業(yè)務(wù)面臨的挑戰(zhàn)

行業(yè)現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)分析手段單一

人工分析效率低

數(shù)據(jù)整合鏈條長(zhǎng)

分析過(guò)程不透明

業(yè)務(wù)人員參與度低

解決方案

數(shù)據(jù)拉通整合

協(xié)同省分及集團(tuán)從四類數(shù)據(jù)源入手,完成數(shù)據(jù)整合拉通

算法能力增強(qiáng)

在原有三類算法的基礎(chǔ)上,增加預(yù)測(cè)算法、智能算法兩類算法,能力增強(qiáng)

平臺(tái)功能優(yōu)化

持續(xù)從基礎(chǔ)能力及便捷化兩方面入手,提升系統(tǒng)可視化功能,有效解決業(yè)務(wù)適用性

數(shù)據(jù)魔方解決方案

通過(guò)建設(shè)“1”套專業(yè)數(shù)智化分析工具,搭建服務(wù)質(zhì)態(tài)分析模型、商機(jī)挖掘模型、合規(guī)及能效模型“3”個(gè)智能數(shù)據(jù)分
析模型,實(shí)現(xiàn)N個(gè)一體化運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景,助力客服智慧運(yùn)營(yíng)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展。

核心能力

智能對(duì)話引擎

吹哨預(yù)警

對(duì)全量工單進(jìn)行實(shí)時(shí)工單分類打標(biāo),逐日匯總統(tǒng)計(jì)聚類工單數(shù),按照投訴激增、進(jìn)程管控、月度聚類三類吹哨邏輯,自動(dòng)形成聚類投訴的吹哨記錄,提升各業(yè)務(wù)線的工單處理效率。

匯總聚類投訴吹哨記錄內(nèi)容

通過(guò)管理工單進(jìn)行工單派發(fā)

數(shù)據(jù)分析

利用大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái),快速分析海量工單、可視化分析過(guò)程,業(yè)務(wù)人員可定義模型構(gòu)建、引導(dǎo)數(shù)據(jù)清洗,使其真正參與到數(shù)據(jù)建模和分析全過(guò)程,提升工作效率與業(yè)務(wù)洞察。

溯源落責(zé)

圍繞場(chǎng)景目標(biāo),持續(xù)跟蹤運(yùn)營(yíng)效果找到運(yùn)營(yíng)短板,通過(guò)流程閉環(huán),倒逼運(yùn)營(yíng)效果提升。

數(shù)據(jù)激發(fā)運(yùn)營(yíng)效能,迭代數(shù)字化智慧運(yùn)營(yíng)能力,制定服務(wù)閉環(huán)規(guī)則及流程

通過(guò)服務(wù)大數(shù)據(jù)展智能分析,實(shí)現(xiàn)問(wèn)題自動(dòng)聚類

通過(guò)智能吹哨、智能驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)評(píng)價(jià)及閉環(huán)

感知預(yù)判

通過(guò)滿意度實(shí)際調(diào)研結(jié)果、主動(dòng)撥測(cè)采樣、用戶歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練樣本集,對(duì)用戶體驗(yàn)和感知進(jìn)行預(yù)估。

商機(jī)挖掘

在關(guān)鍵環(huán)節(jié)引入AI建模進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,通過(guò)數(shù)據(jù)打標(biāo)洞察客戶潛藏需求,推動(dòng) “線上-線下服務(wù)營(yíng)銷聯(lián)動(dòng)”,賦能線索二次營(yíng)銷。

基于本地化LLM基座搭建的5大應(yīng)用場(chǎng)景

使用具備高適配性的分析建模工具,運(yùn)用正則表達(dá)式、AI文本檢測(cè)、NL2SQL、大語(yǔ)言模型等多種技術(shù),賦能場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)。

支撐解決方案的核心產(chǎn)品

數(shù)據(jù)概覽
數(shù)據(jù)概覽

服務(wù)全景,一鏡到底

事件追蹤
事件追蹤

服務(wù)熱點(diǎn),訂閱追蹤

吹哨預(yù)警
吹哨預(yù)警

高危異動(dòng),隨時(shí)預(yù)警

數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析

可視化可配置,智能分析

數(shù)據(jù)源配置
數(shù)據(jù)源配置

各類數(shù)據(jù),無(wú)限接入

趨勢(shì)預(yù)測(cè)
趨勢(shì)預(yù)測(cè)

業(yè)務(wù)趨勢(shì),精確預(yù)判

在線鉆取
在線鉆取

問(wèn)題分布,層層洞察

集成分析
集成分析

根因建模,綱舉目張

行業(yè)內(nèi)的優(yōu)秀運(yùn)營(yíng)商單位都在使用

北京聯(lián)通

大模型賦能應(yīng)用

北京聯(lián)通基于本地化大模型基座進(jìn)行專業(yè)微調(diào)訓(xùn)練,搭建 5 大應(yīng)用場(chǎng)景,建設(shè) “3+N” 大語(yǔ)言模型支撐能力。重點(diǎn)建設(shè)吹哨預(yù)警,對(duì)工單分類打標(biāo),客服部通過(guò)管理工單派發(fā)提升處理效率,推進(jìn)“聚類投訴智能吹哨”“客戶投訴服務(wù)穿透” 等服務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)字化賦能工作,提升一線解決率,有效指導(dǎo)指標(biāo)管控,降低投申訴發(fā)生。

山西聯(lián)通

數(shù)據(jù)閉環(huán)運(yùn)營(yíng)體系

山西聯(lián)通基于溯源、落責(zé)、賦能、評(píng)價(jià)四大核心建設(shè)目標(biāo),通過(guò)流程閉環(huán)倒逼運(yùn)營(yíng)效果提升,通過(guò)數(shù)據(jù)激發(fā)運(yùn)營(yíng)效能,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化智慧運(yùn)營(yíng)能力的持續(xù)迭代,全面構(gòu)建基于客戶體驗(yàn)的系統(tǒng)平臺(tái)能力體系。重點(diǎn)建設(shè)服務(wù)質(zhì)量溯源落責(zé),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)評(píng)價(jià)及閉環(huán);對(duì)用戶體驗(yàn)和感知進(jìn)行預(yù)估,事前獲得客戶感知、服務(wù)短板預(yù)判定位。用反向傳播算法不斷迭代優(yōu)化對(duì)應(yīng)參數(shù),提高模型查準(zhǔn)率、查全率。

遼寧聯(lián)通

AI+大數(shù)據(jù)賦能服務(wù)營(yíng)銷一體化運(yùn)營(yíng)

遼寧聯(lián)通通過(guò)構(gòu)建本省智慧服務(wù)數(shù)據(jù)地圖底座,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享聚合,從“專業(yè)閉環(huán)運(yùn)營(yíng)”到“服務(wù)一體化運(yùn)營(yíng)”,實(shí)現(xiàn)客戶問(wèn)題解決從機(jī)械型具備能力向數(shù)智賦能優(yōu)質(zhì)服務(wù)轉(zhuǎn)變;并構(gòu)建“營(yíng)服接觸–數(shù)據(jù)挖掘–外呼營(yíng)銷-流轉(zhuǎn)受理–模型優(yōu)化”來(lái)話商機(jī)挖掘閉環(huán)流程,推動(dòng)“線上-線下聯(lián)動(dòng),服務(wù)-營(yíng)銷聯(lián)動(dòng)”,保證商機(jī)“顆粒歸倉(cāng)”。

平均每天,至少有 8000 萬(wàn)人通過(guò)合力億捷產(chǎn)品和技術(shù)獲取服務(wù)

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