人工智能赋能电力行业 用户服务高质量发展研究报告

前言

1、人工智能技术引领全球产业变革

人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术以非线性跨越式发展颠覆传统思想，引发新一轮全球智能化产业竞争，成为加速新一轮科技革命和产业变革的重要力量。世界主要国家和地区陆续制定和实施人工智能战略，以期在这一新兴领域占据领先地位，全球数字经济和智能化转型进入纵深发展新阶段。

今年4月，习近平总书记在主持中央政治局第二十次集体学习时强调，“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道”。这一指导思想为以“人工智能+”赋能现代化产业体系建设指明了方向。新型智慧城市、智慧园区、智慧能源、智慧交通、智能制造等触发各行业依托人工智能技术，提高市场响应速率和用户服务效能，高质量用户服务数智化能力成为企业创新发展核心竞争力。

2、电力行业数智化实现变革升级

电力行业作为国民经济的基础性支柱产业，处于政策强力引导、技术快速迭代、市场需求旺盛的黄金窗口期。市场环境的变化构成了人工智能应用的核心驱动力，政策、技术与市场三重赋能电力人工智能发展，迎来人工智能技术深度融合的战略新机遇。在“双碳”目标与数字中国建设的双重驱动下，人工智能不仅重塑电力系统的运行模式，更推动行业从传统运维向数智化服务全面转型。

电力行业数智化升级正沿着“源网荷储充”全链条展开，呈现出从局部优化到系统重构的发展态势。在电源侧，人工智能推动新能源发电从“被动并网”向“主动预测”转变。电网侧的数智化体现“调度智能化+运维无人化”的双重变革，负荷侧数智化催生了用户与电网的双向互动新模式。人工智能技术使储能从简单的“充放工具”升级为“智能调节器”，算电融合成为数智化升级的新方向。

3、人工智能为电力行业创造多维价值

人工智能在电力行业的价值呈现出多维度、系统性特征，效率、成本、安全与可持续性塑造人工智能多维价值，不仅带来运营效率的提升和成本的降低，更在安全保障和可持续发展方面创造了难以替代的价值。用户服务中的人工智能角色转型也从降本增效到体验驱动，从简单自动化到深度智能化的演进过程，从初始阶段通过语音识别、自然语言处理技术实现常见问题的自动解答向“降本增效+精准服务”的复合型角色转变，成本节约效应在全行业范围形成了“技术投入-效率提升-成本下降”的正向循环，个性化、场景化、情感化服务能力体验推动用户服务渠道的整合与服务模式的创新，构建了“全渠道、一体化”的服务体系。

用户服务人工智能化的终极价值构建了“用户-电网”的双向互动生态，实现了从“服务提供者”到“能源伙伴”的角色升华。企业与市场双向互动产生的海量用户数据反哺电网优化，使电网能够更精准地预测负荷、调整供电策略，形成了“用户体验提升-数据价值挖掘-电网优化改进”的良性循环，推动电力系统向更智能、更高效、更友好的方向发展。

本研究将系统分析电力行业人工智能发展的宏观环境与行业趋势，量化人工智能赋能用户服务发展从降本增效工具向体验驱动核心的角色演进多维价值，并以标杆案例与用户服务应用技术及发展趋势为切入点，阐述人工智能技术赋能能源电力行业数智化转型升级，并助力行业用户服务高质量发展的对策建议。
 
一、人工智能赋能电力用户服务的政策环境与发展背景

2025年是“十四五”规划的收官之年，也是“十五五”规划的布局之年，电力行业正处于深刻变革的关键节点。“十五五”时期，人工智能产业发展将呈现出规模爆发式增长、技术快速迭代、应用场景不断拓展的特点，为电力能源用户服务提供了强大的技术支撑和政策保障。

(一) 国家层面政策：构建AI与电力融合的顶层框架

1、国家战略导向：明确AI赋能电力的核心地位

在国家政策的强力推动下，人工智能技术与电力行业的融合发展呈现出前所未有的广度和深度。多模态模型成为人工智能产业标配，数据智能迎来跨越式发展，传统计算范式变革成为必然趋势。以算力、算据、算法三大基础要素的精巧配合和相互促进为本质的技术变革，从单一任务到多任务，从特定领域到全领域的突破，推动人工智能技术快速迭代，产业化发展向纵深延伸，以大模型为代表的人工智能技术正赋能千行百业，成为驱动产业转型升级第二增长曲线的新支点，人工智能技术正深刻改变着用户服务模式，不断优化服务效率和质量，为电力能源用户服务提供了更强大的技术支撑。

《2025年政府工作报告》强调，持续推进“人工智能+”行动，推动人工智能与各行业深度融合，将人工智能作为推动经济高质量发展的核心驱动力之一。《报告》提出将数字技术与中国的制造优势和市场规模优势结合，重点开展新技术、新产品、新场景的大规模应用示范行动，强化关键核心技术攻关和前沿性、颠覆性的技术研发，确立了人工智能的战略地位，成为国家发展重要方向，为人工智能在电力能源用户服务中的应用提供了战略指引。

2.、能源行业专项政策：聚焦用户服务智能化落地

2023年3月，国家能源局印发《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，明确以数字化智能化电网支撑新型电力系统建设，探索人工智能、数字孪生在电网智能决策与调控中的应用，并设立专项基金鼓励企业研发自主知识产权智能客服系统，为能源数字化智能化发展提供系统性指导。

2023年12月，国家发改委与国家能源局联合发布《加快构建新型电力系统行动方案(2024—2027年)》，提出2027年电力系统调节能力、新能源承载能力及数字化、智能化水平显著提升的目标，强调提升电网智能化水平以支撑AI在电力用户服务中的应用；同时部署配电网高质量发展、智慧化调度等专项行动，为AI赋能电力用户服务创造条件。

2025年5月，国家发改委与国家能源局联合印发《关于深化提升“获得电力”服务水平全面打造现代化用电营商环境的意见》，明确2029年建成现代化用电营商环境的目标，要求供电企业用AI等技术推进智能客服建设（提供24小时在线应答、差异化服务），并探索“供电+能效”模式（通过电力AI大模型分析用户用能、提出节能建议），同时通过五大实施路径为AI应用提供框架。

此外，《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》指出，针对油、气、电用户服务场景，需构建智能客服、运维工单智能派发、用能异常诊断等应用，打造交互式客服新模式，提升客户全程智能化服务水平。

(二) 地方层面政策：结合区域特色推进AI应用落地

在国家政策指引下，各地纷纷出台人工智能发展行动计划，推动人工智能与服务的深度融合。

2024年5月，北京市发展改革委等多个部门联合发布《北京市推动“人工智能+”行动计划(2024—2025年)》，提出建设大模型电力管理与规划平台，实现大模型在电力智能巡检、电力优化调度、故障诊断维护等场景应用。

2025年3月，深圳市工业和信息化局印发《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动计划（2025—2026年）》，提出到2026年，全市人工智能企业数量超3000家，独角兽企业超10家，产业规模年均增长超20%，推出10个以上产业集聚效应明显的人工智能和具身智能机器人创新孵化器，形成“场景应用最开放、算力供给最普惠、产业生态最健全、创新创业最便捷”的产业发展环境，建成具有国际影响力的人工智能先锋城市。

深圳计划在多个领域推进人工智能与服务的融合：在政务服务领域，探索构建政务应用创新实验室，推动“i深圳”聚焦“高效办成一件事”持续提升民生诉求办理效率，助力“深i企”平台优化资源配置提升企业诉求办理效率；在城市治理领域，支持机器人在公共安全、市政环卫、应急救援等场景中的应用；在教育教学领域，推进人工智能在智能学习空间、智能课堂等场景的应用；在医疗服务领域，推动智能就医、智能诊疗、智能健康管理、智能公共卫生管理以及医用机器人等落地应用。

(三) 当前AI赋能电力用户服务的政策环境特征

2023年至今，我国人工智能赋能电力能源用户服务的政策环境呈现出以下特点：

一是政策体系日趋完善。从国家层面的总体规划，到行业主管部门的具体实施意见，形成了较为完整的战略引领、国家政府顶层规划、国家能源局、工信部、科技部等部委和地方政府具体策略实施的较完整的政策体系，并逐年深化递进。

