摘要：大数据技术和人工智能技术正在以前所未有的速度、广度、深度与现实世界紧密结合，并通过计算能力、数据、模型和算法四大要素的联合作用，快速渗透到各个行业。国家电网公司高度重视大数据和人工智能在电网业务中的作用，把数据作为信息化的核心。通过业务数据验证，实现了用数据管理企业、用人工智能提升效率、用融合应用驱动业务改进的目标。对其他电力业务的大数据与人工智能融合应用具有一定借鉴意义。
关键词：大数据；人工智能；电力客服
1.概述
当前，电力企业改革发展面临新的形势和任务，随着电力体制改革的不断升入，尤其是受市场广泛关注的售电公司的出现，电力市场的交易将更加“民主、开放”，交易方式将逐步升级，出现电网+互联网+信用+期货+零售+批发等多种灵活、自主的交易方式，导致电力企业在开拓售电市场、防范经营风险等方面面临的压力与日俱增，同时面临着优质客户减少、市场份额下降及优质人才流失的严峻挑战，尤其对营销服务业务提出了更高的要求和新的挑战。对电力企业来说，利用大数据技术构建营销服务技术支撑平台，对营销客户用电特点及需求进行分析，可以为制定电力营销方案提供数据支持、为电力企业抢占市场及用户提供重要的数据支撑，从而提高企业经济效益，不断提升客户服务水平和服务质量。
针对传统呼叫模式带来坐席成本及工作压力剧增，我们将创建一个新呼叫模式将人工坐席和在线智能问答机器人相结合：智能问答机器人负责回答简单问题，而人工坐席解答需要与后台数据交互的问题。我们通过大数据分析将历年的问答数据进行分析形成知识库图谱，通过知识推理技术自动回复用户提问。如果你的问题无法快速定位到答案，系统自动转接人工坐席。总之，当人工坐席全忙情况，智能问答机器人一直在线，这样可以解放人力资源和提供优质服务。
2.平台系统介绍
2.1大数据平台
大数据平台主要解决“数据孤岛”问题，大数据平台作为公司全类型、全时间、全业务维度数据的汇集中心，为公司各类分析应用提供完备的数据资源、统一的运行环境和高效的分析计算能力。
①技术架构
大数据平台在自行开发的基础上，有效集成现有成熟开源产品。数据获取融合数据抽取、服务接口、日志采集、实时消息队列等技术，实现不同原业务系统的数据准确、高效接入；数据存储采用内存数据库、关系型数据库、分布式列式数据库、分布式文件系统等数据存储技术，满足PB级数据的存储需求；数据计算提供内存计算、批量计量、流计算等数据计算技术；数据分析采用R语言及开源挖掘工具等，构建数据挖掘算法库；同时，构建高效的运行引擎和分析建模能力。提供统一的数据抽取、处理、存储、计算、挖掘、分析、展现等平台服务。
②数据链路
通过数据业务预处理存储过程进行大数据关系归类处理，再通过sqoop工具从数据源抽取数据存放在分布式数据仓库hive中，调用分析模型（离线计算任务包），生成批量计算任务，将分析结果存放在关系型数据库postgresql中，Web页面通过读取关系型数据库的分析结果进行分析结果展示。
2.2智能客服系统
智能客服系统聚焦于智能语音识别领域，应用自然语言理解等技术，实现人与机器的交互，为用电客户提供智能语音自助服务，为国网公司员工提供非结构化数据转录服务，解决业务咨询、业务查询、业务办理、营销推荐、满意度回访、广告宣传等对外客户服务应用场景。改变传统营业厅的单向被动服务模式，以主动服务、互动服务、智能服务和全时服务为设计原则，满足用户在新时代下随时使用电力服务的需求，提升电力服务响应效率及服务品质，强化电力公司以用户为中心的品牌形象。
