袁伟文
（广东电网有限责任公司清远清新供电局，广东清远，511800）
摘要：随着社会的发展与进步，我国的科学技术实现了突飞猛进的发展，信息技术的运用，促进了电力企业的稳定运行，带动了电力企业的整体发展。快速迭代的服务渠道、自助开放的客户沟通需求、丰富宝贵的客户体验痕迹捕捉，新时代下的电力企业客户服务环境与传统基于人工的服务模式形成了矛盾。智能化的客服模式，也许正是解决问题的一把关键钥匙。
关键词：电力智能客服；实现；技术
引言
智能化发展是当前时代的主旋律，也是时代发展对未来产业布局提出的新要求。去年，国务院引发了《新一代人工智能发展规划》，这也代表着人工智能当前已经被列入到国家战略布局层面上去。
1电力智能客服的概念
近年来，随着时代的发展，对电力系统有了新的发展要求，电力行业要从长远的角度出发，注重结合国家提出的发展规划，尽快实现智能化布局与智能客服系统的建立。目前，我国许多电力企业都已经开展了智能化客服的建设工作，通过对这些电力企业的运营现状分析，可以证实智能化是电力产业未来发展必然趋势。尽快完善电力客户体系，转变传统客服模式，丰富客户服务渠道，才能促进电力企业稳步发展。在传统客服模式下，电力企业往往只能通过人工客服热线与实体营业大厅来为电力用户提供服务，这种模式的服务效率较低，已经难以满足当今社会的发展需求。为了让电力用户获得更加快速、便捷服务，电力企业必须做好信息技术、大数据技术等现代科技的应用，构建一个更加智能化的客户服务平台，这样不仅可以有效缓解电力企业客服人员的工作压力，也能提升工作效率，从而让电力企业的客户服务质量得到显著提升。
2电力智能客服系统构建的技术分析
2.1客户服务主动化技术
由数据驱动智慧运维，实现个性化客户服务。基于IT客服大数据分析，如录音数据、在线对话、工单数据、用户操作行为等，深度挖掘用户需求热点及痛点，主动预测用户个性化服务需求（如问题预判、操作指引等），实现客户服务主动化。通过用户画像助力用户精细化服务决策。现有的用户数据量巨大、特征繁多，对海量用户数据的标注和训练集选择质量会对有监督的用户分类有很大影响，通过主动学习寻找尽可能少的有强代表性的训练样本，开展训练集有效过滤与筛选，提升训练的质量和用户分类效果；通过基于类别信息熵方法进行特征权重设置，开展用户深度特征学习，区分重要用户与非重要用户，支持用户精细化营销决策。例如当用户提出业务问题时，智能客服可在回复问题时针对性地补充营销信息，进行业务推广，或者在答案中插入营销代码，每次回复答案时直接附加营销内容。通过用户行为分析，提供精准化与差异化客户服务。根据用户的基本属性、用电行为、缴费行为和诉求行为的差异，通过大数据分析和深度学习，开展特征分类、分级，从每种类型中抽取出典型特征，赋予标签的阈值，根据最终标签，结合业务需求场景，开展电力用户个体画像和群体画像，主动预测客户用电行为，提高服务满意度。进一步深入面向家庭和社区的互动化智能服务系统关键技术研究。基于电力线宽带载波通信的高可信远程视频身份识别技术；基于深度学习的远程健康智能辅助诊断技术，研发支持双向互动的家庭/社区智慧服务核心设备与系统。突破基于电力线宽带载波通信的高可信用户身份远程视频识别技术和远程健康智能辅助诊断技术，建立开放、互联、互动的用户多种服务接口，研发高可信智慧家庭服务终端与系统、社区共享服务平台。
2.2大数据技术在智能客服系统中的融合应用