二是应用场景不断拓展。政策支持重点从早期的电网智能化逐步扩展到用户服务的各个环节，包括智能客服、能效分析、需求预测、故障诊断等多个方面。

三是创新与安全并重。在推动人工智能技术应用的同时，政策强调安全保障的重要性。2023年7月，国家网信办等七部门联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，及《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调“安全可控”的基本原则。

四是协同推进机制逐步健全。国家能源局牵头建立能源数字化智能化发展专项协调推进机制，会同有关部门分工协作解决重大问题，指导各地方完善相关配套政策机制。这种协同推进机制为跨部门、跨领域的政策实施提供了组织保障。

五是地方政府结合实际推动应用创新实践。北京深圳及其他各级地方政府纷纷制定响应政府报告，制定地区人工智能“十五五规划”、“年度任务规划”完善具体应用行业领域行动举措。

二、人工智能驱动电力用户服务模式变革的路径分析

(一) 数字经济发展重塑电力行业服务基础

1、电力消费需求端的数字化牵引

当前，中国电力行业正经历着前所未有的深刻变革。2025年7月，中国月度用电量首次突破万亿千瓦时大关，达到1.02万亿千瓦时，同比增长8.6%。这一里程碑式的数字不仅体现了中国经济的持续活力，更反映了数字经济时代下能源需求的结构性变化。随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术的迅猛发展，电力行业已突破传统发电、输配电的线性框架，向清洁化、数字化、市场化深度融合的新型产业生态加速演进。

在全球能源转型与“双碳”目标的双重驱动下，电力系统形态及运行特性日趋复杂，对系统支撑能力、调节能力提出了更高要求。同时，2025年是“十四五”规划收官之年，也是新一轮电力体制改革十周年，电力行业面临着转型升级的关键节点。据中电联预测，2025年全国全社会用电量将达到10.4万亿千瓦时，同比增长约6%，这一庞大的消费规模背后，是数以亿计电力客户日益增长的多元化、个性化服务需求。

2、电力市场多元化主体的服务需求差异

电力市场格局正呈现出多元化发展趋势。从市场主体看，电力市场已形成国有主导、民营与外资逐步参与的多元化竞争格局，但区域分布不均问题突出（东部充裕、中西部紧张）。随着新能源的全面融入市场，产生了更为丰富的电力交易服务需求，市场主体数量仍在不断增加。

供需关系方面，2024年，全国新能源发电装机达到14.5亿千瓦，首次超过火电装机规模（14.4亿千瓦），全国已有14个省区新能源成为装机第一大电源。这一变化标志着电力供应结构的根本性转变，也为用户服务带来了新的挑战和机遇。

数字化转型方面，2024年中国电力能源数字化市场规模为3,150亿元，同比增长约14.55%，预计2025年将达到3,700亿元，同比增长17.46%。国家电网和南方电网均制定了长期的电网数字化投资规划，加快建设新型电网、打造数智化坚强能源互联网。这种大规模的数字化投入，正在重塑电力行业的竞争格局，也为用户服务创新提供了技术基础。

(二) 客户需求升级拉动电力服务模式变革

随着人工智能技术在经济社会各领域的广泛应用，电力行业用户服务需求正在发生深刻变化，主要体现在以下几个方面：

1、基础服务需求从便捷化到普惠化的延伸

在数字经济时代，用户期望获得与互联网服务相媲美的便捷电力服务体验。用户希望通过手机APP、微信公众号等多渠道随时随地办理业务，如电费查询、用电申请、故障报修等，而不是必须到实体营业厅办理。根据统计数据，自智能客服上线以来，客户咨询的平均响应时间从原来的数分钟缩短至几十秒，问题解决率大幅提升，有效减少了客户等待时间，提高了满意度。

政策明确提出要缩小城乡和区域供电差距，提高农村、民族地区等供电薄弱区域的配电网建设水平。这意味着电力企业需要将优质的服务延伸到更广泛的区域，确保所有用户都能享受到高质量的电力服务。

2、智能化与个性化的深度融合

随着用户权利意识的进一步觉醒，强化用户用电感受也成为了供电企业用户服务工作中的重要一环。用户不再满足于标准化、同质化的服务，而是期望获得个性化、定制化的用电服务。借助大数据分析和人工智能算法，电力企业可以对用户的用电数据进行深度挖掘，为用户提供个性化的用电分析报告和节能建议。例如，通过用户历史用电数据分析，系统可以生成个性化节能方案和优惠建议，帮助用户优化用电习惯。

随着人工智能技术的普及，用户对电力服务的智能化程度提出了更高要求。用户期望电力企业能够提供更智能、更主动的服务，如智能预警、预测性维护等。例如，AI营业员能够在客户在自助终端前停留超过20秒未进行下一步操作时，自动介入引导客户办理业务。

3、互动体验需求从单向接收到双向参与的转变

用户对电力服务的需求日益多样化，不再局限于传统的电力供应，而是向多元化、个性化的方向发展。例如，用户可能同时需要电力供应、能源管理、节能减排等多种服务。针对不同细分市场，电力企业需要制定差异化的服务策略，满足不同用户群体的需求。

用户期望与电力企业之间建立更加互动、透明的关系。例如，用户希望了解电力使用情况、电费构成、停电原因等信息，并能够与电力企业进行实时互动。通过创新“扫码用电”等模式，电力企业可以为临时性、流动性用电需求提供免报装、快用电服务，支持乡村振兴和消费活力的激发。

用户期望能够直观地了解电力使用情况、电费支出、节能效果等信息。例如，系统可以为用户提供分时电价对比图，让用户直观了解不同时段的用电成本差异，从而调整用电习惯。这种可视化的服务能够帮助用户更好地管理用电行为，降低用电成本。

综上所述，人工智能技术的发展正在深刻改变电力行业的用户服务需求，推动服务向便捷化、个性化、智能化、多元化、普惠化、互动化和可视化方向发展。电力企业需要顺应这一趋势，加快用户服务智能化转型，提升服务质量和效率，满足用户日益增长的多样化需求。

(三) AI技术创新推动电力服务范式升级

1、服务模式从人工到智能中台的三阶段跨越

伴随AI的应用，用户服务模式正在经历深刻变革。从历史演进看，用户服务经历了三个阶段：第一阶段是以呼叫中心为代表的人工客服模式；第二阶段是以智能问答、机器人客服为代表的辅助型模式；第三阶段则是当前正在兴起的全触点、全旅程客户体验中台模式。

在这一过程中，服务目标从降本增效逐步转向客户体验驱动与价值创造。企业越来越多地通过AI实现服务主动化、预测化与个性化。例如，电力企业通过预测用电负荷提前推送节能建议；通信企业通过大数据与智能客服结合，实现精准营销与服务闭环。用户服务不再是企业运营的成本中心，而逐步演变为价值创造与客户关系经营的重要平台。

2、核心AI技术支撑服务能力跃迁的关键领域

（1）大语言模型重构客户交互的认知能力

大语言模型（LLM）的兴起为电力用户服务带来了“语义理解革命”。不同于传统规则式客服仅能处理固定话术，基于Transformer架构的电力行业专属大模型（如国家电网光明电力大模型）通过亿级电力业务语料训练，实现了三大核心突破：
复杂业务语义理解可精准解析客户多轮对话中的隐含需求，例如客户提及“光伏并网后电费异常”，模型能自动关联“新能源上网电价政策”、“计量装置校验流程”、“补贴发放周期”等跨领域信息，首次交互解决率提升。大模型通过海量电力领域专业知识的预训练，能够理解客户问题背后的真实需求，避免了传统规则匹配的局限性。

专业知识生成式输出针对“充电桩报装容量测算”、“工商业用户峰谷电价优化”等专业问题，可生成结构化方案，包含计算公式、政策依据、办理节点等。生成式AI不仅能提供答案，还能解释答案的来源和依据，增强客户对服务的信任感。

多模态交互适配支持文本、语音、图文混合输入，例如客户上传电费单据照片，模型可通过OCR识别关键信息并结合历史用电数据，生成“费用构成分析+节能建议”。多模态能力使客户可以选择最便捷的方式与系统交互，尤其适用于老年客户和非技术用户。

