基于智能知识库的电力客服智能化系统建设浅析

基于智能知识库的电力客服智能化系统建设浅析

王缉芬，黄蔚，王圣竹，赵泰龙，韦国惠，黄梦喜，梁祺

广西电网有限责任公司客户服务中心 南宁市兴宁区 530023

摘要：随着人工智能的快速发展，各行各业已经开始将人工智能化服务或者产品放入生产，而电力企业也迫切引入人工智能，在客户识别、诉求受理、质检等多个客户服务场景进行智能化发展。但在众多的发展方向中，应优先建立智能知识库体系，以其为基石发展电力客户服务系统的智能化平台，才能高效体现智能化的优越性。

关键词：智能知识库；人工智能；客户服务；电力客户

0 引言

随着电力公司业务范围的扩大和市场份额的增加，基于传统呼叫中心的客户服务系统的弊端日益突出，很难有效的满足电力企业生存和发展的需要，电力企业服务窗口正在寻求具有高服务效率的新服务交付模式。

目前，各电力公司客服中心每天都在面临着来自各方的海量的客户咨询。客户通过微信公众号、支付宝、掌上电力APP、网厅、微博等进行业务咨询、故障保修、投诉、举报、建议、意见及表扬、电网信息、政策订阅等，对服务提出了更高的要求，需要电力公司及时、准确地洞察到客户的心声，以最好的服务、最短的时间满足客户的需求；同时客户要求更友好、更便捷地使用我们提供的服务。这些需求需要客户服务人员通过查询电力传统知识库或请教业务专家后才能给客户满意的回复，不仅需要消耗很大的人力成本，同时响应的周期也相对较长。而且在业务咨询中存在大量的常见问题需要客服人员反复回答，同时传统呼叫中心客服系统需要大量的人力和物力。因此，将智能机器人应用于客户服务也是我国电力企业生存和发展的必由之路。

本文首先介绍了智能机器人在电力营销客服中的发展过程，接着从FAQ问答能力、情感识别能力、意图识别能力、多轮对话能力等方面介绍了智能机器人面向电力企业业务所具备的关键能力，最后对智能机器人在电力营销客服中的应用进行展望，表明充分利用智能机器人的强大能力，将智能机器人与特定的业务场景相结合，可以极大地解决业务需求，能够提升电力公司精益化管理水平，打破原有的信息壁垒，强有力的促进了整体管理能力的提升，为实现将公司建设成为“服务好、管理好、形象好的国际先进电网企业”目标打好基础。

1 电力客服的发展

从2002年南网公司成立那一刻起，南网便恪守着“万家灯火，南网情深”的客户服务理念。南网客户服务随着社会科技的进步也在大踏步的前行，95598客服中心建立伊始便直接进入了CTI呼叫中心和互联网多媒体结合的客服时代。

在CTI呼叫中心阶段，座席代表接到客户来电时，须通过询问客户详细信息查询呼叫中心的数据和营销数据，为客户提供用电信息查询并解答用电诉求。但在接入方式上还仅限于电话、传真等传统方式，无法完全满足各类客户对不同接入方式的偏好。在系统功能方面也还有所欠缺，对客户用电需求及用电情况不能够进行深入分析。整体来看，传统的客服业务主要存在以下问题：①传统的人工客服无法应对互联网催生的巨大的客服需求；②客户自助办结率低，客户体验差；③话务激增的情况下，人工客服显得捉襟见肘；④客服中心服务水平对坐席人员素质的依赖程度过高，当前坐席在提供话务服务时，质量参差不齐，客户的服务体验受坐席的业务知识能力、情绪等因素影响较大；⑤简单重复性的业务占用宝贵的人力资源，现有的客户服务对简单重复性的业务仍花费了较大的人力。

近年，面对“建设数字南网”的全新挑战，客服中心也迎来了全新的发展机遇——面对当前人工智能的快速发展，全面建立依托人工智能技术的智能客户服务，以人工智能技术赋能的智能客服系统改善传统客服的不足，提高客户满意度。

人工智能被公认为是蒸汽革命、电力革命、互联网革命后的“第四次工业革命”。目前很多电网企业都已经建立了部分智能化产品或者在原有的系统中引入了智能化的引擎。这些智能产品或系统借助于AI技术的语音识别ASR、语音合成TTS、自然语言处理NLP、计算机视觉等技术对各种渠道的语音、图形、文字进行受理、并最终反馈结果给客户。智能客服解决很多传统客服亟待解决的问题，主要通过智能服务、降低成本、提升效益三个方面过为客服行业的服务质量和效率带来了巨大的提升。

2 知识库对于人工智能的重要性

人工智能的本质就是让计算机可以模拟人类大脑的活动。而人脑活动过程主要是一个获取并运用知识的过程。所以人工智能的本质就是对知识的建立、归结、处理并最终以人类可以认识方式进行表示。

那到底知识是什么？它和通常计算机系统的数据和信息有什么区别？比如200这是一个数据，这个数据在特定场合下赋予的意义就是信息，在客户的账号里200元代表余额200元，在当月用电量中代表用电量200千瓦时。这些数据和知识通过计算机的存储计算为我们的工作带来了很多的便利性，提升了工作效率。但是数据和信息并不能真正推动人工智能的感知飞跃。只有将信息关联形成有序的结构，总结经验并且不断验证、推进，才能实现人工智能。比如200千瓦时和200元余额，可以联系为电力客户当月余额充足，这就形成了知识。把这些在生活和社会实践中累计到的电力行业的认知和经验，并把这些信息联系在一起，就形成了人工智能的基石——知识。

