路書(shū)竹

中國(guó)聯(lián)通山東青島分公司積極落實(shí)集團(tuán)融合創(chuàng)新戰(zhàn)略，聚焦全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)數(shù)智工具及平臺(tái)創(chuàng)新，切實(shí)提升數(shù)字化支撐賦能實(shí)踐能力，針對(duì)客訴工單分單繁瑣、處理鏈條長(zhǎng)、效率較低等痛點(diǎn)，青島聯(lián)通青年數(shù)智團(tuán)隊(duì)積極借力AI技術(shù)，通過(guò)流程優(yōu)化、平臺(tái)管控、RPA數(shù)字員工協(xié)作，助力一線客戶服務(wù)智慧運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效新發(fā)展。

流程再造

實(shí)現(xiàn)一體化自動(dòng)處理

傳統(tǒng)的客訴工單處理對(duì)客服分單人員專(zhuān)業(yè)水平及責(zé)任心有強(qiáng)依賴，專(zhuān)職分單人員每日導(dǎo)入當(dāng)日在崗處理人員清單，結(jié)合在崗員工當(dāng)天工作班次、工單處理能力，根據(jù)工單渠道來(lái)源按規(guī)則手動(dòng)分配給在崗處理人員。工單處理全程人工判斷，且全天工作無(wú)停頓，需隨時(shí)跟進(jìn)工單變化情況，并做好工單超時(shí)管控、人力協(xié)調(diào)，對(duì)專(zhuān)職分單人員有較高要求。由于工單渠道來(lái)源細(xì)分較多、時(shí)限要求嚴(yán)格、人員處理水平差異等原因，導(dǎo)致人工分單存在工單分配不合理、工單再分配步驟繁瑣且效率較低、工單處理不及時(shí)等問(wèn)題。

青島聯(lián)通引入AI+RPA數(shù)字員工建立客訴處理平臺(tái)，系統(tǒng)實(shí)時(shí)查詢相關(guān)處理人員信息，包括工號(hào)、今日處理時(shí)段、今日處理工單上限、可處理工單類(lèi)型等信息，結(jié)合客服接單系統(tǒng)，自動(dòng)根據(jù)類(lèi)別對(duì)申訴組工單、重大投訴班工單、普通省內(nèi)工單等依次進(jìn)行篩選和分單處理。

通過(guò)“AI+RPA”雙輪驅(qū)動(dòng)，改變了傳統(tǒng)的“人工分單—再分配—人工處理”的斷點(diǎn)流程，實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)化，降低人工運(yùn)營(yíng)成本，提高客訴處理時(shí)效和工單處理的準(zhǔn)確性，提高客戶滿意度。

智能分單引擎

實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度

系統(tǒng)基于多維度特征融合的聚類(lèi)分析，通過(guò)歷史工單處理數(shù)據(jù)，提取處理時(shí)效、工單類(lèi)型偏好、時(shí)段活躍度等標(biāo)簽，結(jié)合K-means++聚類(lèi)算法自動(dòng)劃分“專(zhuān)家型”“全能型”“專(zhuān)項(xiàng)型”三類(lèi)處理人員，構(gòu)建處理人員動(dòng)態(tài)能力畫(huà)像，設(shè)置處理人員能力標(biāo)簽，如工單類(lèi)型偏好、處理時(shí)效等，提升自動(dòng)化分配精準(zhǔn)度。

通過(guò)RPA數(shù)字員工實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)操作自動(dòng)化，結(jié)合AI算法優(yōu)化分配規(guī)則，根據(jù)實(shí)時(shí)在崗狀態(tài)、處理閾值與工單積壓量等動(dòng)態(tài)生成分配策略，基于工單類(lèi)別、人員狀態(tài)、處理閾值，以工單處理時(shí)效、人員負(fù)載均衡為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，動(dòng)態(tài)生成分配策略，輸出“立即分派”“暫存隊(duì)列”“轉(zhuǎn)專(zhuān)家池”三類(lèi)決策指令，突破傳統(tǒng)規(guī)則的靜態(tài)限制，提高系統(tǒng)智能化水平。

數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘

實(shí)現(xiàn)雙重收益提升

通過(guò)智能分單平臺(tái)，客訴處理的時(shí)效性和準(zhǔn)確率實(shí)現(xiàn)雙提升。系統(tǒng)分單自動(dòng)化率達(dá)到95％，對(duì)客訴工單處理響應(yīng)速度提升50％以上；通過(guò)人員畫(huà)像匹配，工單錯(cuò)派率下降90％，日均自動(dòng)分配工單量達(dá)2000余條，通過(guò)自動(dòng)化系統(tǒng)替代客服專(zhuān)職分單人員2人／天工作量，替代人員已轉(zhuǎn)入高價(jià)值分析、運(yùn)營(yíng)工作崗位，同時(shí)減少因人工分單錯(cuò)誤導(dǎo)致的二次派單處理成本及時(shí)間成本，估算年節(jié)約成本近30萬(wàn)元。隨著工單處理時(shí)長(zhǎng)縮短，問(wèn)題閉環(huán)率提升25％，客戶滿意度持續(xù)提升。

客服智能分單平臺(tái)通過(guò)全系統(tǒng)全流程數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)詳細(xì)工單數(shù)據(jù)細(xì)化、分項(xiàng)匯總分析，為優(yōu)化客戶服務(wù)運(yùn)營(yíng)提供了扎實(shí)的數(shù)據(jù)支撐，如人員排班優(yōu)化、客訴重點(diǎn)打標(biāo)等，為客服運(yùn)營(yíng)優(yōu)化提供決策支持，實(shí)現(xiàn)提升用戶感知及用戶價(jià)值運(yùn)營(yíng)的雙重收益，真正將客訴數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為增長(zhǎng)動(dòng)能。

接下來(lái)，青島聯(lián)通青年數(shù)智團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步加快建設(shè)“客訴處理實(shí)時(shí)監(jiān)控看板”大屏，實(shí)現(xiàn)AI賦能的運(yùn)營(yíng)指揮艙。從“事后分析”升級(jí)為“事前預(yù)判”，提升運(yùn)營(yíng)決策響應(yīng)速度。建立時(shí)空預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)如未來(lái)1小時(shí)各渠道工單積壓趨勢(shì)等；開(kāi)發(fā)異常檢測(cè)功能，自動(dòng)標(biāo)記處理時(shí)效異常，如工單滯留超30分鐘，并觸發(fā)告警；通過(guò)三維熱力圖，展示渠道／工單類(lèi)型／處理人員三維視角下的負(fù)載分布，進(jìn)一步提高客訴工單處理的智能化水平。為客戶服務(wù)常態(tài)化工作注入新的活力，助力高質(zhì)量高價(jià)值發(fā)展轉(zhuǎn)型。

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