一、智能客服系统核心架构 1. 技术底座
模块 功能说明
多渠道接入层 整合APP、官网、短信、社交媒体（微信/抖音）、实体营业厅等入口，统一接入AI中台。
NLP引擎 采用BERT+BiLSTM模型，支持广电行业术语（如“带宽升级”“机顶盒故障代码”）精准理解。
知识图谱 构建广电专属知识库（套餐资费、设备操作、政策法规），支持多轮对话与上下文关联。
智能路由 根据问题类型（咨询/投诉/报修）自动分配至对应处理节点（机器人/人工坐席）。
- 核心能力
- 7×24小时全时段响应：自动过滤非工作时间咨询，白天转人工、夜间由AI兜底。
- 多语言支持：普通话+方言（粤语、四川话等）识别，覆盖广电全国用户。
- 情绪识别：通过声纹分析识别用户情绪（愤怒/焦虑），触发紧急工单升级。
二、广电场景化功能设计
- 高频问题自动化处理
场景 解决方案
套餐咨询 用户询问“广电5G套餐资费”，AI自动推送图文账单+语音解读（如“129元套餐含30GB流量+1000分钟通话”）。
故障报修 用户上传机顶盒报错代码（如E03），AI诊断故障原因并生成工单派发至运维系统。
投诉受理 用户投诉“未经同意开通增值服务”，AI记录证据链并触发合规审查流程。
- 复杂问题辅助决策
- 工单预生成：AI根据用户描述自动生成工单模板（含问题分类、紧急程度），人工坐席只需确认细节。
- 知识库实时更新：通过用户高频提问自动优化知识图谱（如新增“直播卫星电视政策解读”）。
- 用户体验增强
- 多模态交互：支持语音、文字、截图、视频上传（如用户拍摄机顶盒指示灯异常照片）。
- 个性化推荐：根据用户历史行为（如曾咨询过宽带提速）推送相关优惠活动。
三、广电行业专属优化策略
- 政策合规强化
- 敏感词过滤：自动识别“乱收费”“诈骗”等风险关键词，转人工审核后再回复。
- 合规话术库：内置广电总局《广播电视服务质量管理规定》应答模板，规避法律风险。
- 多业务线协同
- 跨系统对接：与BOSS系统（计费）、CRM系统（客户档案）、工单系统（运维）实时数据互通。
- 代理商协作：用户咨询“本地套餐办理”，AI自动识别归属地并转接对应区域代理商。
- 数据价值挖掘
- 用户画像构建：基于咨询记录分析用户类型（如“价格敏感型”“技术极客”），定向推送服务。
- 智能质检：通过ASR（语音识别）回溯人工坐席通话，评估服务合规性（如是否泄露隐私）。
四、实施步骤与成本控制
- 分阶段落地路径
阶段 目标 周期 预算占比
一期 部署基础问答机器人（套餐/账单查询） 2个月 30%
二期 扩展故障诊断与工单自动化 3个月 40%
三期 上线情绪识别与跨系统协同 2个月 30%
- 成本优化方案
- 模型微调：基于广电历史对话数据微调开源模型，降低训练成本（相比从头训练节省70%费用）。
- 混合云部署：核心数据存本地私有云，非敏感服务用公有云（如阿里云），平衡安全与成本。
五、典型案例：某省级广电智能客服实践
- 痛点：传统人工坐席日均处理量仅200通，高峰期用户排队超1小时，投诉率高达15%。
解决方案：
- 部署NLP引擎处理70%标准化咨询（套餐、账单），人工专注复杂问题。
- 对机顶盒故障代码建立自动诊断库，报修响应速度提升至5分钟。
成果：
- 人工坐席工作量下降60%，单通成本降低40%；
- 用户满意度从72%提升至91%，投诉率下降至3%以内。
六、未来演进方向
- AIGC内容生成：AI自动生成短视频脚本（如“如何设置广电Wi-Fi”），用于抖音号运营。
- 元宇宙客服：通过虚拟数字人提供沉浸式服务（如手势交互指导设备调试）。
- 预测式服务：基于用户行为预测潜在需求（如流量不足前提醒升级套餐）。