（2）语音技术打造语音识别的“核心引擎”

声学模型负责将预处理后的语音特征映射为音素或字符序列，语言模型则通过挖掘文本的语义与语法规律，对识别结果进行纠错与优化。近年来，随着自监督学习、Transformer架构的广泛应用，声学与语言模型在识别准确率、多语言适配、低资源场景适应能力上均取得显著突破，为智能客服的复杂交互需求提供了技术支撑。

自监督预训练技术通过在大规模无标注语音数据上进行预训练，学习通用语音特征表示，再通过少量标注数据进行微调，显著降低了对标注数据的依赖，成为低资源场景（如小众方言、行业术语）声学建模的关键技术。

传统自回归Transformer（如Conformer）采用逐字符解码，推理吞吐受限。非自回归（NAR）路线通过并行解码显著加速，其中Paraformer系列是代表性方法，Paraformer在保持准确率的同时，相比自回归模型可实现数量级的速度提升，并支持流式/离线两种形态。

不同行业的智能客服具有独特的语音特征与术语体系，通用声学模型难以满足高精度识别需求。产业界普遍采用“通用预训练+行业微调”模式，构建行业定制化声学模型。

预训练语言模型（如BERT、GPT）在大规模文本数据上学习通用语言表示，能够捕捉语义、语法和上下文依赖关系，为语音识别纠错提供支持。常见方法包括“浅层融合”和“深层融合”：浅层融合在解码阶段将LM分数与声学模型分数加权结合，提升识别结果排序；深层融合则将语音特征与语言特征联合建模，进行跨模态交互。已有研究（如SpeechBERT）表明，联合使用声学与文本特征有助于提升多轮对话场景下的语义连贯性。

（3）多语音模型增强识别能力

不同行业具有特定的术语体系与表达方式，需在通用LM基础上进行微调，以提升适配性。例如，BioBERT、ClinicalBERT等在医学语料上微调的模型，显著提升了医学领域任务的表现；Legal-BERT在法律文书理解方面亦表现优异。相似的方法也被应用于客服场景，通过行业数据微调预训练LM，以增强对专有名词与行业表达的识别能力。

跨语言语音识别对语言模型提出更高要求，多语言预训练语言模型（如XLM-R、mT5）通过在多语言文本数据上训练，能够学习跨语言的共享表示。在多语言客服与跨语言对话中，这类模型可为不同语言提供统一的语义支撑，避免为每种语言单独训练模型，从而降低部署与维护成本。

（4）语音识别与合成技术打造无界交互体验

语音技术的成熟推动电力客服从“按键交互”向“自然对话”跨越，核心技术突破体现在三方面：

高鲁棒性识别能力：融合方言适配、噪声抑制技术，电力客服语音识别准确率提升，有效解决老年客户、农村客户的交互障碍。先进的声学模型和语言模型结合，使得系统能够在嘈杂环境中准确识别客户指令。

情感化语音合成：采用情感语音模型，可根据客户情绪调整语调（如客户投诉时使用平缓语气，咨询业务时使用亲切语气），实现通话挂断率下降。情感化合成技术使语音输出更自然、更具亲和力，提升用户体验。

多渠道语音协同：实现热线、智能音箱、车载语音等多终端语音服务同步，客户在通勤途中通过车载语音查询“费缴纳进度”，到家后可通过手机APP继续查看详细账单，服务断点率降低。统一的语音交互接口确保了跨渠道体验的一致性。

（5）多模态交互技术全面理解用户需求

智能客服的核心目标是实现“自然、高效、人性化”的人机交互，而单一的语音模态难以满足复杂场景下的交互需求。例如，用户在咨询商品时可能同时描述商品外观（视觉信息），在表达不满时可能伴随情绪波动（语音情感信息），在办理业务时可能需要提供证件信息（文本信息）。多模态交互技术通过融合语音、文本、视觉、情感等多种模态信息，实现对用户意图、情绪、需求的全面理解，显著提升智能客服的交互质量与用户体验，已成为当前研究的热点方向。

多模态交互技术已在智能客服的情感交互、意图理解、业务办理等场景中展现出广泛应用前景。通过融合语音、视觉、文本等模态信息，能够显著提升交互的自然性、准确性与效率。

情感交互提升人性化服务体验：用户情绪是智能客服提供个性化服务的重要依据。当用户处于愤怒、焦虑等情绪状态时，系统需调整交互策略以提升服务体验。多模态情感识别通常融合语音的韵律特征（如语速、语调）、视觉的面部表情特征（如眉部动作、嘴角变化）、文本的情感词汇等，实现对用户情绪的精准识别与实时响应。在CMU-MOSEI数据集上，多模态情感识别模型相较单一模态显著提升了识别准确率。

意图理解提升复杂需求识别能力：智能客服中的用户需求常具有复杂性与模糊性，单一模态难以准确捕捉。多模态意图理解技术通过结合语音内容、视觉动作、上下文操作等，实现复杂需求的识别。例如，研究表明在语音指令与手势结合的任务中，多模态方法较单一语音模型大幅提升了意图识别的准确率。

业务办理提升服务效率与准确性：在业务办理场景（如金融开户、政务登记）中，用户需要提供语音、证件图像、身份验证等多模态信息。研究表明，多模态交互可结合语音识别（录入个人信息）、OCR（自动识别证件文本）、人脸识别（核验身份），实现信息的自动采集与交叉验证，有效提升办理效率与准确性。

（6）低资源语音识别技术助力方言识别

在智能客服领域，低资源场景普遍存在。例如，小众行业缺乏足够的客服语音标注数据；地方政务客服需要支持小众方言（如客家话、潮汕话），但这些方言的标注数据稀缺；跨国企业客服需要支持小语种（如老挝语、越南语），但小语种的语音资源有限。低资源语音识别技术的核心目标是在标注数据匮乏的情况下，实现高精度的语音识别，为小众场景、地方化、国际化智能客服应用提供技术支撑。近年来，学术界与产业界围绕“数据高效利用”“知识迁移”“跨模态辅助”三大思路，提出了多种低资源语音识别解决方案，取得了显著进展。

半监督与自监督学习技术：半监督学习与自监督学习通过充分利用无标注数据，减少对标注数据的依赖，是低资源语音识别的核心技术路线。其中，半监督学习通过“少量标注数据+大量无标注数据”进行训练，自监督学习则完全依赖无标注数据进行预训练，再通过少量标注数据微调，两种技术路线在不同低资源场景中均有广泛应用。

自监督预训练与微调技术：自监督预训练技术通过在大规模无标注语音数据上学习通用的语音特征表示，再通过少量标注数据进行微调，实现低资源场景的高精度识别。这种技术路线的优势在于数据效率极高，仅需极少量标注数据即可实现较好的性能，适用于“标注数据极度匮乏”的场景（如小众方言、小语种客服）。

元学习与迁移学习技术：元学习（Meta-Learning）与迁移学习（TransferLearning）通过利用已有的知识（如其他语言、其他行业的语音识别知识），快速适配低资源场景，是低资源语音识别的重要补充技术路线。其中，迁移学习侧重于将通用知识迁移到目标场景，元学习则侧重于学习“快速学习的能力”，两种技术路线在不同低资源场景中各具优势。

（7）知识图谱与RPA技术实现服务流程自动化闭环

知识图谱与机器人流程自动化（RPA）的融合，解决了电力客服“数据孤岛”与“流程割裂”问题，构建起端到端自动化服务体系：

知识图谱赋能精准决策：构建涵盖“政策法规-业务流程-设备参数-客户画像”的电力服务知识图谱，例如处理“停电报修”时，可自动关联客户所在台区的电网拓扑、历史故障记录、抢修人员位置，实现故障原因预判准确率提升。知识图谱将分散的信息整合为结构化网络，使系统能够进行关联推理。

RPA驱动流程自动化：将知识图谱的决策结果转化为自动化操作，例如客户办理“更名过户”时，RPA机器人可自动完成身份证信息核验（对接公安系统）、用电地址匹配（对接GIS系统）、合同生成与签署，业务办理时长压缩，人工操作环节减少。RPA模拟人工操作，完成重复性工作，大幅提高处理效率。

