基于智能算法的师徒关系匹配在运营商的实际应用

研究了基于“16PF人格测评”和智能算法“盖尔-沙普利”相结合的师徒匹配关系。首先介绍了师徒传承在呼叫中心领域的重要性,并指出不同个体的人格特质会对师徒互动和学习能力产生影响。接着,介绍了“16PF人格测评”和“盖尔-沙普利”智能算法,并说明了它们在师徒匹配中的应用价值。最后,通过一些案例分析,论证了基于“16PF人格测评”和“盖尔-沙普利”智能算法的师徒匹配关系优化方案可以提高徒弟的服务效益和质量。这个研究为建立更有效的师徒传承模式提供了新思路和方法,也为其他领域如人才培养提供了一定的参考价值。

一种基于自然语言处理技术的智能定责应用研究

中国电信作为全业务通信服务提供商,因其业务的多样性、复杂性、用户的规模性使得客户抱怨投诉处理成为消耗企业大量人力物力的工作之一。迅速发现客户抱怨中的共性问题,找到投诉背后的深层次根本原因,进而联合相关的业务部门采取预防性或者及时性的应对办法,是降低客户抱怨投诉的不二法宝。提出了利用自然语音处理技术在电信客服智能定责思路,通过机器识别客户与客服代表通话中的真实意图,发现投诉后面的根本原因,既能显著节约客服中心的工作量,提高工作效率,又能提升客户满意度,改善用户体验。

浅谈数字化转型下的客户分级服务方案实施

客户分级服务是一种企业经营的终极目标,也是企业开展数字化转型的根本落脚点和难点所在。探讨利用人工智能、大数据等技术实现企业将有限的服务资源优先投入到高价值客户身上的实施方案和路径,通过客户精准画像、内部关键服务资源分层化管理,以及场景化的一户一案服务感知优化模型,从而实现客户与服务资源的精准匹配,使“以客户为中心”的服务理念真正落实到实处。

智能语音交互技术在呼叫中心中的应用研究

呼叫中心的工作内容是为广大用户提供各种不同类型的业务,其工作压力较大,人员流动性较高,培训周期长,成本高。鉴于该行业的经营领域越来越广泛,因此,着重探讨了在呼叫中心进行智能语音交互技术的运用,有助于提高客户对自然语言的理解,提高客户的服务质量和水平。

面向电信客服数字化改造的多源数据采集和大数据可视化技术研究与运用

提出了一种多源数据采集的工程实践方法,通过机器人流程自动化(RPA)等技术打破企业数据烟囱隔离,使得离散在企业各个数字孤岛的数据能够实时同步到统一的数据库中,并通过大数据可视化技术实现各类生产经营过程的实时看板,提升企业运营生产管理效率。

面向客服领域智能派单调度场景的算法研究与应用

提出了一种基于规则引擎和机器学习算法的工程实践方法,通过对工单和目标派单对象的特征项建模分析,训练出一个派单模型,进而实现客服领域派单调度场景的智能化。一方面可以大幅度节省派单调度人员成本,另一方面可以做到让合适的人做合适的事,实现客户服务满意度的提升。

电信级客户服务中心的建设与运营

建设呼叫中心的热潮正在国内兴起．如何建设及运营呼叫中心成为业界研究的热点 论述电信级客户服务中心建立的定位及要求，如何在运营过程中进行业务管理与服务管理等．并通过时广州电信客户服务中心的建设与运营情况介绍作出论证。

融合微服务架构、低代码生产与AI增强电信投诉处理体系竞争力

投诉处理能力已成为衡量电信运营商竞争力的一项重要指标,但电信投诉处理涉及多个业务和技术产品,难以简单地在顶层规划中进行解决。基于此,本文提出了一个微服务架构、低代码生产与人工智能(AI)技术融合的电信投诉处理体系,并阐述了其在电信投诉处理中的应用价值。微服务架构在电信投诉处理中的应用微服务架构的概念最早由Martin Fowler和James Lewis在2014年提出,这种架构具备以下优势。一是可扩展性。

一种基于知识跟随的人工智能投诉处理解决方案

处理消费者投诉是企业的一项重要工作。传统的投诉处理方式需要大量人力和时间,效率低且容易出现漏洞和误判。随着人工智能技术的发展,我们可以通过自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术构建一个更加高效、智能的投诉处理系统。据相关报道,利用智能客服系统处理金融投诉可以将处理时间缩短50%,减少错误处理率30%以上。因此,人工智能技术在投诉处理方面具有广阔的应用前景。

快速发现和定位投诉问题 运用多元分析方法提升客户满意度

客户投诉是企业改进产品和服务的宝贵资源。通过有效地分析投诉数据,企业可以迅速发现和定位问题,采取针对性措施提高客户满意度,并从中获得商机,创造企业价值。研究表明,投诉处理得当可以显著提高客户满意度和忠诚度。例如,一项由服务业专家Michael McCollough和Sundar Bharadwaj(1992)进行的研究发现,对于那些有效处理投诉的企业来说,“83%的不满客户会继续购买该企业的产品或服务,而且他们更可能向其他人推荐该企业”。