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【摘 要】随着供电服务的不断优化升级，面向客户的服务业务种类也逐渐增多，致使人力客服工作人员的工作量月工作压力越来越大，迫切需要借助高科技智能化的技术手段来减轻人力工作人员的工作压力，同时积极的降低服务资金投入，提高服务质量，基于现阶段的基本国情，积极促进服务方式的变革，加强互联网在服务建设中的作用，是目前电力服务建设的主要工作任务。
【关键词】智能问答技术;客户服务;机器人技术
引言：现阶段的知识库检索，仅能通过搜索关键词组或目录来实现，需要以高技术质量的坐席來作为支撑，因此极大的制约了知识的使用，同时加长了通话时间。这一系列的问题亟待解决，而当前借助智能化来进行客服对答服务的技术应用越来越广泛，其知识库的储存量非常足够满足服务业务的需要。所以，基于智能问答技术的机器人技术，在电力服务的建设方面其贡献不容小视。
1.机器人创新应用的技术要点
1.1 构建知识库，搭建服务模型
（1）将供电营业厅客户服务相关的数据和知识进行整合梳理，形成客户对接服务话术资料库、实例举例储备库和知识图谱。
（2）积极研究开发深层次学习中的词向量嵌入语义空间的数据搜寻技术，以此提升人力与机器沟通咨询业务的能力以及人力与机器之间高质量的互动体验，构建以词语含义理解为基础的人工智能化交流问答技术和智能化的应用检索模型。
（3）通过利用上面所描述的以词语理解为基础的智能化检索技术和供电营业厅客户服务对接服务话术资料库和实例举例储备库，研发并制作出以供电营业厅客户服务智能问答及业务咨询办理为目的的机器人模型。
（4）开发研制一款服务于供电营业厅的人工智能应用软件。
1.2 以AI驱动为基础的智能知识库建立的核心技术及应用
（1）积极探索95598整体的业务知识网格体系构建的技术支撑，构建以整体客户渠道为服务对象的知识管理策略。
（2）研究建立以词语含义理解为基础的搜索引擎技术，以确保搜索的精准和迅速。
（3）搭建省级95598客户服务知识统一化的智能服务平台，深层挖掘智能化的省级知识库系统，以实现问题的自动化归类分析和拓展为主要目的。
（4）探究智能化知识库系统的兼容性能以及拓展性能，搭建以智能化知识库为支撑的服务对接接口、运营维护管理以及安全的监控规范准则，以满足智能化互动问答，以及智能化质量检测应用拓展的技术需求。其示意图如下：
1.3以地方特色为依据的智能化IVR服务系统的核心技术要点
（1）研制以地方方言特点为依据的语音模板和词语理解模型，不断的累积更新文本返利的知识涵盖，提升语音数据资料的质量，同时促进以上模型的自主式训练及更新，以确保对客户意图的精准判断，帮助客户迅速便捷的对接相应的IVR服务，尽量减少客户与IVR沟通交流的次数，以简化客户的操作。
（2）研发智能化IVR导航的语音与半语音的融合式一体化服务，迅速搭建合理的服务场景刘承宇规范模式，以确保以最优化合理的方法解决客户的问题。
（3）以智能化的知识库为基础，建立自助式的语音服务知识体系，以保证符合客户意图的知识信息能够智能化的检索与电渠，研制省级标准的智能化IVR服务系统。
（4）搭建以智能化的IVR服务为技术要点的客户标签服务库，以保证客户需求中重难点的解决，同时将此类问题进行规范分类，以便于总结预警。
2.NLP和知识谱图技艺
现阶段智能化认知发展的技术关键点在于自然语言的处理和知识图谱技术，同时这也是应用智能化的集中关注点，是供电服务智能化的发展方向。在各个领域中，这两个技术基本都被同时应用，以求相互互补，相互依存[1]。将服务业务作为重点，以数据信息为技术核心。想要确保电力行业知识作用的积极发挥还需紧密的借助这些技术要点。
2.1智能化的问答及检索
NLP的技术核心是智能化的问答和语义检索，其用途是将客户在自然语境中表达出的问题进行进一步的深度剖析，以便加强理解和掌握客户所表达的意图，快速精准的检索到知识库中的对应信息。
2.2 知识图谱构建的基础
以逻辑为角度，知识图谱可以分为模式和数据两个层面。模式层面以数据层面为基础，架立于数据层面之上，知识图谱以其为中心，在一般情况下，通常借助实体库来进行知识图谱模式层的管理。
2.3 知识的选取
知识的选取是NPL的核心技术要点之一，NPL想要进一步的挖掘和分析数据也需要知识选取技术来作为基础，是知识图谱中知识选取的基础。其实施方法包括及规则模板为急促的槽填充方法、设备学习或深层次学习的方法。以知识选取的内容为角度，可以区分为实体选取、属性选取、关系选取、规则选取以及实践选取。