跨系统协同调度：通过“知识图谱+RPA”打通营销、调度、财务系统，实现“客户欠费提醒-停电预警-复电申请-费用补缴”全流程自动化，减少人工工单，客户复电及时率提升。系统集成打破了部门壁垒，实现了业务流程的无缝衔接。

（8）情感计算与情绪识别赋予服务人性化温度

情感计算技术通过多模态数据（语音、文本、表情）捕捉客户情绪，推动客服从“功能服务”向“情感关怀”升级：

多维度情绪感知：语音维度通过语调、语速、停顿识别情绪，文本维度通过关键词与语义倾向分析情绪，综合识别准确率提升。多维度分析确保了情绪识别的准确性，避免了单一模态的局限性。

动态情绪响应策略：针对不同情绪类型触发差异化服务，例如识别客户“愤怒”时，自动转接资深坐席并推送历史交互记录；识别客户“困惑”时，自动发送图文指南与视频讲解，客户情绪平复时长缩短。动态策略使系统能够根据客户情绪调整服务方式，提高客户满意度。

情感化服务推荐：基于情绪数据优化服务内容，例如对“担忧电费过高”的客户，主动推荐“节能改造方案”、“光伏租赁业务”；对“满意当前服务”的客户，邀请参与“电力服务体验官”活动，客户主动参与度提升。情感化推荐增强了客户与企业的情感连接，提高了客户忠诚度。

3、AI应用场景覆盖电力客服全流程的实践落地

（1）智能客服系统应用

智能客服系统是人工智能技术在电力行业用户服务中最直接的应用，它基于自然语言处理技术，能够快速理解客户问题，并给出准确解答。无论是电费查询、业务办理流程，还是故障报修，智能客服都能迅速回应。知识图谱与RPA结合，实现了工单处理、业务流转的自动化。

智能问答与意图识别：智能客服系统能够通过深度学习，判断用户的真实需求，例如查询账单、投诉、建议等。以国网伊宁市供电公司为例，其引入的智能客服系统基于自然语言处理技术，能够快速理解客户问题，并给出准确解答。据统计，自智能客服上线以来，客户咨询的平均响应时间从原来的数分钟缩短至几十秒，问题解决率大幅提升，有效减少了客户等待时间，提高了满意度。

多轮对话与上下文理解：相比传统客服系统只能回答单一问题，基于知识图谱与大模型结合的系统能够理解用户的深层次需求，进行多轮对话。

知识库动态更新与高效扩展：通过实时同步电力企业的政策和业务数据，知识图谱能够快速反映最新信息，而大模型可以通过微调学习这些新知识。例如，在电价调整后，系统能够立刻更新相关解读，不再需要人工干预。

智能工单处理：智能客服系统能够根据用户的问题类型，自动生成相应的工单，并派发给最合适的工作人员。例如，AI供电服务机器人能24小时监控群消息，以“分秒级”响应速度，自动回复客户相关用电业务咨询，并根据客户报修位置自动匹配供电所派发报修工单。

客户情绪识别与管理：先进的智能客服系统还能够识别客户的情绪状态，采取相应的应对策略。例如，AI员工能够感知客户情绪，当发现客户情绪波动时，会主动提供安抚和帮助。当客户在柜台办理业务时间过长导致其他客户排队等候时，AI员工会触发黄色预警，并向大厅主管和内勤班长推送提醒短信，及时处理排队问题。

跨渠道服务整合：智能客服系统能够整合电话、微信、APP等线上渠道，为客户提供统一、无缝的服务体验。例如，客户可以通过不同的渠道咨询同一个问题，系统能够识别客户身份，并保持上下文一致性，提供连贯的服务。

服务数据分析与优化：智能客服系统能够记录和分析客户的咨询数据，发现服务中的热点问题和潜在改进点。通过意图分析模块，智能客服能够实时分类用户投诉，并提供数据分析，为企业优化服务提供依据。

在实践中，智能客服不仅能完成常规问答，还能基于客户历史数据进行需求预测和个性化推荐。情感计算和情绪识别技术的发展，使得AI能够更敏锐地捕捉客户情绪，从而进行更人性化的交互。这些进展推动了“人机协同”的新模式，提升了服务的智能化水平。

（2）供电方案智能生成与优化

供电方案智能生成是人工智能技术在电力行业用户服务中的另一个重要应用，它能够根据客户的用电需求和现场条件，快速生成最优的供电方案。

智能供电方案生成：打造AI智库，根据客户用电需求及现场勘察的电源信息，在分钟级时间内生成“安全、优质、经济”的供电方案，这种“量体裁衣”的精准服务，不仅能让方案答复时效较传统模式缩短，更能在政策交替期间协助客服代表精准解答客户用电疑问。

智能供电方案优化：人工智能技术可以对生成的供电方案进行多维度优化，包括经济性、可靠性、环保性等。例如，供电方案智能编制系统能够根据客户的用电需求和现场条件，自动生成多个可行方案，并通过算法评估和比较，推荐最优方案，效率提升。

业扩报装全流程自动化：人工智能技术还可以应用于业扩报装全流程，实现自动化处理。在用电业扩报装领域应用人工智能技术，实现了业扩报装全流程自动化，有效提升了业扩受理的时效性、规范性，批量新装业务百户受理时间压减，进一步优化了电力营商环境。

一证受理与承诺制服务：人工智能技术支持下的“一证受理”和“告知承诺制”服务模式，大大简化了客户的办电流程。例如，AI员工能够向客户解释：“为方便您办理，我们可以一证受理。您签订一份承诺书，我们上门勘察的时候补齐资料就可以了”。这种服务模式显著降低了用户因材料不全导致的“来回跑”成本，提升了服务可及性。

供电方案智能推送：系统能够根据客户的历史用电数据和偏好，主动推送适合的供电方案和用电建议。例如，AI员工会主动向客户推荐惠民政策：“夜间充电费用更低，充满一辆车能省十几元呢！”同时向客户展示分时电价对比图，帮助客户做出更经济的用电决策。

（3）智能用电分析与节能服务

智能用电分析与节能服务是人工智能技术在电力行业用户服务中的又一重要应用，它能够帮助用户更好地管理用电行为，降低用电成本。

个性化用电分析：借助大数据分析和人工智能算法，电力企业可以对用户的用电数据进行深度挖掘，为用户提供个性化的用电分析报告。例如，系统可以分析用户的用电习惯、负荷曲线等信息，为用户提供节能建议，如合理调整用电时间、更换节能设备等，帮助用户降低用电成本。

节能建议与优化方案：基于用户的用电数据分析，系统可以生成个性化的节能建议和优化方案。例如，系统可以为用户提供分时电价对比图，推荐在低电价时段使用大功率电器，以降低用电成本。同时，系统还可以根据用户的用电设备情况，推荐更节能的设备型号和使用方式。

智能用电预警：系统可以实时监测用户的用电情况，当发现异常用电或潜在风险时，及时发出预警。例如，系统可以识别用户的用电负荷突然增加，可能导致过载的情况，并提前发出警告，避免停电事故。

能源消费可视化：人工智能技术可以将复杂的用电数据转化为直观的图表和报告，帮助用户更好地理解和管理自己的用电行为。例如，系统可以为用户提供月度用电趋势图、不同电器的能耗占比分析等，让用户清晰了解自己的用电情况。

绿色能源推荐：系统可以根据用户的用电需求和当地的能源资源情况，推荐适合的绿色能源解决方案，如太阳能光伏发电、储能系统等。例如，量身打造“光储充+虚拟电厂”一体化服务，帮助企业年节约用电成本。

用能效率评估：系统可以评估用户的用能效率，并与同类型用户进行比较，为用户提供改进的方向和目标。例如，系统可以计算用户的单位产值电耗，并与行业平均水平进行对比，帮助用户发现节能潜力。