随着用户信息的不断完善，智能客服系统中所保存的数据信息量会明显增加，为了保证数据信息的完整保存以及有效调用，在构建智能客服系统时，还应该重视大数据技术的应用，通过传统的ETL工具与分布式数据采集组件，将存在于各业务系统数据库中的数据提取至大数据平台，再利用大数据技术实现对海量数据的统一处理与保存，完成对数据价值的充分发掘。通过大数据技术为智能客服系统提供相应的结果数据，可以实现可视化分析工作，根据相关的分析结果，对源业务系统功能加以完善，同时给予相应的数据校准。将大数据技术融合应用在电力智能客服系统之中，可以完成对客户聚类分析，具体涉及客户的累计历史欠费次数、累计历史欠费金额、累计投诉次数、累计建议次数等数据，再对现有系统生产数据以及外部环境等数据进行综合分析，这样就能从客户群体中筛选出不同的客户，通过K-means聚类模型完成对客户的归纳聚类，具体可分成5个客户群体：优质客户、潜力客户、敏感客户、风险客户以及普通客户。以此为基础，就能让电力企业开展更具个性化、差异化的精准营销。
2.3用户身份识别技术
为了更好的提升用户客户服务体验，要求在进行电力智能语音服务系统构建上，还必须要搭载用户身份识别技术，针对拨入电话的用户实现身份的精准判定，从而在进行用户服务的过程中，达成高效、针对性的服务提供。对于人工智能客服系统构建来说，其中一个非常关键的要求就是系统能够自动的进行用户的判定，并结合用户的身份判定，针对用户的客服需求做出合理的预判。通过这种方式，确保系统在进行智能客服的实现上能够极大的实现服务效率的改善，同时针对客户需求提供针对性的客户服务。对于传统的客服工作开展来说，在进行客服工作提供上，常用的一种用户身份识别手段是声纹识别。而且在当前，随着各种技术的不断发展，声纹以及图像识别技术的研发速度越来越快，这也促使用户身份识别技术水平得到了相应的提升。在当前的用户身份识别上，依然可以通过声纹或是图像识别技术来进行。通过精准进行用户声纹的分析和判定，结合数据库中信息进行比对，从而能够判定出用户的身份，并调取客户的服务档案。基于这种方式，促使用户在接受服务的过程中，能够享受到针对性、定制化的客户服务，有助于进一步提升用户的客服体验，促使电力企业在进行客户服务工作开展上，获取更高的用户客服满意度。
2.4智能客服多通应答模式设计
①多源参考信息输出。多源参考信息输出即综合应答系统输出的三种结果，选择综合得分最高的答案输出。选择过程的评价方式包括适用场景评分、上下文语序评分、句式结构评分。②标准智能模型输出。标准智能模型输出方式的结果源于智能模型输出的答案，由于智能模型选用递归神经网络作为结构框架，整体输出具有拟合真实样本回答的效果，但存在句子整体结构出错的情况，因此为逼近真实场景，在选择智能模型输出的情况下，需要结合标准句式对结果进行矫正后输出。③超链接选项输出。超链接选项输出即输出特定的超链接，作为网页推广到微信平台，供用户访问使用，对应的超链接主要包括电费查询以及电费充值功能，超链接数据返回的主要方式依靠关键词匹配技术，该技术经过对语料库的分析后使用，具有良好的匹配效果。
结语
在时代发展的背景下，人工智能技术已经成为时代发展一个主流的技术形式。对于电力行业来说，由于行业本身客户众多，所以导致客服工作也会面临较大的工作压力。通过引入人工智能客服系统，可以充分达成智能化客户服务的目标，同时在进行客户服务工作的开展上，尽可能缓解当前人工坐席的工作压力，并促使在进行客户服务工作的开展上，实现工作效率以及客户满意度的双重提升。为此结合时代发展背景，在当前进行电力智能客服系统的构建有非常出色的价值和意义，这也必将改善电力企业的客户服务水平，提升客户服务的满意度。
参考文献
[1]张兆芝.基于社交媒体的智能客服机器人在电力营销客服的应用研究[J].科技经济导刊，2018，26（24）：7-8.
[2]郑蓉蓉.基于电力ICT业务场景的智能客服创新研究与实践[J].电力大数据，2019，22（01）：71-76.
[3]王楚.电力营业厅智能服务机器人个性化情感分析技术研究[J].供用电，2020，37（06）：21-26.