自动分类聚类

该成果承接了公司创建全国最好世界一流省网企业行动方案工作要求，解决了话务繁忙时人工客服不足、传统知识支撑能力弱、人工质检效率低下等问题，在南网率先完成智能客服体系建设，达到减员增效的精益管理目标，为南网五省区客服中心数字化、智能化转型提供了典范。智能客服覆盖 36 个多轮业务场景，场景覆盖率 100%，为客户提供电费查缴、停电查询、业务办理等全场 景智能机器人服务，在南方电网互联网客户服务平台（微信公众号、网厅、掌厅等）上线应用。提供秒级搜索能力，提供契合用户需求的场景化设计，支持来自微信、电话、网站等全媒体的文本、语音知识搜索。已应用于公司客服中心及19个地市局，累计4000万的浏览量，建立超过2300条业务知识模型以及超过220万字的知识库体系话术，有效支撑了智能IVR、智能在线客服的服务。依托智能客服机器人小赫兹，在南方电网全渠道上线。利用自然语言与用户进行多轮对话交互，结合智能知识库为客户提供集业务咨询、办理一体的智能自助服务模式，为客户提供7*24小时智能服务，让用户“主动说”，不再“等”和“按”，直达用户需求。智能质检应用引入科大讯飞语音转译技术，由智能机器人实现 14 个质检项（如敏感词、情绪、工单派发等）。 本研究进一步实现由人工智能取代耗费时间多的重复性工作，24小时不间断为客户提供服务；依托于智能知识库模式模型，建设全网首个的智能客户经理知识库,加大人工智能在一线基层的应用；实现95598来电普通话录音质检率由 3.5%提升至100%。

本项目成果旨在创建全国最好世界一流省网企业行动方案工作要求，解决话务繁忙时人工客服不足、传统知识支撑能力弱、人工质检效率低下等问题，在南网率先完成智能客服体系建设，达到减员增效的精益管理目标，为南网五省区客服中心数字化、智能化转型提供典范。本项目成果通过构建基于自动分类聚类算法、自然语言处理等算法技术，同时集成公司数据中心、人工智能平台等系统，最终形成客服体系的智能化赋能。帮助公司实现包括坐席接听、实时/离线质检、事后培训等工作在内的智能化应用，形成从知识沉淀到智能服务提升客服质量的优化闭环。基于公司人工智能平台提供的计算能力与模型训练框架进行模型训练，保证了效率的最大化和训练进度可控可回溯。通过智能应用实现以用户为中心的场景化知识构建，实现全媒体知识搜索，有效支撑智能VR、智能在线客服。目前该项目成果覆盖36个多轮业务场景，场景覆盖率100%，智能知识库已应用于公司客服中心及19个地市局，建立超过2550条业务知识模型以及超过220万字的知识库体系话术。实现由人工智能取代耗费时间多的重复性工作，24小时不间断为客户提供服务，实现95598来电普通话录音质检率由3.5%提升至100%。拥有发明专利2项，软件著作权3项已授权，论文3篇。