（4）故障诊断与抢修服务智能化

故障诊断与抢修服务智能化是人工智能技术在电力行业用户服务中的又一重要应用，它能够提高故障处理效率，缩短停电时间，提升客户满意度。

智能故障诊断：人工智能技术可以通过分析电网运行数据和用户投诉信息，快速定位故障位置和原因。例如，搭建AI自主缺陷识别模型，可识别无人机回传的照片，相比于人工识别缺陷，速度和整改效率都大幅提升，配网故障下降，显著提升了供电可靠性。

智能抢修调度：系统可以根据故障的严重程度、地理位置、维修人员的技能和工作负荷等因素，自动分配最合适的抢修人员和资源。电力AI超脑机车应用行业大模型，配合复合型智能体，构建起“环境感知-智能研判-空地协同-精准执行”全自主作战链，为电网安全与效率双提升筑牢防线。在面对极端天气挑战时，超脑机车能够迅速响应，显著缩短抢修时间，为城市电网稳定运行提供有力保障。

故障预测与预防：通过分析历史故障数据和设备运行状态，系统可以预测潜在的故障风险，并提前采取预防措施。例如，系统可以分析变压器的运行温度、油色谱等数据，预测可能出现的故障，并安排预防性维护，避免停电事故。

停电信息主动推送：当发生停电事故时，系统可以主动向受影响的用户推送停电信息，包括停电原因、预计恢复时间等，并提供抢修进度的实时更新。例如，系统可以通过短信、APP推送等方式，及时通知用户停电情况，减少用户的不确定性和焦虑感。

用户报修智能处理：系统可以自动处理用户的故障报修，判断故障的紧急程度，并优先处理紧急故障。例如，AI供电服务机器人能根据客户报修位置自动匹配供电所派发报修工单，提高了故障处理的效率。

故障处理过程跟踪与反馈：系统可以跟踪故障处理的全过程，并向用户提供实时反馈。例如，用户可以通过APP查看故障处理的进度，了解抢修人员的位置和预计到达时间。

故障原因分析与改进：系统可以分析历史故障数据，找出故障的主要原因和高发区域，为电网规划和改造提供依据。例如，通过分析故障数据，电力企业可以识别电网中的薄弱环节，优先进行升级改造，提高供电可靠性。

（5）用户服务全渠道智能化升级

用户服务渠道智能化升级是人工智能技术在电力行业用户服务中的基础应用，它能够提升用户服务的便捷性和效率。

智能营业厅：人工智能技术可以应用于实体营业厅，实现服务流程的智能化和自动化。例如，供电营业厅AI员工能在营业厅的不同区域、不同场景以机器人、数字人等形态充当智慧引导员、AI助手、答疑互动能手、AI业务专员和全能智慧管家，为客户带来全新的办电体验。

智能自助终端：先进的自助终端设备配备了人工智能技术，能够为客户提供更智能、更便捷的服务。例如，AI营业员能够为客户提供全流程业务引导、文件智能填报和智慧知识问答等核心功能。特别针对老年客户设计自动提供服务的功能，当客户在自助终端前停留超过一定时间未进行下一步操作时，AI营业员会自动介入，引导客户办理业务。

社交媒体智能客服：电力企业可以在社交媒体平台上部署智能客服，为用户提供实时、便捷的咨询服务。例如，智能客服承载了最新的社群客户用电诉求收集与智能应答服务，可以代替台区经理入驻社群网格，对用户用电诉求智能识别，机器人与“云服务团队”24小时实时关注群内动态，第一时间把预警信息内容反馈给负责的台区经理。

智能语音助手：先进的语音识别和合成技术可以为客户提供更自然、更便捷的交互方式。例如，客户可以通过语音指令查询电费、办理业务、报修故障等，无需手动操作设备。

AR/VR远程协助：增强现实和虚拟现实技术可以为客户提供远程协助服务，例如指导客户进行简单的设备检查或操作。例如，电力企业可以开发AR应用，指导客户通过手机摄像头查看电表或其他设备，系统可以实时识别设备状态，并提供相应的指导和建议。

多模态交互服务：人工智能技术可以整合语音、文字、图像、视频等多种交互方式，为客户提供更丰富、更灵活的服务体验。例如，客户可以通过文字输入、语音通话或上传图片等方式与系统交互，系统能够理解并回应这些不同形式的输入。

服务渠道数据分析与优化：系统可以分析客户在不同渠道的使用情况和反馈，优化服务渠道的布局和功能。例如，通过分析客户的渠道偏好和使用频率，电力企业可以合理分配资源，提升服务效率和客户满意度。

（6）电力市场交易与虚拟电厂服务

电力市场交易与虚拟电厂服务是人工智能技术在电力行业用户服务中的新兴应用，它能够为客户提供更灵活、更经济的用电选择。

虚拟电厂聚合服务：虚拟电厂是一个零散电力资源的“智慧聚合系统”，它通过物联网和人工智能技术，将分散在各个角落的可调节资源，如楼宇空调、储能设备、分布式光伏、电动汽车等，动态整合形成可精准响应电网需求的“灵活调节池”。例如，虚拟电厂聚合分布式电源、储能、可调负荷及充电桩等各类资源，成为区域能源调度的重要力量。

电力交易智能决策：人工智能技术可以为用户提供电力市场交易的智能决策支持，帮助用户优化购电策略，降低用电成本。例如，电力交易业务随着AI交易模型的持续应用。

需求响应服务：系统可以根据电网的负荷情况和电价信号，引导用户调整用电行为，参与电网的调峰填谷。例如，虚拟电厂管理服务应用系统响应企业需求，在履约时段里下调负荷。这种需求响应服务不仅可以降低用户的用电成本，还可以提高电网的稳定性和可靠性。

车网互动服务：人工智能技术可以实现电动汽车与电网的互动，为用户提供更灵活的充电和放电选择。例如，居民充电桩接入虚拟电厂后，既可在电网紧张时提供应急支持，又能在电价高位时段创造集体收益，实现“闲时赚钱、急时救电”的双重价值。

绿色电力交易服务：系统可以为用户提供绿色电力的购买和使用服务，满足用户对清洁能源的需求。例如，系统可以为用户提供绿色电力的来源信息、环境效益分析等，帮助用户做出更环保的用电选择。

智能电价分析与推荐：系统可以分析不同时段、不同类型的电价方案，为用户推荐最适合的电价套餐。例如，系统可以根据用户的用电习惯和负荷特性，自动匹配最优的电价方案，并在电价调整时及时通知用户。

电力市场信息服务：系统可以为用户提供电力市场的实时信息和分析，帮助用户了解市场动态和价格趋势。例如，系统可以提供电价预测、市场供需分析、政策解读等服务，帮助用户做出更明智的用电决策。

（7）人工智能推动电力用户服务生态拓展

人工智能技术不仅能够提升电力行业用户服务的效率和质量，还能够推动用户服务生态的拓展和创新。

构建开放共享的电力服务生态：电力企业牵头成立的电力行业人工智能联盟链接生态伙伴，汇聚全产业链创新力量，打造零碳示范项目，推动“电碳算”协同发展，为能源行业数字化智能化转型营造了良好生态。

促进跨行业合作与创新：人工智能技术可以打破行业壁垒，促进电力企业与其他行业的合作与创新。例如，电力企业可以与科技公司、互联网企业、新能源车企等合作，共同开发创新的电力服务产品和解决方案。

培育新型电力服务市场主体：人工智能技术可以降低市场准入门槛，培育更多的新型电力服务市场主体。例如，虚拟电厂运营商、负荷聚合商、能源服务公司等新兴市场主体可以通过人工智能技术聚合分散的资源，参与电力市场交易，为客户提供更灵活、更多样的服务选择。

推动服务模式创新与升级：人工智能技术可以催生新的电力服务模式和业态，如能源托管、综合能源服务、共享储能等。例如，虚拟电厂项目通过水蓄冷系统设计、废热回收工艺等核心技术输出，以及碳盘查、碳中和认证等一站式服务，打造零碳综合体，助力高能耗商业场景转型。

构建电力数据价值生态：人工智能技术可以挖掘电力数据的价值，构建数据驱动的服务生态。例如，电力企业打造超行业高质量样本库，建成通过国家网络安全等级保护三级认证的可信数据空间，开放电力数据及气象、遥感等外部数据，形成典型应用场景，为数据要素市场化配置探索实践路径。

