知识运营白皮 阿里云 智能客服知识运营白皮书 2022 年 2 月 版本： 1.0 知识运营白皮书 【公开】 法律声明 阿里云提醒 .......................................................................................... 5 2. 智能客服问答引擎介绍............................................................................................. 阿里云智能客服知识运营白皮书的撰写，是在阿里云智能客服团队的统一安排下，协调 包括算法工程师、开发工程师、产品设计师、AIT 人工智能训练师人员等多角色，将技术理 论 基础和实际实践经验进行结合，形成业内首部智能客服知识运营白皮书。 白皮书以阿里云 智 能客服系统为应用标的，面向智能客服中的知识定义、知识应用、知识梳理方法三大环 节进 行描述和说明，希望为智能客服领域的知识应用提供具备指导性意义的方法论。

1.3 能源央国企数字化状况 3 1.4 能源央国企数字化痛点分析 6 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 8 2.1 全渠道客服系统 8 2.2 呼叫中心 8 2.3 在线客服 9 2.4 自助工单系统 9 2.5 Insight大数据 9 2.6 现场服务管理 10 2.7 派单管理 11 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道客服系统广泛覆盖国内外服务渠道，可接入网页、微 信、小程序、APP、企业微信、钉钉、飞书、抖音、微博、美团、饿 了么、WhatsApp、Facebook、Twitter等。 （2） AI文本机器人、语音机器人客服，通过情景重现、语音语义融合， 语义增量自适应，让机器像人一样去理解、去思考，提高客服质 量与效率。 （3） U Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 呼叫中心 （1） 呼叫中心基于大数据预测呼叫等待时间，为客户提供比传统方式更 加实时、准确的等待服务。 （2） 呼叫中心依托客户的行为数据和坐席的技能数据，通过智能算法模 型进行客户分配，以专属坐席提升服务质量。 （3） VR过程中可以通过语意分析的方式执行路由操作，也可随时切换

3.2.3 客户流失预警.............................................................................37 3.3 智能客服.............................................................................................38 3.3 5.1 某银行风险管理案例........................................................................104 5.2 某银行智能客服案例........................................................................106 5.3 某银行欺诈检测案例....... 在金融银行领域，DeepSeek 技术可以广泛应用于多个场景， 包括但不限于风险评估、客户行为分析、智能客服、欺诈检测和投 资策略优化等。例如，通过深度学习和 NLP 技术，DeepSeek 可以 从海量交易数据中识别潜在的风险因素，预测客户的信用违约概 率，从而帮助银行制定更加科学的风控策略。同时，在客户服务方 面，DeepSeek 的智能客服系统能够理解自然语言，提供 7*24 小 时的高效响应，显著提升客户满意度。

............82 3.5.1.11. 客服接待量...............................................................................................................................82 3.5.1.12. 客服人数........................ 计费时长：指用户每条话单通话时长折算成最小计费单位（当前长途通话按 6 秒，其它通 话按分钟）后的累计。 通话次数：指用户在通话时产生的有效话单张数。 有效话单：指用户产生的通话话单（含拔打特服、客服号码及长途通话小于 3 秒的免费话 单）。 标准费用：是指按照国家制定的资费标准对服务使用记录批价的结果。 实际费用：是指下属子公司按照各自制定的优惠政策在标准费用的基础上进行费用减免的 结果。 资源管理中得到。 3.3.1.20. 发展客户的业务收入总量 定义：给定统计条件下，通过营销渠道发展的客户使用各种业务给某公司所带来的收 入总额 单位：元 数据来源：营帐系统 统计方法：通过客服营销统计。 3.3.1.21. 港澳台 IP 长途总通话费 定义：指定统计周期内,用户在漫游和非漫游时通过 IP 系统拔打港澳台长途电话的通话 费用合计 单位：元 数据来源： 1. 计费中的清单（二次批价后的费用）

.........................................................................................58 5.3 智能客服................................................................................................... 系统能够自动化许多日常任务，如客户数据录 入、订单处理和客户服务请求的跟踪。这种自动化不仅提高了工作 效率，还减少了人为错误的发生。例如，当客户提交服务请求 时，CRM 系统可以自动分配给最合适的客服人员，并跟踪整个处 理过程，确保问题得到及时解决。 此外，CRM 系统还能够提供实时数据分析和报告功能，帮助 企业快速响应市场变化。通过分析客户行为和市场趋势，企业可以 及时调整营销策略，抓住新的商业机会。例如，当某一产品在某一 发相应的营销活动，如个性化推荐或限时优惠。这种基于数据驱动 的决策过程，不仅提高了营销效率，还显著提升了客户满意度。 其次，大模型在客户服务中的应用潜力巨大。传统的客户服务 往往依赖于人工客服或预设的自动化流程，难以应对复杂的客户问 题。而大模型可以通过自然语言处理（NLP）技术，理解客户的自 然语言输入，并生成符合语境的响应。例如，当客户在在线聊天中 提出一个复杂的技术问题时，大模型可以迅速分析问题并提供详细

