极天信息知识图谱：深挖工单数据价值，助力企业提质增效
客服作为企业与客户沟通的桥梁，对于企业的生存发展起着至关重要的作用。而客服工单数据记录了用户的基本诉求，包括投诉单、故障单、需求单等等。工单处理与客户体验息息相关，对人员的专业素养要求极高，是一项知识密集型的工作。例如，银行系统工单处理人员需要具备丰富的金融知识和很强的分析能力。大型企业每年都需要处理数以万计的工单。但是，目前的工单处理系统仅在工单报送、审批、存档等办公事务性环节实现了自动化，在最主要的问题分析处理环节，主要还是依靠人工。随着IT系统规模日趋庞大以及新业务功能与日俱增，大型企业每日需处理的工单数量呈不断上升的趋势，维护人员处理工单的难度也逐渐增加。针对工单（非结构化数据）的特性，亟需引入人工智能技术为企业赋能，开展智能化工单处理，助力企业智能化、数字化转型升级。
当前工单处理存在的问题：
1、问题定位不够准确。由于处理人员经验不足，可能造成问题定位不准确，形成有偏差的处理方案。这不但无助于解决问题，还进一步降低了客户体验，增加了系统运行风险。
2、工单分类准确度低。客服需要将工单转发到相应的职能部门进行处理，再向客户返回处理结果。首要环节就是工单的有效分派，如果出现工单分派错误的情况，就会影响工单的顺利流转。
3、无法快速匹配历史工单。相似的工单重复出现，这是工单处理工作中的常见现象。有经验的处理人员经历了长时间的经验积累，或者知识总结，能很快找到类似的历史工单，参照历史处理方案进行处理，确保处理高效率。由于人员的流动性，新的人员无法在短期内具备这种能力，造成了低效的重复劳动。
4、工单数据价值亟待挖掘。企业发展积累了海量的历史客户工单数据，然而工单往往以非结构化文本数据的形式存储，严重制约了工单数据中关键信息的提取分析工作和价值发挥。且传统的工单分析主要是人工进行抽样分析，不仅效率低下而且无法分析全量工单。
极天信息智能工单分析系统
工单处理的效率和质量，将直接影响到客户对企业的认可度。为了助力企业提质增效，针对当前工单处理存在的问题，极天信息研发了智能工单分析系统，以提高工作效率和质量，提升客户体验。
智能化工单处理首先要解决的问题是：如何从非结构化的工单描述(一连串语言符号)中获取问题工单的关键信息，这就需要用到人工智能中的核心技术——自然语言处理。极天信息成立十多年来始终专注于此，在语义计算、理解、文本挖掘、分析方面深厚的积累。其次工单描述的内容具有很强的领域范畴，例如银行业务工单、通信运营业务工单、电力运营业务工单、电商服务业务工单等等，工单描述语言中的上下文内容和语义环境，与专业领域有很强的关联关系。对此，极天信息基于多年积累的语义网（Ontology）与知识图谱技术，构建了通用知识图谱和电信、移动、诗词、政务、电力、法律、银行等多个领域知识图谱，同时研发了一整套的知识图谱构建与管理工具与方法。
极天信息智能工单分析系统以工单数据为原料，构建各类主题分析模型，基于模型运转对全量工单自动化分析，实现工单自动分类、自动派单、发现投诉热点、深挖投诉原因、预测业务风险以及挖掘二次营销机会等功能，从而大幅提高业务运营与管理的效率，提升客户的满意度和忠诚度。
1、构建专业知识库辅助客服人员快速解决问题
基于G1Brian类脑平台，对海量内容资源进行碎片化、结构化处理，将内容切成不同颗粒度的知识片段，并加注语义标签，挖掘各类关系，组织领域知识图谱，构建专业知识库。在工单处理过程中，准确推送相关知识以及同类工单处理办法，提升客服人员的专业度与处理效率。
2、基于知识图谱的智能化分类派单
将工单类别进行准确定位是提供良好客户服务的基础。智能工单分析系统利用知识图谱进行知识泛化，高效构建分类规则、建立分类模型、提升工单分类效率，可实现系统自动分类与派单，并能根据业务发展不断智能学习优化。
构建分类规则模型
3、智能搜索精准定位重复工单
极天信息基于自然语言处理技术打造的智能搜索引擎，核心能力是对用户意图的理解，并通过相关策略及算法为用户反馈最有价值的信息。智能工单分析系统支持不同数据源的重复投诉工单的搜索和下载，助力企业快速定位热点投诉问题、发现恶意投诉问题，开展差异化服务策略。
4、多维度可视化分析，深挖工单数据价值
智能工单分析系统可以满足用户个性化的、多维度的分析需求，通过构建分析模型、建立分析任务，对于常规分析即可实现定期（日、周、月）自动分析，而针对临时分析任务则可以实时出分析报告。例如对于投诉类、故障类工单，可以及时发现热点问题、发展趋势、故障分布并进行问题预警；而对于需求类工单，则可以帮助企业快速定位客户关注点、掌握客户需求，展开精准营销。此外通过对工单数据的深度挖掘，形成有价值的信息，则可以进一步为工单分派与处理方案提供数据与决策支持，提升分派工单的准确性，形成智能化工单处理的闭环。
工单智能化处理应用效果对比图
当前，极天信息智能工单分析系统已经在多个行业中成熟应用，为企业的智能化、数字化发展保驾护航。