促进客户参与和互动：人工智能技术可以增强客户与电力企业之间的互动和参与感。例如，通过虚拟电厂平台，客户可以将自己的分布式能源资源接入电网，参与电力市场交易，不仅可以降低用电成本，还可以获得额外的收益。

拓展服务边界与内容：人工智能技术可以拓展电力服务的边界和内容，从传统的电力供应向更广泛的能源服务延伸。例如，电力企业可以提供能源管理、节能咨询、碳足迹分析等多元化服务，满足客户日益增长的综合能源需求。
 
三、典型行业用户服务AI转型实践研究与经验借鉴

(一) 能源电力行业

1、战略核心目标

能源电力企业普遍将用户服务的数字化与智能化升级视为公司整体转型战略的关键组成部分，以增强客户体验、提升运营效率为核心目标，同时兼顾可持续发展与成本优化，确立“以客户为中心”的战略导向。通过制定全面的战略规划与投资计划，明确升级方向为创造直观的客户体验，让客户能够在需要时获取有关其能源使用的信息并采取行动，确保用户服务升级与企业整体业务战略保持一致，既满足客户多元化需求，又助力企业在市场竞争中保持优势。

2、核心技术整合与全流程应用

能源电力企业广泛整合人工智能、大数据分析、物联网、智能电表等先进技术，将技术创新贯穿用户服务全流程，实现服务效率与质量的双重提升。开发AI驱动的对话机器人与智能客服系统，处理账单查询、服务申请等大量重复性咨询，有效减轻人工客服压力；通过机器学习算法持续优化系统回答准确率与用户体验，实现服务能力迭代升级。同时，利用AI技术深度分析客户历史数据、能源使用模式及服务请求，开展预测性服务，如在电费可能上涨时提前预警，并基于客户能源使用习惯推荐更经济的能源套餐；还为用户服务团队构建智能决策支持系统，实时提供信息与最佳解决方案建议，帮助客服人员高效解决客户问题，确保服务质量一致性。

建立先进的大数据分析平台，整合来自智能电表、用户服务系统、能源生产设施等多渠道数据源，通过数据分析挖掘客户行为特征、预测服务需求，优化资源分配；同时实时监控电网状况与客户能源使用模式，提前识别潜在设备故障或服务中断风险，采取预防措施降低问题发生率。

将物联网技术与用户服务深度结合，实现设备远程监控、诊断与支持。技术人员可通过物联网连接远程解决多数设备问题，减少现场服务需求，部分企业还借助智能眼镜等工具，通过视频指导客户完成简单设备维护或故障排除。此外，大规模部署智能电表，实时收集客户能源使用数据，为客户提供准确、透明的小时级能源消费信息，部分企业还开展大型智能电表项目，推动区域内能源数据采集与服务标准化。

引入智能工作流管理系统，依据预设规则与实时数据自动分配服务任务、跟踪处理进度，并在出现延迟时自动提醒相关人员，确保服务请求及时响应；同时在工单分配、问题分类、服务请求处理、合同生命周期管理等环节实施业务流程自动化，减少人工操作与处理时间，提升服务效率与准确性。

3、服务体系自助化与多渠道整合

能源电力企业围绕客户自主化、多渠道服务需求，打造自助服务工具与多渠道整合体系，为客户提供灵活、便捷的服务体验。为私人及企业客户提供功能强大的自助服务门户与移动应用，支持客户自主管理账户、查询账单、提交服务请求及获取能源使用数据；同时开发专业能源管理工具，为客户提供详细能源使用视图，帮助客户了解能源消耗情况、优化能源使用效率。

整合电话、电子邮件、社交媒体、移动应用、线下服务中心等多种服务渠道，实现客户在不同渠道间无缝切换，保障服务体验一致性；针对B2B商业/工业客户，提供电子数据交换（EDI）服务，自动化传达网络状态更新、提供账单信息及管理技术人员预约，简化企业客户能源管理流程，降低其运营成本。

4、私域与政企客户差异化方案精准适配

针对私人住宅客户与B2B商业/工业客户的差异化需求，能源电力企业设计个性化服务方案，精准匹配客户需求。面向私人住宅客户，侧重便捷性、透明性与个性化，除提供自助服务渠道与能源管理工具外，还通过智能客服（基于自然语言交互，替代传统对话树菜单）、个性化通知等服务，让客户便捷获取能源信息、管理能源消费，提升用户服务感知。

面向政企行业客户，聚焦专业性、效率与成本效益，打造专业能源管理平台，如提供电力、天然气的日前市场、日内市场及衍生品交易功能，支持客户将分布式能源资源整合到虚拟电厂参与灵活性市场，优化资产利用效率；同时提供资产优化工具，帮助客户依据市场价格与自身生产情况调整发电计划和负荷曲线，整合市场数据与预测模型为客户提供实时市场洞察与价格预测，助力企业客户制定最优交易策略。部分企业还开发专业交易平台，为客户提供可定制交易界面，满足个性化业务需求。

5、技术平台架构与保障体系

能源电力企业构建适配多元化需求的技术平台架构，保障服务稳定性与扩展性。采用云原生架构与微服务设计理念，打造模块化平台，各功能模块相对独立，可根据客户需求灵活组合配置，并通过开放API与第三方系统无缝集成，实现数据互通与流程自动化；同时采用分布式系统设计高可用性架构，确保平台在高负载与市场波动期间稳定运行，还实施数据加密、身份验证、访问控制等多层次安全防护措施。平台基础设施以云平台为核心，同时保留部分本地部署选项，满足不同地区、行业客户的数据主权与合规要求，适配多样化业务场景。

能源电力企业从组织架构、资源投入、外部合作等维度构建保障体系，确保用户服务升级有序推进。调整组织架构，明确各部门在用户服务升级中的职责，设立专门的客户体验团队，负责制定并执行客户体验战略，提升服务水平、客户保留率与盈利能力；建立跨部门协作机制，确保用户服务升级与企业整体业务协同；同时设立客户体验专家等岗位，在企业计划与工作中充分融入客户需求，保障服务方向不偏离客户核心诉求。投入数亿美元资源用于数字化建设，重点支持人工智能、大数据分析平台、智能电网、自助服务工具的研发与部署，同时开展员工数字技能培训，提升团队技术应用能力；此外，与外部技术伙伴合作，部署对话机器人、智能客服系统、工作场所套件等，简化业务运营、增强员工体验，加速数字化转型落地。

(二) 通信行业

1、三维度AI赋能核心路径转型

电信运营商多年坚持发展AI技术，致力构建数智化经营模式，持续锻造新质生产力，以业务实效为牵引推动AI转型升级。通过深耕实践，逐步打造数智化转型赋能体系；依托规模应用，推动在线营销服务高质量发展。同时，以全流程AI注智赋能为核心路径，面向客户增强自助解决能力，面向一线员工增强人机协同赋能，面向内部运营增强智慧精准调度，全方位提升服务与经营效能。

2、AI驱动用户服务场景自助体验升级

电信运营商聚焦用户服务场景，通过AI技术迭代，提升自助服务效率与个性化体验，降低人工服务成本，满足客户多样化需求。在热线服务中部署智能语音客服，可通过与客户语音对话，实时解决客户查询、咨询、办理、投诉等各类业务问题，有效分流人工话务，降低整体服务成本。针对夜间服务场景，借助大模型技术增强客户意图识别能力，提升意图识别准确率；同时通过预处理机制提升自助解决能力，进一步减少夜间用户转接人工话务量，降低夜间人工服务成本。在传统智能在线客服场景中融合客服大模型能力，例如在互联网端APP中，实现客户上下文意图理解能力的提升，补足自助多轮交互场景需求，为用户提供千人千面的个性化服务话术，全面升级客户自助交互体验感知。