2.4 知识的整合
新知识获得之后需要对其进行相关的整理，以达到清楚矛盾和分歧的目的，一种实体可能有多种表达方式，比如：价钱与价格，同时，一个特定的称谓也适用于多个完全不同的实体。
2.5 知识的进一步处理
新知识在完成整合之后，需要进一步将其进行质量的评估检测，然后才可以选取合格的知识放置到知识库中，以此保证知识库的高品质[2]。
3.服务技术智能化的具体应用
传统的客户服务是建立在人力劳动高利用以及技术知识高密集的基础之上才能得以进行的，其人员的流动性特别大，客户满意的程度却不尽人意。其问答内容大数是重复的，基于专业培训的缺乏，使其十分的缺乏精准度。现阶段供电客户服务急速发展，越来越多的线上客户服务平台的搭建，深深地打击了传统以人力为主的服务模式，客服服务向全新的自助式和在线式转变，以大数据及人工智能化为基础和技术指导的供电客户服务能够确保服务成本的降低，促进工作效率的提高。另一方面，在营销风险的控制上也可以应用智能化的服务技术，包括风险的防范和损失的控制，以及一些欺诈手段的判别。技术的应用应与实际的服务高度的切合，以此来确保问题解决的质量，这就对技术人员的专业性提出了更大的挑战。
基于技术层面的角度，精准的解答相应领域的客户需求的问题是技术研发的目的，这就需要以技术自身的准确度和涵盖率以及客户真实的实际体验感受作为基础来进行全面综合的考量，进而会导致数据的出处或知识的意识形态本身有多样性的形态[3]。基于这些原因，我们需要建立更加直接的、精准的知识识别技术，来支持多累知识检索的进行。
客户服务智能化其具体的施工主要有四个步骤：收集数据、模型更新、上线发布和反馈收集。在获取数据方面可以借助技术层面的词语拓展和数据的检查标注，对于不同类型的数据服务有不同的检索领域和检索任务。
结语：基于越来越繁杂的客户足球和供电服务业务自身的开发要求，以服务技术智能化为目标进行转型改进，以此来减轻人力工作人员的工作压力，同时有效降低技术资金的成本投入，以提高客户服务的质量好的效率。通过结合大护具技术和人工智能化的技术，发挥AI技术的最佳效果，以确保服务业务需求可以极大的被满足。
参考文献：
[1]张琳.中国制造质量先行—“德国制造”给“中国制造2025”的借鉴[J].技术与市场，2015（7）.
[2]崔玉平.中德专家论道：工业 4.0 和中国制造 2025[R].中国工业报，2015-6-1.
[3]《中国制造2025》重点领域技术创新绿皮书[A].国家制造强国建设战略咨询委员会，2015（10）.
（作者单位：国网嘉兴供电公司）
【关键词】智能问答技术;客户服务;机器人技术
引言：现阶段的知识库检索，仅能通过搜索关键词组或目录来实现，需要以高技术质量的坐席來作为支撑，因此极大的制约了知识的使用，同时加长了通话时间。这一系列的问题亟待解决，而当前借助智能化来进行客服对答服务的技术应用越来越广泛，其知识库的储存量非常足够满足服务业务的需要。所以，基于智能问答技术的机器人技术，在电力服务的建设方面其贡献不容小视。
1.机器人创新应用的技术要点
1.1 构建知识库，搭建服务模型
（1）将供电营业厅客户服务相关的数据和知识进行整合梳理，形成客户对接服务话术资料库、实例举例储备库和知识图谱。
（2）积极研究开发深层次学习中的词向量嵌入语义空间的数据搜寻技术，以此提升人力与机器沟通咨询业务的能力以及人力与机器之间高质量的互动体验，构建以词语含义理解为基础的人工智能化交流问答技术和智能化的应用检索模型。
（3）通过利用上面所描述的以词语理解为基础的智能化检索技术和供电营业厅客户服务对接服务话术资料库和实例举例储备库，研发并制作出以供电营业厅客户服务智能问答及业务咨询办理为目的的机器人模型。
（4）开发研制一款服务于供电营业厅的人工智能应用软件。
1.2 以AI驱动为基础的智能知识库建立的核心技术及应用
（1）积极探索95598整体的业务知识网格体系构建的技术支撑，构建以整体客户渠道为服务对象的知识管理策略。
（2）研究建立以词语含义理解为基础的搜索引擎技术，以确保搜索的精准和迅速。
（3）搭建省级95598客户服务知识统一化的智能服务平台，深层挖掘智能化的省级知识库系统，以实现问题的自动化归类分析和拓展为主要目的。
（4）探究智能化知识库系统的兼容性能以及拓展性能，搭建以智能化知识库为支撑的服务对接接口、运营维护管理以及安全的监控规范准则，以满足智能化互动问答，以及智能化质量检测应用拓展的技术需求。其示意图如下：
1.3以地方特色为依据的智能化IVR服务系统的核心技术要点
