城區供電智能化客戶服務管理模型的構建與應用

李明慧 師長更

（1.國網江西省電力有限公司贛州供電分公司城南供電中心，江西 贛州 341000；2.貴州達安安全技術服務有限責任公司江西分公司，江西 贛州 341000）

供電企業作為現代城市基礎設施的重要組成部分，承擔著給眾多家庭和企業提供穩定電力供應的責任。嚴博等研究了基于隨機進程代數的在線客服系統建模和優化[1]。瞿錫成等介紹了蘇州軌道交通車站智能客服系統[2]。張佳音等研究了基于車站畫像的智慧客服終端配置方案[3]。張森和于敏提出了基于“互聯網+”的城市軌道交通乘客智能服務模式[4]。張曉慧等研究了基于長短時記憶網絡的情緒識別方法在電力智能客服系統中的應用[5]。郭曉哲等提出了一種名為生成－檢索式對話模型[6]。宋雙永等以阿里小蜜為例，介紹了情感分析技術在智能客服系統中的多個應用場景[7]。紀明宇等研究了金融領域中智能客服的句子相似度計算方法[8]。這些文獻研究構成了現有研究框架與基礎，給更多技術應用情況提供了說明，從而為本文的分析提供參考。

1 客戶優質服務管理

1.1 智能化應用在供電服務中的潛在應用

在城區客戶優質服務管理技術方案中，智能化應用有非常重要的位置。一些潛在的智能化應用領域如下：智能機器人可用于客戶服務的前沿，能夠理解并解答客戶的用電問題。通過自然語言處理技術，這些機器人能與客戶交互，并提供準確的解決方案。不僅提高了客戶服務效率，還改善了用戶體驗。

智能化系統可以實時監測和識別客戶反饋中的問題，并將這些問題迅速傳輸到供電系統中進行處理。這種實時反饋機制有助于迅速解決潛在問題，提高供電系統的響應速度，確保及時滿足客戶的需求。

智能化應用還能用于客戶數據分析、電力負荷預測和供電網絡優化等領域。這些應用可以幫助供電企業更好地理解客戶需求，提供個性化服務以及優化供電系統的運營效率。

1.2 機器人代替人工提供客戶服務

在現代城區供電企業中，應用客戶服務機器人等智能化工具正在迅速改變傳統的客戶交流方式。這些工具不僅為供電企業帶來了巨大的便利，還為客戶提供了高效和便捷的服務體驗。

在電力網絡客戶服務的交互過程中利用人工智能技術來處理用戶評論并提取特征，其中使用了雙向LSTM（Long Short-Term Memory）和自注意力機制。

首先，利用Bi-LSTM 處理序列，通過LSTM 門控機制計算得到隱藏狀態。正向隱藏狀態如公式（1）所示。

反向隱藏狀態如公式（2）所示。

式中：LSTM為LSTM 運算；wt為第t個詞的詞向量；ht-1和ht-1 ←分別為前一個時間步的隱藏狀態和后一個時間步的反向隱藏狀態。

其次，將正向和反向的隱藏狀態拼接，得到時間步t的長度為2u的隱藏狀態ht，如公式（3）所示。

整個評論的Bi-LSTM 輸出矩陣H如公式（4）所示。

再次，為捕捉評論的全局信息引入自注意力機制。自注意力機制通過計算注意力權重矩陣A來衡量每個詞的重要程度，計算過程如公式（5）所示。

式中：W1和Ws為權重矩陣；T為評論的長度；tanh 為雙曲正切函數。利用softmax 函數計算每個詞在每個維度上的概率分布。

最后，通過自注意力權重矩A，得到評論的特征嵌入矩F，如公式（6）所示。

式中：F為特征嵌入矩陣，包括評論的關鍵信息，可以用于進一步分析，例如情感分析、用戶意見挖掘和服務改進等。

1.3 智能工單管理

1.3.1 智能工單生成

智能工單管理是城區供電企業在智能化客戶服務中的關鍵組成部分。其包括工單生成、分配、跟蹤和解決的全過程，旨在提高供電服務的響應速度、協調性和效率。通過智能工單管理系統，供電企業能更好地管理客戶的問題和請求，從而提供高效和優質的服務。

智能工單生成是指當客戶提交問題或請求時，系統能自動創建工單并捕獲關鍵信息。這些信息包括客戶的聯系信息、問題的性質和所在地點等。通過智能化技術，可以更快速、準確地生成工單，減少了手工輸入錯誤的可能性。此外，工單生成還可以與客戶信息數據庫和電力設備信息系統集成，確保工單的完整性和準確性。

1.3.2 工單分配與跟蹤

一旦工單生成，智能工單管理系統就可以自動將工單分配給合適的人員或團隊。根據工單的緊急程度、類型和地理位置等分配。通過智能分配，可以迅速處理問題，減少了工單的滯留時間，提高了客戶滿意度。此外，系統還可以根據人員的可用性和技能匹配程度來合理分配工單，提高工作效率。智能工單管理系統允許供電企業實時跟蹤工單的狀態。包括工單的接收、處理、解決以及客戶反饋等環節。智能工單管理系統可以與供電企業的知識庫和技術支持系統集成，幫助工作人員更快速地解決問題。系統可以提供相關文檔、指南和建議，當處理工單時，輔助工作人員做出正確決策。不僅能提高問題的解決速度，還能保證解決問題的質量和客戶滿意度。

