國網客服中心自2012年成立以來,通過27家省級電力公司客戶服務全網全業務集中,實現了國家電網有限公司供電服務范圍內的統一標準、集約化運營,在業務、運營、質量、人資等方面建立精益服務標準和管理體系,全面推廣運用新技術、新手段,推動客戶服務向移動化、在線化和智能化轉變。從2016年開始,國網客服中心大力推進人工智能和大數據在客戶服務領域的研究,建設人工智能服務體系和大數據能力平臺。
國網客服中心南方分中心作為直接服務客戶的一線窗口,堅持以客戶為中心,在服務前端、中端和后端的服務全鏈條,應用人工智能和大數據研發成果,并不斷完善提升,著力為客戶提供智能、精準、個性化服務,推動客戶服務高質量轉型升級。
融入支撐端,共享融通數據信息
傳統客戶服務在服務支撐上主要依賴于業務信息系統、單一知識的知識庫等。客服專員在服務客戶時,存在支撐效率低下、友好性差等問題,主要依賴客服專員本身業務技能水平解答客戶訴求,服務質效提升存在“天花板”。隨著泛在電力物聯網加快推進,客戶側終端設備數據和公司側服務資源信息逐步實現實時采集共享。尤其是營配調貫通實現了專業數據的同源唯一、共享融通,在客戶服務過程中,信息和數據獲取的寬度和深度有了大幅提升。
通過獲取掉電記錄、繼電器狀態,南方分中心營業廳可以主動、準確判斷和處理頻繁停電等投訴業務,減少錯派和誤派;通過推廣應用智能知識庫,搜索功能更加強大快捷,知識點匹配更加迅速精準,同時知識點呈現引入動畫、視頻等,多元化滿足不同客戶需求。南方分中心還建設智能服務助手,打造智能座席,集成實現“客戶畫像推送、流程話術推薦、實時方案搜索、智能輔助填單”等智慧功能應用,顯著提升服務客戶的能力、效率和質量。南方分中心通過部署基于171個基礎標簽及28個節假日客戶群特征的自助應用工具,實現客戶畫像實時推送,自動識別來電客戶的身份背景、情緒特點、關注業務、投訴傾向,靈活調整服務策略和方案,提供更加主動的客戶服務,給客戶更好的服務體驗。
融入運營端,推進智能服務建設
傳統客戶服務保證服務體驗的主要手段靠“人海”戰術,在運營的各個環節投入更多人力,保證接聽效率和服務質量,存在能效低、成本高、人員利用不充分等問題。南方分中心在現場運營中,著力推進智能服務建設,構建面向客戶的多輪自助應答服務,包括智能語音、智能外呼、在線機器人和語音機器人服務,逐步構建一般業務機器人應答、復雜業務人工解答的服務格局,培養服務金牌專家,實現減人、提質、增效;組建機器人訓練師團隊,開展深度自主學習,持續提升機器人應對準確率,機器人場景答復準確率達到87%;利用神經網絡時間序列模型,開展話務預測深度學習,優化因子預測模型,提升話務預測準確率,并推出自動排班工具應用。
南方分中心還研發人工智能巡場系統,可實現對座席大廳人員狀態的智能監控和預警;在服務質量管控領域,全面應用智能語音質檢,通過語音轉文本技術,實現抽檢模式向全量泛化質檢轉變,同時可以根據敏感關鍵字實施定制化的質檢方案,極大地提升質檢效率;構建大數據與業務運營的賦能合作模式,通過直接賦能、合作賦能、自主賦能三種方式,圍繞運營中的難點、痛點和堵點,開發和應用各類大數據典型示范應用場景。
融入分析端,打造價值“孵化器”
經過近7年的建設和運營,南方分中心積累了海量營銷服務數據,挖掘數據藍海,讓數據會說話,形成數據產品和服務。
南方分中心推進基于數據關聯的客戶服務全景視圖應用,通過查拓撲、查關系、查數據、查視圖四大功能,支撐運營管理及分析人員開展前臺化的數據探索與快速分析,在供電服務分析方面有效降低技術難度、拓展分析維度、提高分析效率,更好地輔助公司電網建設規劃、服務資源優化、新興業務拓展等管理決策。開展用能視圖產品規劃與設計,支撐電力民生評估、精準投資輔助決策、客戶用能可靠性評估、電費回收風險4個主題場景應用,輔助政策制訂、規劃建設,為電力數據賦能,助力數據資產領域應用。基于服務錄音轉譯的文本數據,利用語義分析技術自動識別客戶主要訴求,融合工單信息,開展客戶訴求主題分析、供電服務短板定位、群體和個體風險防控應用。
南方分中心還開展員工畫像研究,圍繞能效、質量、勞動紀律、性格特征等主題,設計客服專員分群畫像,服務員工績效評估、人員流失預警以及人力資源優化配置。建立能效漏斗管理模型,挖掘各層次人員利用耗損,分析各維度人員利用率,實現能效指標數字化展示、線上化管理。
作者系國家電網有限公司客戶服務中心主任助理、南方分中心主任