客户服务的数字化转型...............................................................................59 6.1 智能客服系统......................................................................................61 6.2 用户反馈与互动平台 能够预测水体的生态变化，评估水资源的可 持续性。在面临气候变化带来的不确定性时，环境管理部门可以借 助 AI 进行更科学的决策，保证水资源的合理配置和使用。 最后，AI 技术的应用也推动了客户服务的数字化转型。通过建 立智能客服系统，用户可以随时获取用水信息、缴费情况等服务， 提升了用户的体验。AI 还可以分析用户的用水数据，帮助家庭和企 业提供个性化的用水建议，从而促进节水意识的提升。 综上所述，AI 技术在水务行业的应用已经渗透到水质监测、供 客 户服务平台、引入智能客服系统以及优化客户互动渠道。一方面， 建立一个集成的客户服务管理系统，可以让客户在不同的接触点上 （如电话、官方网站、移动应用等）无缝切换，确保信息一致性和 服务质量。另一方面，智能客服系统的应用大幅提高了响应速度， 这些系统可以通过自然语言处理技术理解客户的请求，并提供即时 的答案或解决方案。根据调研数据，企业如果能够利用智能客服， 平均可将客户等待时间降低

客户服务智能化..................................................................................26 2.3.1 虚拟客服助手.............................................................................27 2.3.2 智能问答系统.... o 乘客流量预测：利用历史数据和实时传感器数据，预测 不同时间的乘客流量，从而合理安排运力。 o 优化调度：基于实时数据分析，帮助调度中心迅速响应 各种突发情况，提高整体调度效率。 o 智能客服：运用自然语言处理技术，提供智能问答和服 务。 4. 实施方案：根据上述应用场景，提供具体的实施步骤，包括数 据收集、模型训练、系统集成和用户培训等。 5. 结果评估与反馈机制：建立完善的效果评估方法，确保 帮助运营方优化站点 和车厢内的资源配置，例如增加高峰期间的工作人员数量、调整广 告投放位置及内容等，从而增强乘客的整体出行体验。 此外，智能客服系统的建设也是 AI 大模型在城市轨道交通领 域的应用之一。通过自然语言处理和机器学习技术，智能客服能够 为乘客提供实时咨询、问题解答和服务引导。这不仅节省了人工成 本，还提高了服务响应的效率和质量，使乘客在出行中感受到个性 化和人性化的服务。

.........................................................................................22 3.1 智能客服系统................................................................................................. 先，在风险评估与定价方面，AI 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 客户画像、理赔审核等核心业务环节提供了前所未有的精准度与效 率。其次，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现与 客户的自然交互，大幅提升客户服务体验。例如，智能客服可以通 过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 据的深度学习，能够预测市场趋势、客户行为以及潜在风险，帮助 保险公司制定更科学的决策。 在具体应用场景中，AI

智能体通过其强大的 数据处理能力和智能分析功能，能够帮助企业实现数据驱动的决 策， 从而提升运营效率。例如，在供应链管理中，AI 智能体可以通过预 测分析优化库存水平，减少资金占用；在客户服务领域，智能客服 系统能够全天候响应客户需求，提升客户满意度。 此外，随着企业组织结构的复杂化，跨部门协作和流程整合成 为企业内部管理的难点。AI 智能体能够通过自动化流程和智能调度 功能，优化内部资源配置，提升团队协作效率。例如，智能任务分 展至关重要。 以下是 AI 智能体在商务场景中的主要应用领域及其潜在效益 的对比： 应用领域 主要功能 潜在效益 供应链管理 预测分析、库存优化 减少库存成本，提升供应链效率 客户服务 智能客服、实时响应 提升客户满意度，降低人力成本 内部协作 智能任务分配、流程自动化 提高协作效率，优化资源配置 市场营销 精准营销、个性化推荐 提高转化率，降低营销成本 通过以上分析可以看出，AI 智能体在多个商务场景中的应用能 及数据分析与预测能力的全面提升。具体而言，目标包括以下几个 方面：首先，实现业务流程的智能化升级，减少人工干预，提高处 理速度和准确性；其次，通过数据驱动的分析与预测，为企业提供 更具前瞻性的决策支持；最后，构建智能客服系统，提供全天候、 高效、个性化的客户服务，提升客户满意度和忠诚度。 为了实现这些目标，方案将聚焦于以下几个关键领域的应用：  业务流程自动化：通过 AI 智能体自动处理重复性高、规则明

.........................................................................................52 3.1 智能客服场景................................................................................................. 核保、理 赔和客服，导致响应速度慢、成本高且易出错。根据 2023 年行业 报告，保险机构平均处理理赔需 5-7 个工作日，而客户期望已缩短 至 24 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 于通过智能渠道获取定制化方案，但现有系统缺乏动态场景分析能 力，难以满足市场需求。 本项目旨在通过接入 DeepSeek 的智能体技术，构建覆盖核 保、理赔、客服等核心场景的 AI 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 闭环优化：利用强化学习机制，每周更新用户行为数据模型，确 保预测偏差率低于 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战