2 模型構建

2.1 RASA 的整體流程

當用戶向機器人表達需求時，首先，機器人接收用戶的消息，其次，調用自然語言理解模塊提取用戶的意圖。例如，用戶輸入“電費比上月多”將被匹配到“費用異?！钡囊鈭D，并觸發相應的解決路徑。最后，根據這個意圖，觸發相應的對話流程，機器人將回應用戶并提供解決費用異常問題的步驟。當RASA 提供的自助方法無法解決問題時，機器人需要進一步確認用戶信息，例如獲取聯系人的手機號和具體地址信息，進一步處理線下報修問題。

2.2 RASA 的上下文交互

RASA 與傳統的問答機器人不同，其具有上下文交互的能力，每次與用戶的交互都基于之前的對話歷史。這說明機器人的回答不是獨立的，而是建立在之前對話的基礎上。為支持上下文交互，系統需要編寫足夠多的對話線，滿足不同的真實對話場景。交互類似樹狀結構，從最初的問候開始，會產生多個子故事，因此在生產環境前，需要收集足夠多的真實對話數據，以便機器人能更準確地匹配用戶的意圖。每次交互都有助于提升RASA 的性能和智能水平。

2.3 開發前的準備工作

為將用戶的消息轉化為RASA 可理解的意圖，需要建立一套用戶意圖系統，與后續解決路徑相匹配。

解決路徑是用戶和RASA 間的對話集合，其中用戶的輸入為特定意圖（以及必要的實體），而RASA 的響應為相應的操作名稱。每個用戶意圖都對應RASA 的響應，可以是固定的文本回復或外部接口響應。這些解決路徑構成了機器人與用戶的對話流程。

在解決路徑中，根據用戶的不同意圖定義RASA 的響應。響應分2 種情況：1）固定的文字響應。例如用戶提問“如何安裝太陽能電池板”，機器人可以回復固定的內容。2）外部接口響應。例如當需要確認用戶的賬戶信息時，需要通過action 接口訪問數據中臺的IPCC 接口，然后將結果返回給用戶，構成一次人機交互對話。

3 性能測試

性能測試是評估系統在不同負載和條件下的性能表現的過程。在城區供電企業的智能客服系統中，性能測試可以保證系統在實際使用中保持高效，并在高負載情況下提供穩定的服務。

3.1 不同用戶請求類型的性能測試

在性能測試中，需要考慮不同類型的用戶請求，模擬實際用戶行為。性能測試的目標是評估系統處理不同請求類型時的響應速度和資源利用率。測試結果如圖1所示。

圖1 不同用戶請求類型的性能測試

隨著并發用戶數量增加，不同類型的用戶請求（門戶訪問、信息查詢和業務操作）的響應時間都呈上升趨勢。門戶訪問的響應時間相對較短，而業務操作的響應時間相對較長。隨著并發用戶數量增加，系統的負載也隨之增加，因此處理請求的時間變長。由于門戶頁面通常包括靜態內容，加載速度較快，因此門戶訪問的響應時間較短。而請求需要更多的后端計算和處理，涉及數據庫查詢或其他復雜的業務邏輯，導致業務操作的響應時間較長。

3.2 不同并發用戶數量的性能測試

另一個關鍵的性能測試方面是評估系統在不同并發用戶數量下的性能。這個測試可以確定系統的擴展性和負載能力。測試結果如圖2所示。

圖2 不同并發用戶數量的性能測試

隨著并發用戶數量增加，響應時間逐漸增加，但增幅逐漸減少，呈現遞減的趨勢。當并發用戶數量較少時，系統處理請求的競爭也較少，響應時間較短。隨著并發用戶數量增加，系統開始受到更多請求競爭，可能會出現一些延遲，導致響應時間增加。

然而，當并發用戶數量繼續增加時，系統啟用了更多資源與優化措施來處理更多的請求，從而縮短響應時間，呈遞減趨勢。

3.3 不同請求間隔的性能測試

用戶在實際使用中可能不會連續發送請求，因此性能測試還應考慮不同請求間的時間間隔。測試結果如圖3所示。

圖3 不同請求間隔的性能測試

隨著請求間隔增加，響應時間呈現遞減的趨勢。較短的請求間隔說明請求間的競爭更激烈，系統處理請求的時間更長，導致響應時間增加。隨著請求間隔增加，系統有更多的時間處理每個請求，因此響應時間逐漸減少。這種遞減趨勢說明，在較長的請求間隔下，系統能更有效地處理請求，而在較短的請求間隔下，可能需要更多時間來處理請求。

可以用性能測試的結果確定系統的性能瓶頸、優化系統架構和資源分配，保證在實際使用中能提供穩定和高效的服務，對城區供電企業的智能客服系統來說非常重要，性能測試有助于驗證系統是否能夠快速響應用戶和提供高質量服務。

4 結語

本文探討了城區供電智能化客戶服務管理模型構建與應用，介紹如何利用智能化技術提供更優質的客戶服務。討論了智能客服機器人的構建過程，核心工具采用Python、TensorFlow 以及開源對話機器人框架RASA，利用自然語言理解和對話管理2 個主要模塊構建了智能對話管理。RASA 的上下文交互功能使機器人能根據用戶的歷史對話進行智能地回應，從而提高了客戶體驗。