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以知识图谱技术驱动场景化运营,提升存量运营和客户服务质量

来源:网络整理 发布时间:2021-09-29 00:02 标签:大数据关系模型能力模型
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1、背景

中国移动已进入“客户需求多元化、客户体验个性化、行业特征高度适配化”的数字化运营阶段,商业形态、运营模式相比以往都发生了巨大变化,如何利用大数据、人工智能等新技术,根据通信与数字化服务数据来精准识别客户潜在意图、负面倾向,并发现新商机、避免升级投诉,决定了未来的发展空间与竞争能力。

2020年以来,人工智能领域的发展趋势正在发生重要的变化,由“感知智能”向“认知智能”。“认知智能”是人工智能技术发展的高级阶段,旨在赋予机器数据理解、知识表达、逻辑推理、自主学习的能力,使机器能够拥有类似人类的智慧,甚至具备各个行业领域专家的知识积累和运用的能力。认知智能的实现离不开知识图谱技术、自然语言处理技术的支撑。知识图谱就是让机器识别人类经验知识的一种很好的表达方法,通过schema建立数据关系模型来表达客观世界,让机器认识世界,通过在关系模型上建立推理规则来表达人类积累的专业经验,让机器去改造世界。

因此,天津公司在知识图谱赋能业务运营领域持续努力,打造了构建“一体两面”的知识图谱运营体系,在智能应答和存量运营两大核心业务领域开展了一系列知识图谱赋能实践,先后完成了智能应答知识图谱,企管支撑知识图谱,权益运营知识图谱,5G换机知识图谱,预离网知识图谱,预沉默知识图谱,并打造了面向运营人员的知识图谱个性化管理系统,嵌入到大数据微营销平台中,尤其注重知识图谱赋能重要场景和重点业务运营工作,并嵌入公司运营管理主体流程中形成固化,在存量经营、客户服务、零售运营、预警挽留等多个领域全场景打造AI标杆应用,并验证了AI赋能业务的价值和规模化应用的可行性,同时积极推进能力的共享开放、应用推广。

2、场景化运营成果

天津公司沉淀了多项重要知识图谱模型的通用方法,搭建了完整的知识图谱训练和推理应用架构,打造了构建“一体两面”的知识图谱运营体系,在图谱构建、营业推荐、存量保有等领域打造了6大标杆应用,正在持续优化和推广中。

一体:知识图谱运营管理系统。嵌入IOP微营销主流程,实现个性化数据选择、模型训练和客群生成。

两面:智能应答知识图谱,存量运营知识图谱。其中,智能应答知识图谱包括:系统运维知识图谱:在运维服务领域应用知识图谱,赋能智能应答系统进行自服务、预服务;企管知识图谱:打造面向企管支撑场景的个性化知识图谱,从历时工单挖掘规律,辅助问题解决。存量运营知识图谱包括:权益知识图谱:基于互联网权益订购种子用户进行用户群识别+权益推荐;5G换机知识图谱:通过5G终端用户进行属性知识推理,识别5G换机商机;预离网知识图谱:离网预警,客户维系和业务推荐;预沉默知识图谱:沉默用户预先识别,主动运营服务。

(1)系统运维知识图谱

打造了面向B域服务领域的专用知识图谱,构建运维语义网络,将运维知识实体之间的关系和逻辑进行图形化展示,为“集智帮帮堂”智能机器人输出智慧应答能力,为工单处理输出自动回复能力。在CRM/BOSS等营业前端,提供业务/服务/数据/事件之间复杂关系的结构化输出,串联运营与运维,为中国移动业务、服务、营销、运维等全量场景提供图谱化的实体逻辑支撑,驱动业务服务一体化,服务支撑智能化,海量数据处理自动化。知识图谱系统的训练数据来源于海量的BOMC工单、在线客服记录、业务需求文本等,通过语义、逻辑识别,抽取出实体(业务、故障、异常、需求等)之间的关系,在客服系统实现语义搜索、智能问答、可视化业务知识搜索。

系统运维知识图谱作为智能应答的核心功能,也是中国移动智慧中台一期(2020年)建设内容的重要场景之一,通过以自然语言生成、知识图谱意图切换、运维知识融合、原子化语义抽取等技术打造运维机器人,以智能运维助手方式对网格支撑、营业一线等实现倒三角服务支撑,目前已入驻集团统一AI中台,实现了一点部署、全网赋能,输出知识图谱能力。

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