国网客服中心南方分中心作为直接服务客户的一线窗口，坚持以客户为中心，在服务前端、中端和后端的服务全链条，应用人工智能和大数据研发成果，并不断完善提升，着力为客户提供智能、精准、个性化服务，推动客户服务高质量转型升级。

　　传统客户服务在服务支撑上主要依赖于业务信息系统、单一知识的知识库等。客服专员在服务客户时，存在支撑效率低下、友好性差等问题，主要依赖客服专员本身业务技能水平解答客户诉求，服务质效提升存在“天花板”。随着泛在电力物联网加快推进，客户侧终端设备数据和公司侧服务资源信息逐步实现实时采集共享。尤其是营配调贯通实现了专业数据的同源唯一、共享融通，在客户服务过程中，信息和数据获取的宽度和深度有了大幅提升。

　　通过获取掉电记录、继电器状态，南方分中心营业厅可以主动、准确判断和处理频繁停电等投诉业务，减少错派和误派；通过推广应用智能知识库，搜索功能更加强大快捷，知识点匹配更加迅速精准，同时知识点呈现引入动画、视频等，多元化满足不同客户需求。南方分中心还建设智能服务助手，打造智能座席，集成实现“客户画像推送、流程话术推荐、实时方案搜索、智能辅助填单”等智慧功能应用，显着提升服务客户的能力、效率和质量。南方分中心通过部署基于171个基础标签及28个节假日客户群特征的自助应用工具，实现客户画像实时推送，自动识别来电客户的身份背景、情绪特点、关注业务、投诉倾向，灵活调整服务策略和方案，提供更加主动的客户服务，给客户更好的服务体验。

　　传统客户服务保证服务体验的主要手段靠“人海”战术，在运营的各个环节投入更多人力，保证接听效率和服务质量，存在能效低、成本高、人员利用不充分等问题。南方分中心在现场运营中，着力推进智能服务建设，构建面向客户的多轮自助应答服务，包括智能语音、智能外呼、在线机器人和语音机器人服务，逐步构建一般业务机器人应答、复杂业务人工解答的服务格局，培养服务金牌专家，实现减人、提质、增效；组建机器人训练师团队，开展深度自主学习，持续提升机器人应对准确率，机器人场景答复准确率达到87%；利用神经网络时间序列模型，开展话务预测深度学习，优化因子预测模型，提升话务预测准确率，并推出自动排班工具应用。

　　南方分中心还研发人工智能巡场系统，可实现对座席大厅人员状态的智能监控和预警；在服务质量管控领域，全面应用智能语音质检，通过语音转文本技术，实现抽检模式向全量泛化质检转变，同时可以根据敏感关键字实施定制化的质检方案，极大地提升质检效率；构建大数据与业务运营的赋能合作模式，通过直接赋能、合作赋能、自主赋能三种方式，围绕运营中的难点、痛点和堵点，开发和应用各类大数据典型示范应用场景。

　　经过近7年的建设和运营，南方分中心积累了海量营销服务数据，挖掘数据蓝海，让数据会说话，形成数据产品和服务。

　　南方分中心推进基于数据关联的客户服务全景视图应用，通过查拓扑、查关系、查数据、查视图四大功能，支撑运营管理及分析人员开展前台化的数据探索与快速分析，在供电服务分析方面有效降低技术难度、拓展分析维度、提高分析效率，更好地辅助公司电网建设规划、服务资源优化、新兴业务拓展等管理决策。开展用能视图产品规划与设计，支撑电力民生评估、精准投资辅助决策、客户用能可靠性评估、电费回收风险4个主题场景应用，辅助政策制订、规划建设，为电力数据赋能，助力数据资产领域应用。基于服务录音转译的文本数据，利用语义分析技术自动识别客户主要诉求，融合工单信息，开展客户诉求主题分析、供电服务短板定位、群体和个体风险防控应用。

　　南方分中心还开展员工画像研究，围绕能效、质量、劳动纪律、性格特征等主题，设计客服专员分群画像，服务员工绩效评估、人员流失预警以及人力资源优化配置。建立能效漏斗管理模型，挖掘各层次人员利用耗损，分析各维度人员利用率，实现能效指标数字化展示、线上化管理。

　　作者系国家电网有限公司客户服务中心主任助理、南方分中心主任