所以知识是人工智能感知的标准，是人工智能推理的基础，是人工智能表述的元素，知识逻辑的缺失或者失准，直接影响人工智能的准确性和交互能力。要想实现客户服务中心的智能化，首先要做的就是建立电力行业的知识体系，体系不仅仅包括原有的数据信息的汇总，这部分一般是指电力行业信息、企业管理标准、电力营销数据等，也包括以人工智能技术为基础的交互表述，例如客户的来话语音的识别、专业词汇的表示等。只有把知识全面、立体、持续的建立并不断扩充完善，才能更好的获得高效的智能化服务体验和管理模式。

而知识库(Knowledge Base)是知识工程中结构化，易操作，易利用，全面有组织的知识集群，是针对某一(或某些)领域问题求解的需要，采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。。

3 电力客服知识库的发展

从技术的发展来看，知识库的发展可以分为关键词匹配知识库、句法分析知识库、基于AI技术的智能知识库3个阶段，不同阶段知识库对访客问题的匹配能力不同。我们电力行业客服知识库是也是跟随着知识库技术的进步而不断发展的。

3.1基于关键词匹配的知识库

关键词匹配知识库指使用简单的单关键词匹配技术的知识库，可以对访客问题中的单个关键词进行匹配回复。

关键词匹配的技术比较基础，仅根据字面表达进行匹配，不能准确理解访客的“意图”，匹配的准确率很低，一般不到30%，目前这类知识库主要用于客服的基础培训和人工客服不在线时客户接待，常见于一些面向传统企业的PC客户端客服软件中。

3.2基于句法分析的知识库

句法分析是自然语言处理技术中的一项对语句主干以及各成分间关系进行研究的技术，可以帮助知识库进行多个关键词的匹配，各成分间的关系也使知识库在匹配中了解到问题有一定“意义”，但是这种理解是很单一的。

相比单关键词匹配，句法分析在技术上有很大提高，但当前句法分析的准确率还有待提升，在实际客服接待中能起到的作用有限，实际单独应用这项技术的服务商也不多，常见的仅逸创云客服支持简单的句法分析，但是知识库也不收取费用，随在线客服系统一起出售。

3.3基于AI技术的智能知识库

基于人工智能（AI）技术，智能知识库系统利用深度学习技术、神经网络技术（DNN、CNN）、文本相似度技术（Siamese Network）、态度情感识别技术（LSTM）为支撑，分为数据模型（Data model）、数据挖掘（Data Mining）、语义检索（Semantic Retrieval）、知识匹配（Knowledge Matching）、知识维护（Knowledge Maintenance）、中控管理（Control Management）、API接入等技术体系设计，实现智能知识库的中心架构。支持知识的分类、聚类、自学习，配合采编员进行知识管理，达到分渠道的知识回复，分角色的知识检索。实现知识统一维护，未来支撑其他业务系统对知识的获取需求。

4 智能知识库推进电力客服智能化

智能知识库是一种原子化的知识库，重构互联网化的知识支撑系统，改变文档式的传统知识库，将知识文档“肢解”，碎片化处理，统一知识底层为颗粒度更小的原子化的知识点，组合形成原子化知识库（Atomic Knowledge Management System，以下简称AKMS），实现对全渠道服务的知识集中支撑系统。

电力企业建立自己的智能知识库有自己独特的行业优势。

首先，智能知识库为智能语音交互提供多轮问询或者问答形式的知识命中，包括智能IVR、在线客服的语音留言、智能语音外呼。通过建立语音识别引擎，将各个渠道的语音流进行识别后，郊游自然语言理解进行计算机的识别，然后通过对话模型等技术辅助问询完成，将最终命中的知识结论反馈给用户。

其次，智能知识库可以为客服实体机器人、自助营业厅等智能场景提供诉求认知和知识反馈。实体机器人和自助营业厅是目前智能客户服务发展的一个积极方向，在更减少人力投入的同时提高更优质的服务。这两种智能化场景都是借助智能的多样交互技术，如语音、视频、图片等方式进行交互诉求采集，知识库可以将已经建立的诉求识别模型再应用，同时为诉求反馈提供统一的服务标准。

再次，智能知识库为智能质检提供规则模型建立指导，主要根据问询数据制定最合理的服务逻辑。同时可以将电力的语言模型应用于相同地域的供电企业，减少了智能质检前期建立的磨合训练周期。

另外，智能知识库可以提供历经多渠道和场景验证的问答模型，以及大量的交互数据，这些信息可以辅助智能培训的流程建立，为培训的仿真性提供数据基础。

最后，智能知识库的知识联系乃至知识图谱，可以灵活运用于业务操作人员的日常工作，快速引导业务作答、操作指引。同时也可为管理人员的管理工作提供决策数据支持。

5 结论

智能知识库赋能的电力客户服务系统人工智能化必然能进一步提升服务质量和工作效率。在构建智能知识库的基础上，综合考虑电力企业客户服务智能化发展层次，有效利用智能知识库的知识体系构建适合于电力领域的人工智能模型，在推进智能化发展的同时，更好对智能知识库进行补充完善，逐步通过不同的智能产品和方向反哺知识库，提高知识库的认知和知识图谱的关系构建，使电力客户服务的智能化发展更稳固高效，使电力企业的客户服务中心更优质更智能为电力客户服务。。

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