达观Agent赋能95598：诉求分析智能化，工单重复率锐降40%

一、引言

95598作为电力客户服务的重要窗口，承担着处理客户诉求、提升客户满意度的重要任务。然而，重复诉求工单一直是困扰95598服务管理的难题之一。重复诉求不仅增加了客服工作量，还可能导致客户不满，影响企业形象。近年来，随着人工智能和自动化技术的发展，达观Agent作为一种智能化解决方案，逐渐应用于95598诉求分析场景中，并取得了显著成效。

二、95598重复诉求工单现状及问题分析

2.1重复诉求工单现状

“95598重复诉求”是指同一客户针对同一问题多次致电95598反映的情况。据统计，部分地区95598的重复诉求工单占比较高，且处理难度较大。例如，某地区在2016年上半年共发生重复诉求31件，涉及民事赔偿、电器损坏、错发短信等问题。

2.2重复诉求产生的主要原因

问题未一次性解决：部分工单首次处理未能彻底解决问题，导致客户再次致电。

承诺未兑现：部分工单承诺的处理方案或时限未落实，引发客户不满。

工单虚假：部分工单存在虚假嫌疑，客户问题未实际解决。

客户不合理诉求：部分客户提出超出供电企业责任范畴的诉求，导致重复来电。

三、达观Agent技术组成

达观Agent通过融合智能文档处理（IDP）、机器人流程自动化（RPA）和大语言模型技术，实现了诉求分析的自动化和智能化。

3.1智能文档处理（IDP）

IDP技术通过OCR识别和自然语言处理（NLP），能够自动解析各类文档，将非结构化数据转化为结构化数据。在95598诉求分析中，IDP可以快速提取工单中的关键信息，如客户诉求内容、事件类型、处理结果等，并进行语义分析。

3.2机器人流程自动化（RPA）

RPA技术实现了工单处理流程的自动化，能够自动流转、审批和反馈处理结果。通过RPA，达观Agent可以将原本分散在多个部门的工作串联起来，实现无缝对接，减少因流程繁琐导致的延误。

3.3“曹植”大语言模型

达观Agent利用其核心的“曹植”大语言模型，具备强大的语义理解和生成能力。该模型能够精准识别客户诉求的语义，快速定位问题类型，并生成针对性的处理建议。

四、达观Agent技术优势及应用原理

4.1技术优势

高效的数据处理能力：能够自动采集和预处理大量文本数据，提取关键信息。

精准的语义理解：通过NLP技术，准确理解客户诉求的语义，避免人工理解的偏差。

自动化流程：结合RPA技术，实现诉求分析、工单生成和反馈的全流程自动化。

4.2应用原理

数据采集与预处理：系统自动采集95598工单文本数据，进行分词、句法分析和语义理解，提取关键信息。

诉求分类与识别：利用机器学习模型，对客户诉求进行精准分类和识别，快速定位问题类型。

重复诉求预警：通过分析历史数据和实时数据，识别重复诉求的潜在风险，并及时预警。

自动化处理与反馈：结合RPA技术，实现工单的自动化流转和处理，快速向客户反馈处理结果。

五、达观Agent在95598诉求分析中的应用实践

5.1案例背景

某地区电力公司在95598诉求处理中面临重复诉求工单数量居高不下的问题。为提升服务质量和客户满意度，该公司引入达观Agent技术，优化诉求分析和处理流程。

5.2实施过程

数据采集与预处理：达观Agent自动采集95598工单数据，通过OCR和NLP技术提取关键信息，转化为结构化数据。

诉求分类与识别：利用大语言模型，系统对客户诉求进行精准分类和识别，快速定位问题类型。

重复诉求预警：通过分析历史数据和实时数据，系统建立重复诉求预警模型，识别潜在风险并及时预警。

自动化处理与反馈：结合RPA技术，系统实现工单的自动化流转和处理，快速向客户反馈处理结果。

5.3应用效果

重复诉求工单数量显著下降：引入达观Agent后，该地区95598重复诉求工单数量同比下降40%。

诉求处理效率提升：系统自动化流程显著缩短了诉求处理时间，工单处理及时率从97.71%提升至99%以上。

客户满意度提高：通过精准识别和快速解决客户诉求，客户对95598服务的评价明显改善，投诉率显著降低。

六、结论与展望

达观Agent在95598诉求分析场景中的应用取得了显著成效，有效降低了重复诉求工单数量，提升了诉求处理效率和客户满意度。未来，随着人工智能技术的不断发展，达观Agent有望在更多领域和行业中得到广泛应用，为电力客户服务的智能化转型提供有力支持。