一、能源客服困局：日均2500万交互消息背后的效率危机

国家电网客服中心作为规模巨大的电力服务窗口，日均需处理6万通电话、2500万条交互消息，覆盖全国26个省份、超11亿人口。传统服务模式下，客服系统面临三大核心挑战：

1. 人工服务负荷过载
用电高峰期，如夏季高温或突发故障时，单日电话呼入量激增300%，人工坐席需连续12小时高强度工作，导致单通会话时长超3分钟，服务响应延迟率达15%。

2. 服务渠道割裂
仅依赖电话渠道，缺乏在线网站、APP、短信等多渠道协同，用户需重复描述问题，且非工作时间（22:00-8:00）服务覆盖率不足40%。

3. 运营成本高企
人工坐席成本占客服总支出的70%，而重复性问题（如电费查询、故障报修流程）占比达65%，造成资源浪费。

“传统IVR系统就像一个迷宫，用户需要按4-5层菜单才能找到服务，导致30%的来电因路径复杂而放弃。”国家电网客服中心技术负责人指出，“我们急需通过AI技术重构服务流程。”

二、客悦智能客服应用：全渠道、全场景的智能化改造

1. 多渠道接入与统一路由：从“单点服务”到“全渠道协同”

客悦智能客服打通热线、在线网站、APP、短信四大渠道，构建统一服务入口：

• 智能路由引擎：基于用户历史行为（如高频咨询电费）、实时情境（如故障报修高峰期）动态分配服务资源。例如，当某区域发生大面积停电时，系统自动将该区域用户来电优先转接至应急专席，并推送故障定位信息至用户手机。
• 全渠道会话同步：用户从APP发起咨询未完成，转接至电话时，系统自动调取历史对话记录，避免重复提问，会话衔接效率提升40%。

2. 机器人知识库与场景化训练：从“关键词匹配”到“意图理解”

针对电力行业专业性强、场景复杂的特点，客悦平台构建三级知识体系：

• 基础层：整合2.3万条电力法规、技术标准，形成结构化知识图谱，支持快速检索。
• 场景层：针对4个试点网省，开发几十个多轮运维场景（如“光伏并网故障”“电表异常报警”），结合万级FAQ库，实现90%常见问题自动化解答。
• 动态学习层：通过用户反馈数据（如“未解决”“重复咨询”）持续优化知识库，模型准确率每月提升2-3个百分点。

“我们训练机器人理解‘家里灯不亮’可能涉及电表故障、线路老化、欠费等多种场景，并通过追问‘是否伴随电表报警声？’‘其他电器是否正常？’精准定位问题。”百度智能云项目负责人介绍。

3. 智能座席辅助与运营监控：从“经验驱动”到“数据驱动”

客悦平台为人工坐席提供实时支持：

• 话术推荐引擎：根据用户情绪（如愤怒、焦虑）和问题类型，动态推荐应对话术。例如，当用户因停电发火时，系统自动提示“理解您的着急，抢修人员已在途中，预计15分钟内到达”，并推送维修人员实时定位链接。
• 运营大屏：实时监控各渠道服务量、满意度、工单处理进度等指标，当某区域投诉率超过阈值时，自动触发预警并调配资源。

三、应用成效：效率、成本与体验的全面跃升

1. 人力成本显著下降

通过热线与在线座席复用，人工坐席需求压缩5%，每年节省人力成本超千万元。同时，机器人解决率从47%提升至82%，人工坐席日均处理量从200单降至80单，工作强度降低60%。

2. 服务效率大幅提升

• 单通会话时长缩短：从3分钟降至2.7分钟，业务处理效率提高10%；
• 应急响应提速：在2025年夏季台风期间，系统通过多渠道紧急通知覆盖98%的受影响用户，故障报修量同比下降40%。

3. 用户体验全面优化

• 投诉率下降：因服务滞后引发的投诉从12%降至3%，NPS（净推荐值）从62分提升至78分；
• 全渠道服务覆盖率提升：非工作时间服务覆盖率从40%提升至85%，用户可通过APP自助完成90%的常规业务。

“客悦智能客服不仅解放了人力，更让我们从‘被动接听’转向‘主动服务’。”国家电网数字化部主任表示，“未来计划将AI能力延伸至设备巡检、能耗分析等场景，构建能源行业的智能服务生态。”

该案例印证了AI技术在传统基础设施领域的巨大潜力：通过重构服务流程、优化资源配置，企业能在降低运营成本的同时，实现用户体验的质的飞跃。