构建投诉处理智能专家平台

客户世界 | 2015年7月12日 | 2009年 | 评论已关闭 | 1712

客户世界|崔鑫|2009-02-04

近年来，随着国家政策、行业发展、市场竞争各方面环境的变化，电信运营商现有的投诉服务管理工作正逐渐一些新的挑战：

1、随着电信运营商业务量的迅猛发展，企业基于盈利和成本的压力，投诉服务的资源投入略显滞后，同时客户对服务的期望值在不断提高，这都对投诉服务的效率和质量提出了更高要求。

2、随着电信业重组后业务运营、行业融合的发展趋势，电信业务产品浓度在不断增加，综合信息服务投诉问题的判断处理更趋复杂化，对投诉处理人员技能的专业化和综合化都提出了更高要求。

3、随着电信业重组后竞争的日趋激烈，基础服务的重要性和投诉管理的价值日益凸现，“投诉是金”的服务理念更加深入人心，对客户投诉信息的充分挖掘以共享利用显得更加迫切和重要。

外部环境的变化对电信运营商的投诉服务管理工作提出了更高的要求。基于以上情况，笔者认为，借鉴人工智能专家系统的原理，构建智能化的投诉处理专家平台，将逐步成为未来一段时期内电信运营商“投诉管理支撑”系统探索建设的方向。

实际上，近几年随着电信运营商对IT支撑的重视程度不断提高，企业运营管理的信息化水平得到较大提升。在客户的投诉服务管理方面，目前基本都实现了电子化的投诉工单流转，能够对客户投诉的受理、处理、分派、反馈等的全过程进行有效的跟踪、监控和管理。但是，由于电信运营商的客户规模极其庞大，现有支撑系统对客户投诉信息管理的颗粒度仍不够精细化，多为大段的文字描述；对客户投诉处理的支撑缺乏足够的智能性，更多依赖投诉处理人员的经验；从而逐渐成为制约投诉服务管理提升的瓶颈。

目前专家系统在国内外机械、电子、医学、农业等行业都有着广泛的应用。专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。例如，一个医学专家系统就能够像真正的专家一样，诊断病人的疾病，判别出病情的严重性，并给出相应的处方和治疗建议等。

电信运营商以后 “投诉处理智能专家平台”可构建成面向投诉客户问题进行判断处理全过程的“人-机”交互综合集成系统,通过投诉处理人员和系统的对话, 为投诉处理人员提供从工单生成、问题查证、问题处理、工单转派、客户回复等的全过程所需的知识、经验、方法、模型、案例等的支撑，帮助投诉处理人员准确思维, 以提升投诉处理的效率和效果。同时，在判断处理的过程中实现工单自动生成、流转、统计、分析等的日常管理。主要包括如下模块：

1、信息获取：

由于投诉客户背景情况、消费习惯、问题需求、性格特征、情绪思维等方面趋于复杂化和个性化，客户投诉问题的后续处理解决常常需要综合考虑多方面的因素，因人而异，不能千篇一律，因此需要建立投诉客户信息模型。对于电信业的投诉客户，模型除需要重点关注其反映的业务、问题两个因素外，还需要包括客户的基本情况、消费情况、投诉时的情绪状况等。

2、工单生成：

基于投诉客户的信息模型，尽量提供点击或下拉式选择的方式，让一线客服代表能够方便快捷的记录投诉客户的信息，部分信息（如客户的基本情况、消费情况等）可通过BOSS系统或CRM系统自动获取，并自动生产客户投诉工单，保存客户的投诉记录，以便于后续的跟进闭环管理。

3、问题“诊断”：

“诊断”定位准确是后续判断处理客户投诉问题的前提。可建立基于案例的推理机，将以前判断解决问题的经验以案例形式存储，作为以后问题判断解决参考的一种机器学习和推理方法。基于投诉客户信息模型的相关信息，结合电信产品专业知识（可参考知识库），通过推理机确定问题查证的具体步骤和路径，及必要时需要派单的专业部门，对投诉客户的问题做出准确的“诊断”。

4、方案选择：

根据“诊断”结果, 类似于上述问题“诊断”中基于案例的推理方式，为投诉处理人员选择处理解决方案提供以下信息: 适合投诉客户情况的各种可选处理方案的信息排序（如退费、赠送、道歉、开通/取消业务等）；是否需要派单专业部门协助；可选方案的注意事项；回复客户的解释口径等。

5、问题咨询：

可基于现有电信运营商通常采取的产品知识库来构建问题咨询模块，以方便投诉处理人员在“诊断”及处理过程中遇到疑难问题时进行咨询查证，可主要包括如下内容：投诉问题“诊断”的标准、查证方法、典型案例咨询、方案适用的原则、处理原则及处理权限标准等。

6、效果分析：

在投诉处理完毕后，根据后续对投诉客户的满意度调查结果、投诉问题是否彻底解决、是否有重复投诉等的分析，为电信运营商后续继续改善业务网络问题及回访关怀客户提供动态信息；同时对于“诊断”及处理效果较好、客户满意的投诉案例，可以输入到案例学习模块，并判断是否可以作为经验案例存入案例库，即经验学习。

在电信运营商“投诉处理智能专家平台”的具体构建中，需要重点把握一些关键环节，如：需要做好投诉问题的精确分类，对客户投诉信息获取全面、问题“诊断”定位准确，才是后续投诉处理、方案选择、分析反馈的基础和前提；需要做好投诉处理各环节信息的总结归类，唯有这些信息的颗粒度足够精细，才能便于机器的学习和推理，以及提供更加精确的处理方案指引。

本文刊载于《客户世界》2009年1月刊；作者单位为中国移动通信集团广东有限公司客户服务（广州）中心。

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