.認知大模型新技術助力金融創新[J].新金融，2023（10）：26-31.

[6]邱冬陽，藍宇.ChatGPT給金融行業帶來的機遇、挑戰及問題[J].西南金融，2023（6）：18-29.