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平台要处理多渠道来源的市民投诉,处置被动滞后,大量市民集 中投诉造成平台处理压力增大,缺乏主动的感知提前预警。
工单分拨量大效率低,投诉主体 不明,缺乏精准识别及相似案件 推荐。
在处置的环节,依赖于工作人员 的个人经验,缺乏知识经验共享 体系和市民情绪的分析系统,处理效果和效率差别大,最终造成 市民满意率不高。
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实现感知-认知-行动深度协同,赋能城市智慧应用,为“高效处置一件事”提供决策支撑
在问题发现环节,基于全域感知引擎
通过60+AI算法全场景感知包括城市视频、政务网站、市民热线、网格员上报等事件,基于图像、视频、声音、文字等多源异构数据的提取、处理和分类,40+种事件智能发现,跨模态、跨部门、全方位全场景智能感知,更早更及时发现问题。从被动响应到主动预警无感办结。
在分拨环节,基于知识计算引擎的智能分拨
从时间、空间和人群三个维度,通过对业务工单的训练和推理,智能分析过去5年汇聚的20多万条工单,形成上千个热点话题,实现复杂关联关系智能动态关联分析,挖掘隐形关系,进行事前/事中智能预警,并自动关联负责处置整个问题部门。
在处置环节,基于机器人引擎的智能处置
这些“24小时工作”的AI热线辅助坐席,不仅将人从大量的流程性服务中释放出来,将智能自动化带入到更多组织与流程,使人力资源得到高效分配;同时内置1万+条领域问答兜底话术,200个对话场景预集成,实现全类型知识问答、多模态对话分析,情绪感知分析。
疑难工单分拨准确率从60%提升至95%
复杂工单处理时长从数天缩短至3个小时
市民回访满意度提升29%