中国移动管理信息域数智化帮助台运维实践-赵永刚

管理信息域数智化服务台探索与实践总结

1. 管理信息域介绍

• 业务支撑（B域）：面向市场营销、客户服务等经营活动，提供客户和产品运营支撑。
• 管理信息（M域）：面向企业管理活动，提供人、财、物、工等内部资源管理支撑。
• 网管支撑（O域）：面向网络资源，提供综合运营支持。
• 业务特点：50多家单位，业态多样（运营商、设计、研发、终端、金融等），业务横向贯穿、纵向垂直管理。

2. 遇到的痛点及挑战

• 系统数量多：50+系统，覆盖50+单位，用户50万+。
• 服务支撑挑战：电话不统一，工单、邮件分散，问题反馈渠道不足，闭环管理缺失，处理效率低。
• 案例分析：以XXX系统为例，支撑14个单位，集成300+系统，存在支撑入口分散、闭环管理不足、处理效率不高的问题。

3. 数智化服务台探索与实践

• 发展历程：2000-2015（发展期）、2016-2020（整合期）、2021-至今（转型期），从分散服务到集中服务，再到数智化服务。
• 数智化服务台架构：包括集中热线服务、智能在线服务（客服机器人）、集中运营工单、运营统计分析。
  • 集中热线服务：统一入口（400XXXXXX），IVR语音导航，坐席管理，统计分析。
  • 智能在线服务：客服机器人，7*24小时在线，支持政策解答、业务咨询、业务办理、转人工等。
    • 功能架构：智慧中台语音能力、业务应用层、展现层。
    • 对话决策引擎：支持多领域智能服务机器人，实现路由功能。
    • 服务评价指标：转通人工量、人工进线量、拦截量、拦截率等。
  • 集中运营工单：提供问题受理、需求变更、临时取数等流程，支持多组织、多层级、端到端服务。
  • 运营统计分析：实现服务台运营视图，包括热线统计、满意度评价、知识库统计等。

4. 总结&下一步思考方向

• 核心观点：通过人工智能等手段提供在线服务，可提升用户感知和体验，让系统更有温度。
• 关键技术：意图识别、对话引擎、单轮对话、多轮对话、知识图谱、小M样例。
• 未来方向：简化知识归档入库操作，增强知识运营，提升问题回复准确性，提高在线服务拦截率。