（1）研制以地方方言特点为依据的语音模板和词语理解模型，不断的累积更新文本返利的知识涵盖，提升语音数据资料的质量，同时促进以上模型的自主式训练及更新，以确保对客户意图的精准判断，帮助客户迅速便捷的对接相应的IVR服务，尽量减少客户与IVR沟通交流的次数，以简化客户的操作。
（2）研发智能化IVR导航的语音与半语音的融合式一体化服务，迅速搭建合理的服务场景刘承宇规范模式，以确保以最优化合理的方法解决客户的问题。
（3）以智能化的知识库为基础，建立自助式的语音服务知识体系，以保证符合客户意图的知识信息能够智能化的检索与电渠，研制省级标准的智能化IVR服务系统。
（4）搭建以智能化的IVR服务为技术要点的客户标签服务库，以保证客户需求中重难点的解决，同时将此类问题进行规范分类，以便于总结预警。
2.NLP和知识谱图技艺
现阶段智能化认知发展的技术关键点在于自然语言的处理和知识图谱技术，同时这也是应用智能化的集中关注点，是供电服务智能化的发展方向。在各个领域中，这两个技术基本都被同时应用，以求相互互补，相互依存[1]。将服务业务作为重点，以数据信息为技术核心。想要确保电力行业知识作用的积极发挥还需紧密的借助这些技术要点。
2.1智能化的问答及检索
NLP的技术核心是智能化的问答和语义检索，其用途是将客户在自然语境中表达出的问题进行进一步的深度剖析，以便加强理解和掌握客户所表达的意图，快速精准的检索到知识库中的对应信息。
2.2 知识图谱构建的基础
以逻辑为角度，知识图谱可以分为模式和数据两个层面。模式层面以数据层面为基础，架立于数据层面之上，知识图谱以其为中心，在一般情况下，通常借助实体库来进行知识图谱模式层的管理。
2.3 知识的选取
知识的选取是NPL的核心技术要点之一，NPL想要进一步的挖掘和分析数据也需要知识选取技术来作为基础，是知识图谱中知识选取的基础。其实施方法包括及规则模板为急促的槽填充方法、设备学习或深层次学习的方法。以知识选取的内容为角度，可以区分为实体选取、属性选取、关系选取、规则选取以及实践选取。
2.4 知识的整合
新知识获得之后需要对其进行相关的整理，以达到清楚矛盾和分歧的目的，一种实体可能有多种表达方式，比如：价钱与价格，同时，一个特定的称谓也适用于多个完全不同的实体。
2.5 知识的进一步处理
新知识在完成整合之后，需要进一步将其进行质量的评估检测，然后才可以选取合格的知识放置到知识库中，以此保证知识库的高品质[2]。
3.服务技术智能化的具体应用
传统的客户服务是建立在人力劳动高利用以及技术知识高密集的基础之上才能得以进行的，其人员的流动性特别大，客户满意的程度却不尽人意。其问答内容大数是重复的，基于专业培训的缺乏，使其十分的缺乏精准度。现阶段供电客户服务急速发展，越来越多的线上客户服务平台的搭建，深深地打击了传统以人力为主的服务模式，客服服务向全新的自助式和在线式转变，以大数据及人工智能化为基础和技术指导的供电客户服务能够确保服务成本的降低，促进工作效率的提高。另一方面，在营销风险的控制上也可以应用智能化的服务技术，包括风险的防范和损失的控制，以及一些欺诈手段的判别。技术的应用应与实际的服务高度的切合，以此来确保问题解决的质量，这就对技术人员的专业性提出了更大的挑战。
基于技术层面的角度，精准的解答相应领域的客户需求的问题是技术研发的目的，这就需要以技术自身的准确度和涵盖率以及客户真实的实际体验感受作为基础来进行全面综合的考量，进而会导致数据的出处或知识的意识形态本身有多样性的形态[3]。基于这些原因，我们需要建立更加直接的、精准的知识识别技术，来支持多累知识检索的进行。
客户服务智能化其具体的施工主要有四个步骤：收集数据、模型更新、上线发布和反馈收集。在获取数据方面可以借助技术层面的词语拓展和数据的检查标注，对于不同类型的数据服务有不同的检索领域和检索任务。
结语：基于越来越繁杂的客户足球和供电服务业务自身的开发要求，以服务技术智能化为目标进行转型改进，以此来减轻人力工作人员的工作压力，同时有效降低技术资金的成本投入，以提高客户服务的质量好的效率。通过结合大护具技术和人工智能化的技术，发挥AI技术的最佳效果，以确保服务业务需求可以极大的被满足。
参考文献：
[1]张琳.中国制造质量先行—“德国制造”给“中国制造2025”的借鉴[J].技术与市场，2015（7）.
[2]崔玉平.中德专家论道：工业 4.0 和中国制造 2025[R].中国工业报，2015-6-1.
[3]《中国制造2025》重点领域技术创新绿皮书[A].国家制造强国建设战略咨询委员会，2015（10）.
（作者单位：国网嘉兴供电公司）