3、运营智能支撑决策优化与精准营销

电信运营商以AI技术为核心，搭建运营层面的智能支撑体系，实现多渠道服务决策优化、营销精准匹配，推动运营效率与业务指标提升。构建智能策略中心，承担渠道间决策中枢职能，对多渠道服务进行智能决策，重点支撑精准营销、月末话务繁忙等一线业务需求。具备调控用户服务流程、精准分配人工坐席等决策能力，实现热线话务占比、一级电渠触客率、重点贡献部门智能化服务占比及各类业务指标显著提升。基于用户行为、偏好信息、购买历史等数据，结合AI与大数据技术，打造“人、货、场、时”精准匹配的智能营销推荐机制，既提升营销效率，又增强用户体验，最终实现营销业务增长。

4、赋能一线员工工具革新与风险防控

电信运营商针对一线员工工作场景，通过AI工具赋能，提升员工专业能力、优化业务流程、防控服务风险，实现人力资源释放与生产效率提升。

建设仿真交互式培训应用，打造智能教练体系，面向员工成长关键环节提供智能面试、实战演练、数字讲师授课、智能评测等功能，并实时对员工进行评估与指导，提升员工的客户问题解决能力及查询、办理、投诉等操作技能，规避营销服务风险。

研发融合RPA、AI等多重技术的数字员工，其具备一定程度的智能化感知、决策和执行能力，可作为自然员工的数字分身，精准对应具体业务流程或岗位职能，高效协助或代替自然员工自动完成某项工作任务，实现人力资源释放与生产效率提升。同时，利用数字员工整合服务平台、分析平台、运营平台等资源，实现跨平台数据应用，完成数据自动获取、自动分析、自动预警等流程，解放人工劳动力，升级智能化运营支撑模式。

聚焦工单业务全流程痛点，从立单、派单、做单到工单回访等环节，完成客户业务信息融入、业务规则校验能力建设；同时持续强化大模型训练调优，进一步提升工单产品易用性，扩大应用规模。依托实时转写技术，快速识别客户意图及服务异常行为，自动匹配来话及立单数据，并自动开展轮巡工作，辅助一线坐席实时防控升级投诉风险。

5、技术底座搭建专属客服大模型支撑平台

电信运营商围绕大模型技术，打造专属客服大模型应用支撑平台，对标行业头部企业相关平台，构建完整的客服大模型应用支撑体系。平台打通从大模型及数据接入、提示工程、模型微调、应用编排到业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对客服大模型的持续能力提升与落地应用，为整体数智化升级提供技术底座。

(三) 金融行业

1、技术体系构建贴合业务特性的可视化架构

在金融行业数字化转型与智能化升级的浪潮中，银行正通过“用户需求驱动+技术深度融合”的创新模式，重塑零售金融服务生态。这类银行凭借对客户需求的精准洞察和前沿技术的灵活运用，构建起“场景化服务-可视化呈现-个性化运营”的完整服务体系。

从技术体系构建来看，金融行业注重打造贴合业务特性的技术架构。依托资产配置体系，构建起可视化资产管理模式，成为行业技术应用的典型范例。该体系以零售金融业务特性为核心，将功能实用性与用户体验深度结合，通过图表展示与交互式配置，将复杂的金融数据转化为直观易懂的可视化界面。在智能财富助理的设计中，通过低代码配置与灵活的参数调整，实现“用户画像→产品推荐→资产分析”的全流程可视化服务链条搭建。这种技术架构打破了传统金融服务信息晦涩、操作复杂的局限，使得高端客户资产管理效率提升、个性化产品推荐准确率提升。

2、场景化应用聚焦高频需求的创新落地

在场景化应用实践方面，金融行业聚焦用户需求实现服务创新。针对零售金融场景，围绕客户理财、资产配置等高频需求，推出“图表化展示+交互式配置”功能，不仅让用户能直观了解资产状况，还可自主调整投资组合。智能财富助理通过对用户行为数据的深度分析，构建精准的用户画像，进而提供个性化的金融产品推荐与服务方案，成功带动长尾客户AUM增长，用户满意度提升。这种以用户为中心，从需求洞察到服务落地的全流程创新模式，促使金融服务从标准化向定制化升级，有效增强了用户粘性。

3、敏捷迭代机制提升服务体验与运营优化

在服务体验升级与运营优化层面，金融行业重视敏捷迭代机制的建立。通过快速收集用户反馈，不断优化智能财富助理的功能与交互体验，确保服务始终贴合市场变化与客户需求。这种敏捷迭代思维，让银行能够快速响应金融市场波动和客户偏好转变，持续提升服务竞争力。

(四) 互联网行业

1、技术体系构建一体化智能服务架构

在电商零售行业数字化转型与智能化升级的浪潮中，以头部互联网企业正凭借“技术驱动+场景深耕”的双轮战略，重塑行业服务标准与商业运营模式。这类企业依托先进的人工智能技术与海量用户行为数据，构建起“全渠道服务-智能化风控-数据化运营”的完整生态体系。

从技术体系构建来看，互联网企业注重打造一体化智能服务架构。依托自研大模型，构建起覆盖电话、在线、移动端等全渠道的智能服务矩阵。该通过自然语言处理、机器学习等技术，实现客服咨询的自动化与智能化，在日常运营中提升电话与在线客服独立解决效率，在双11、618等大促期间有效应对大流量服务压力。同时，坐席智能辅助系统借助AI算法，缩短人工客服核心任务耗时，减少员工日均加班时长，显著提升服务效率。此外，集成风险模型，实现从用户行为分析到风险预警的全流程智能化管控，不仅实时拦截诈骗金额，还能日均挖掘C转B商机，展现出强大的技术应用实力。

2、场景化应用实践从被动响应到主动服务

在场景化应用实践方面，互联网企业聚焦用户需求实现服务创新升级以“技术+场景”双轮驱动，打造“咨询预判-交互辅助-售后推荐”的全流程主动服务体系，实现从被动响应到主动服务的跨越。通过“底座基建+业务赋能”的架构设计，支持细分场景的智能化覆盖，涵盖售前咨询、售中引导、售后保障等全业务流程。例如，基于用户历史浏览与购买数据，系统可提前预判需求并主动推送解决方案，实现“未问先答”的服务体验；在售后环节，通过智能分析用户反馈，精准推荐相关产品或服务，有效提升用户复购率与满意度。这种深度融合技术与场景的模式，极大提升了服务的精细化程度与商业价值。

3、数据驱动闭环生态

在数据价值挖掘与商业运营层面，互联网企业重视构建数据驱动的闭环生态。系统通过整合用户交易、咨询、评价等多源数据，形成“风险监控-商机挖掘-用户心智分析”的完整闭环，实现技术应用的社会价值与商业价值的双重突破。通过对数据的深度分析与挖掘，企业能够精准把握用户需求与市场趋势，优化产品推荐策略，提升运营效率与商业效益。

四、人工智能赋能电力用户服务高质量发展的战略建议

(一) 加强顶层设计与战略规划

加强顶层设计与战略规划是人工智能赋能电力行业用户服务高质量发展的首要策略，它能够为企业提供明确的方向和路径。

制定人工智能用户服务战略规划：电力企业应根据自身业务特点和发展目标，制定明确的人工智能用户服务战略规划，明确发展目标、重点任务和实施路径。规划应与企业的整体战略和数字化转型规划相衔接，确保资源的有效配置和协同推进。

建立跨部门协同机制：人工智能用户服务涉及多个部门和业务领域，需要建立有效的跨部门协同机制，促进信息共享和业务协同。例如，可以成立由公司领导牵头、相关部门参与的人工智能用户服务领导小组，统筹协调各项工作。

明确责任分工与考核机制：电力企业应明确各部门在人工智能用户服务中的职责和分工，建立相应的考核机制，确保各项工作落到实处。例如，可以将人工智能用户服务相关指标纳入部门和个人的绩效考核体系，激励全员参与。

加强政策研究与对标分析：电力企业应密切关注国家和地方相关政策的变化，加强与行业领先企业的对标分析，及时调整和优化自身的发展策略。例如，应深入研究《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》等政策文件，把握行业发展趋势和政策导向。

建立试点示范与推广机制：电力企业可以选择有代表性的地区或业务场景开展试点示范，总结经验后逐步推广，降低创新风险，提高实施效果。例如，在部分城市先行试点基于电力大模型的智能客服系统，待成熟后再向全国推广。