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智能客服系统主要由业务应用和能力平台两部分组成。其中业务应用作为前端，对外提供在线智能客服服务，对内提供语音的商业智能分析。能力平台作为后端，主要解决语音合成、语音识别、自然语言理解、会话流程控制等功能，并在后台开展智能质检、运营分析等服务。通过获取语音文件、客户服务过程中的用户信息、查询信息、交互信息、报修信息、报装信息等，进行专项性业务分析，形成运营决策优化的关键数据，从而帮助提升营业厅客服系统运营效率。
3.大数据在电力客服中的应用
3.1实现电力需求的预测
依托电力大数据技术，整合电力营销各业务系统数据，获取海量的用户数据信息，建立客户的数据关联机制，结合国家政策、经济发展水平、地理环境等因素，对其进行分类、分区域、分行业的数据分析，深入了解不同群体的用电规律和用电行为，实现用户对电力需求的预测，并实现对电力的合理调度以及电力需求的合理管控。
3.2为客户提供差异服务
通过数据分析获得用户的电力消费水平，实现了对用电客户的细分，制定出针对不同客户的行之有效的电力营销策略和服务方案；以客户细分数据为基础，为重要用户提供优质服务，并根据各类客户的特性提供有针对性的、差异化服务。针对重要用户，要主动上门走访，提供技术支撑，并在业务流程、服务机制及服务价格等方面提供高品质的产品和服务，从而满足其对电力企业服务的高需求和高期望。一方面建立业务办理专用“绿色通道”，成立服务工作组，配备专职服务人员为其提供主动式上门服务，另一方面，为这些大客户提供自主式供电时间，提前告知内部消息等服务。同时，供电企业要定期组织开展专业技术及安全知识培训，免费对其各类用电设备进行现场检查，不断提升客户的粘连度、忠诚度和满意度。
4.呼叫系统中的人工智能应用
4.1智能语音导航
目前电力呼叫中心语音服务器的导航重复、繁琐、效率低下，客户急需解决的问题却需要通过一层一层的按键来实现，无法满足现在日益发展的客户需求。智能导航系统，通过语音合成、语音识别、语义理解技术接入企业第三方的业务系统，通过对电话呼入的客户语音信息转化文本并准确理解其需求，直接将语音菜单导航到客户业务所需的地方，从而简化来电客户与系统的“交流方式”，告别繁琐的按键查询，缩短客户等待时间，实现“菜单扁平化”，提高客户体验。
4.2一云多端客服体系
我们将智能客服机器人进行云端部署，多种客户端进行互动，方便用户使用习惯，是智能客服系统使用和推广最大化。一云多端客服体系处理客户在线咨询，处理从微信、微博、Web 官网、移动App、渠道的客户咨询；多功能聊天工具，方便客服和用户沟通；自定义辅助组件，对接企业内部系统，同步用户数据；客户进入会话，可设置多种排队策略；智能客服机器人同时可进行流程引导；根据用户的问题，将某个复杂的知识或者操作分解为若干个流程，机器人会引导用户一步一地按照流程去解决问题。对接系统后，用户可以根据流程引导进行业务办理。
结语
基于大数据与人工智能的融合应用既有效利用了大数据计算能力和海量数据，又有效利用了人工智能的丰富模型和算法，可实现切实有效的业务提升，为营销业务管理提供帮助。大数据和智能客服系统融合应用可实现快速有效的标准化服务，满足公司对于一线员工“一专多能”的要求，是全面推广“全能型”乡镇供电所，实现电力营业厅服务一次到位的有效解决手段。大数据与智能客服系统的融合应用实例对电力其他业务及其他行业都有一定的参考和借鉴意义。
参考文献
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[2]金显华，陈卫军，万真礼，等.基于图像处理的电力现场自动化监控系统设计[J].华东电力，2014，42（12）：2585-2588.
论文作者:白雨
论文发表刊物:《电力设备》2019年第7期
论文发表时间:2019/9/17
标签：数据论文; 客服论文; 电力论文; 客户论文; 智能论文; 业务论文; 系统论文; 《电力设备》2019年第7期论文;