基于大数据技术的铁路客户服务中心服务质量分析平台研究与设计

研究大数据技术在客户服务质量管理方面的应用实践,分析在客户服务质量管理领域大数据应用案例和技术解决方案,为铁路客户服务中心服务质量的数字化分析评估提出可行的技术路线和建设框架。应用主流大数据处理技术和数据分析处理算法,对铁路客户服务中心的客户服务过程数据进行基于数据仓库技术的整合,实现结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的统一管理和调用分析。应用自然语音识别技术,验证转换算法,提出提升效率的机制,同时,结合典型的客户服务质量分析指标,通过业务分析模型、基础数据模型和分析算法进行设计开发,实现服务质量分析的数据化方案。平台框架、技术路线和原型平台的开发,能够为铁路客户服务中心的大数据应用提出可行的建设思路和解决方案,在实际应用中,提升客户服务质量管理能力,改善服务质量管理机制,降低铁路客户服务中心服务质量管理成本。

铁路客服智能质检系统及其在客服中心的应用

铁路客服中心已从最初的联络中心逐步转变为解决问题中心和数据中心,而对海量的通话录音的监督与控制仍依靠传统的人工质检模式。针对人工质检模式中存在的质检覆盖率低、随机抽样结果偏差及人为主观因素等影响质检结果的问题,基于语音识别、文本挖掘和大数据等技术,设计铁路客服智能质检系统,实现客服中心全量录音的自动质检分析;通过提供智能质检、抽检复核、智能学习和数据分析等功能,弥补传统质检模式下的缺陷,实现质检工作效率与服务质量大幅提升的双赢目标。

基于铁路客运知识库的意图识别模型训练及应用研究

自2018年以来,铁路客服中心开始引入人工智能技术,并在语音机器人场景进行系统试用,然而试用过程中发现存在知识检索精度低以及知识构建和维护效率低等问题。为了解决上述问题,文章主要研究了基于铁路客运客服知识库的意图识别模型训练及应用技术,从以下三个方面展开探讨:首先,介绍了多预训练模型融合蒸馏的意图识别模型训练技术,包括模型预训练、模型融合和模型蒸馏等关键技术;其次,研究了基于意图识别的信息检索技术,该技术在传统基于关键字的信息检索技术的基础上,结合了检索意图识别,从而提高了知识检索的精度;最后,介绍了基于规则与模型结合的非结构化知识自动采编技术,通过设计规则抽取和意图识别模型抽取两种方法,实现了从海量非结构化文本中自动抽取和采编结构化知识的功能,从而解决了知识构建及维护效率低的问题。

铁路客服智能质检系统构建研究

随着近年来铁路用户规模的不断增大,铁路12306服务热线的话务压力及服务质量管控压力急剧增加,而铁路客户服务中心服务质量检测手段仍为传统的人工抽检模式。为解决现有铁路客户服务中心质检系统存在的抽检比例较小、主观判断等问题,融合语音识别、自然语言理解、文本挖掘等先进技术,设计铁路客服智能质检系统的总体架构、逻辑架构、应用架构,阐述系统过程建模及系统功能设计,以有效解决当前铁路客户服务质检工作中存在的问题,提高客服质检的质量和效率,推进质检模式变革。

铁路智能客服系统的设计及应用

针对铁路客服中心存在的依赖人工座席提供服务、服务效率低、用户体验差等问题,文章设计了铁路智能客服系统。该系统具有自然语言交互理解、智能知识搜索等功能,能够为旅客提供基于对话方式的拟人化的人机交流,有效地提升了铁路客服中心互动式语音应答(IVR,Interactive Voice Response)人工替代率,快速准确地为旅客货主提供自助咨询查询服务。实践证明,所设计的系统较传统按键IVR模式人工替代率提升了20%,能够缓解人工座席话务压力,实现铁路客服工作质量和效率稳步提升,促进铁路客服中心高质量发展。

数据挖掘在铁路会员价值分析中的应用研究

自中国铁路畅行常旅客计划实施以来,如何分析会员出行数据,搭建数据分析模型,对会员消费行为进行分类,应用多种数据分析算法挖掘会员对企业的价值,评价会员价值,进而针对性推出会员个性化营销方案,从而提升会员满意度和忠诚度是铁路客运营销的重要问题。以上述问题为研究目的,在结合铁路实际的基础上,通过改进传统客户价值模型(RFM模型),搭建多维度客户价值模型(RFMICT模型),运用数据挖掘技术中K-means聚类算法构建会员价值评价模型,以铁路会员数据为例,结合理论基础,对模型的分类结果进行分析,根据各客户类型消费特点提出针对性建议,为铁路客户关系管理和客运营销分析提供参考。