(二) 强化技术研发与创新应用

强化技术研发与创新应用是人工智能赋能电力行业用户服务高质量发展的核心策略，它能够为企业提供强大的技术支撑和创新动力。

加大人工智能技术研发投入：电力企业应加大对人工智能技术研发的投入，重点突破自然语言处理、知识图谱、机器学习、计算机视觉等关键技术在电力用户服务中的应用。例如，构建“算力-数据-模型”三位一体的支撑体系，为人工智能在电力行业的规模化应用筑牢根基。联合头部企业建立国产算力集群，实现多元异构算力的统一调度，助力提升产业链自主可控水平。

构建电力行业专用大模型：电力企业应基于行业特点和业务需求，构建专用的电力行业大模型，提高模型的专业性和适用性。例如，针对电力行业特点开发专用大模型，能够更好地满足电力用户服务的需求。

推动人工智能与物联网、大数据等技术融合：电力企业应推动人工智能与物联网、大数据、云计算等技术的融合应用，构建更强大的技术支撑体系。例如，可以利用物联网技术实现设备状态的实时感知，利用大数据技术进行深度分析，利用人工智能技术进行智能决策，形成完整的技术链条。

加强知识产权保护与标准制定：电力企业应加强人工智能技术相关的知识产权保护，积极参与相关标准的制定，提升行业话语权和影响力。例如，可以申请人工智能用户服务相关的专利、软件著作权等，参与国家和行业人工智能标准的制定工作。

建立技术创新激励机制：电力企业应建立有效的技术创新激励机制，鼓励员工积极参与技术创新和应用创新。例如，可以设立创新奖项，对有突出贡献的团队和个人给予奖励；可以建立创新孵化机制，支持员工创业和创新项目的实施。

(三) 优化数据治理与安全保障

优化数据治理与安全保障是人工智能赋能电力行业用户服务高质量发展的基础策略，它能够为企业提供可靠的数据支撑和安全保障。

构建电力用户服务数据体系：电力企业应构建全面、准确、及时的电力用户服务数据体系，包括客户基本信息、用电数据、服务记录、反馈评价等。例如，南方电网打造超200TB的行业高质量样本库，建成通过国家网络安全等级保护三级认证的可信数据空间，开放160余项电力数据及气象、遥感等外部数据，形成30余个典型应用场景。

加强数据治理与质量提升：电力企业应建立健全数据治理体系，加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性和一致性。例如，可以建立数据标准和规范，明确数据采集、存储、处理、应用等环节的要求；可以建立数据质量评估和改进机制，持续提升数据质量。

推动数据共享与开放：电力企业应在确保数据安全的前提下，推动内部数据共享和外部数据开放，促进数据价值的最大化利用。例如，南方电网已开放160余项电力数据及气象、遥感等外部数据，形成30余个典型应用场景，成功入选国家能源行业可信数据空间试点，为数据要素市场化配置探索实践路径。

强化数据安全与隐私保护：电力企业应加强数据安全管理，保护客户隐私和企业商业秘密。例如，可以建立数据分类分级管理制度，对不同类型和敏感程度的数据采取相应的安全保护措施；可以应用加密、匿名化、访问控制等技术手段，保障数据安全。
建立数据安全应急响应机制：电力企业应建立健全数据安全应急响应机制，提高应对数据安全事件的能力和效率。例如，可以制定数据安全应急预案，明确应急处置流程和责任分工；可以定期组织应急演练，检验和完善应急预案。

(四) 完善人才培养与组织变革

完善人才培养与组织变革是人工智能赋能电力行业用户服务高质量发展的关键策略，它能够为企业提供必要的人才支撑和组织保障。

加强人工智能人才培养与引进：电力企业应加强人工智能领域的人才培养和引进，打造高素质的专业人才队伍。例如，可以与高校合作开展人才培养项目，定向培养符合企业需求的人工智能人才；可以制定具有竞争力的人才引进政策，吸引行业优秀人才。

提升员工数字素养与技能：电力企业应提升全体员工的数字素养和技能，特别是与人工智能用户服务相关的业务技能。例如，可以开展面向全体员工的人工智能基础知识培训，提高员工对新技术的认知和应用能力；可以针对不同岗位的员工开展专项技能培训，如智能客服操作、数据分析等。

优化组织架构与业务流程：电力企业应根据人工智能用户服务的特点，优化组织架构和业务流程，提高运营效率和服务质量。例如，可以成立专门的人工智能用户服务部门，统筹协调各项工作；可以重构业务流程，实现自动化和智能化的服务交付。

建立跨职能团队与协作机制：电力企业应建立跨职能团队和协作机制，促进不同部门和专业之间的沟通和协作。例如，可以组建由技术、业务、客服等部门人员组成的项目团队，共同推进人工智能用户服务项目的实施，培育创新文化与激励机制：电力企业应培育创新文化和激励机制，鼓励员工积极参与创新和变革。例如，可以营造开放、包容、创新的企业文化氛围；可以建立创新奖励机制，对有创新成果的团队和个人给予奖励。

(五) 深化客户体验与服务设计

深化客户体验与服务设计是人工智能赋能电力行业用户服务高质量发展的核心策略，它能够为企业提供差异化的竞争优势和持续的发展动力。

构建以客户为中心的服务理念：电力企业应以客户为中心，将客户体验作为衡量服务质量的核心指标，从客户的角度设计和优化服务流程和产品。例如，可以开展客户需求调研，了解客户的痛点和期望；可以建立客户体验评估体系，定期评估和改进服务质量。

打造全渠道一体化服务体验：电力企业应整合线上线下渠道，打造全渠道一体化的服务体验，为客户提供无缝衔接的服务。例如，可以实现各渠道间的信息共享和业务协同，确保客户在不同渠道都能获得一致的服务体验。

设计个性化、定制化服务产品：电力企业应基于客户的不同需求和特点，设计个性化、定制化的服务产品和解决方案。例如，可以根据客户的用电习惯、负荷特性、行业特点等因素，提供差异化的服务和产品。

建立主动服务与预警机制：电力企业应建立主动服务与预警机制，提前发现并解决客户的问题和需求。例如，可以通过数据分析预测客户的潜在需求和问题，主动提供相应的服务和帮助；可以建立异常用电行为监测和预警系统，及时发现并处理客户的用电异常。

完善服务反馈与改进机制：电力企业应完善服务反馈与改进机制，持续收集客户的意见和建议，不断优化服务质量和体验。例如，可以通过在线评价、满意度调查、投诉处理等渠道收集客户反馈；可以建立服务改进闭环管理机制，确保客户反馈得到及时处理和改进。

(六) 构建开放生态与合作共赢

构建开放生态与合作共赢是人工智能赋能电力行业用户服务高质量发展的长期策略，它能够为企业提供更广阔的发展空间和更多的创新机会。

建立开放平台与生态系统：电力企业应建立开放平台和生态系统，吸引更多的合作伙伴参与电力用户服务的创新和发展。例如，南方电网牵头成立的电力行业人工智能联盟已链接超500家生态伙伴，为能源行业数字化智能化转型营造了良好生态。

促进跨行业合作与资源整合：电力企业应加强与科技公司、互联网企业、金融机构、新能源车企等跨行业企业的合作，整合各方资源和优势，共同开发创新的服务产品和解决方案。例如，可以与科技公司合作开发人工智能技术和应用；可以与互联网企业合作拓展服务渠道和用户触达。

推动产业链上下游协同发展：电力企业应推动产业链上下游企业的协同发展，形成优势互补、合作共赢的产业生态。例如，可以与设备制造商、系统集成商、软件开发商等合作，共同推进人工智能在电力用户服务中的应用和发展。

参与行业标准制定与推广：电力企业应积极参与行业标准的制定和推广，提升行业整体水平和竞争力。例如，可以参与人工智能在电力行业应用的相关标准制定；可以推广先进的技术和经验，促进行业共同发展。

加强国际合作与交流：电力企业应加强国际合作和交流，学习借鉴国际先进经验和技术，提升自身的国际化水平和竞争力。例如，可以与国际能源企业、研究机构等开展合作研究和项目；可以参与国际能源论坛和会议，分享中国经验和方案。

作者：苏立伟来自中国南方电网有限责任公司用户生态运营公司。

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