城区供电智能化客户服务管理模型的构建与应用

李明慧 师长更

（1.国网江西省电力有限公司赣州供电分公司城南供电中心，江西 赣州 341000；2.贵州达安安全技术服务有限责任公司江西分公司，江西 赣州 341000）

供电企业作为现代城市基础设施的重要组成部分，承担着给众多家庭和企业提供稳定电力供应的责任。严博等研究了基于随机进程代数的在线客服系统建模和优化[1]。瞿锡成等介绍了苏州轨道交通车站智能客服系统[2]。张佳音等研究了基于车站画像的智慧客服终端配置方案[3]。张森和于敏提出了基于“互联网+”的城市轨道交通乘客智能服务模式[4]。张晓慧等研究了基于长短时记忆网络的情绪识别方法在电力智能客服系统中的应用[5]。郭晓哲等提出了一种名为生成－检索式对话模型[6]。宋双永等以阿里小蜜为例，介绍了情感分析技术在智能客服系统中的多个应用场景[7]。纪明宇等研究了金融领域中智能客服的句子相似度计算方法[8]。这些文献研究构成了现有研究框架与基础，给更多技术应用情况提供了说明，从而为本文的分析提供参考。

1 客户优质服务管理

1.1 智能化应用在供电服务中的潜在应用

在城区客户优质服务管理技术方案中，智能化应用有非常重要的位置。一些潜在的智能化应用领域如下：智能机器人可用于客户服务的前沿，能够理解并解答客户的用电问题。通过自然语言处理技术，这些机器人能与客户交互，并提供准确的解决方案。不仅提高了客户服务效率，还改善了用户体验。

智能化系统可以实时监测和识别客户反馈中的问题，并将这些问题迅速传输到供电系统中进行处理。这种实时反馈机制有助于迅速解决潜在问题，提高供电系统的响应速度，确保及时满足客户的需求。

智能化应用还能用于客户数据分析、电力负荷预测和供电网络优化等领域。这些应用可以帮助供电企业更好地理解客户需求，提供个性化服务以及优化供电系统的运营效率。

1.2 机器人代替人工提供客户服务

在现代城区供电企业中，应用客户服务机器人等智能化工具正在迅速改变传统的客户交流方式。这些工具不仅为供电企业带来了巨大的便利，还为客户提供了高效和便捷的服务体验。

在电力网络客户服务的交互过程中利用人工智能技术来处理用户评论并提取特征，其中使用了双向LSTM（Long Short-Term Memory）和自注意力机制。

首先，利用Bi-LSTM 处理序列，通过LSTM 门控机制计算得到隐藏状态。正向隐藏状态如公式（1）所示。

反向隐藏状态如公式（2）所示。

式中：LSTM为LSTM 运算；wt为第t个词的词向量；ht-1和ht-1 ←分别为前一个时间步的隐藏状态和后一个时间步的反向隐藏状态。

其次，将正向和反向的隐藏状态拼接，得到时间步t的长度为2u的隐藏状态ht，如公式（3）所示。

整个评论的Bi-LSTM 输出矩阵H如公式（4）所示。

再次，为捕捉评论的全局信息引入自注意力机制。自注意力机制通过计算注意力权重矩阵A来衡量每个词的重要程度，计算过程如公式（5）所示。

式中：W1和Ws为权重矩阵；T为评论的长度；tanh 为双曲正切函数。利用softmax 函数计算每个词在每个维度上的概率分布。

最后，通过自注意力权重矩A，得到评论的特征嵌入矩F，如公式（6）所示。

式中：F为特征嵌入矩阵，包括评论的关键信息，可以用于进一步分析，例如情感分析、用户意见挖掘和服务改进等。

1.3 智能工单管理

1.3.1 智能工单生成

智能工单管理是城区供电企业在智能化客户服务中的关键组成部分。其包括工单生成、分配、跟踪和解决的全过程，旨在提高供电服务的响应速度、协调性和效率。通过智能工单管理系统，供电企业能更好地管理客户的问题和请求，从而提供高效和优质的服务。

智能工单生成是指当客户提交问题或请求时，系统能自动创建工单并捕获关键信息。这些信息包括客户的联系信息、问题的性质和所在地点等。通过智能化技术，可以更快速、准确地生成工单，减少了手工输入错误的可能性。此外，工单生成还可以与客户信息数据库和电力设备信息系统集成，确保工单的完整性和准确性。

1.3.2 工单分配与跟踪

一旦工单生成，智能工单管理系统就可以自动将工单分配给合适的人员或团队。根据工单的紧急程度、类型和地理位置等分配。通过智能分配，可以迅速处理问题，减少了工单的滞留时间，提高了客户满意度。此外，系统还可以根据人员的可用性和技能匹配程度来合理分配工单，提高工作效率。智能工单管理系统允许供电企业实时跟踪工单的状态。包括工单的接收、处理、解决以及客户反馈等环节。智能工单管理系统可以与供电企业的知识库和技术支持系统集成，帮助工作人员更快速地解决问题。系统可以提供相关文档、指南和建议，当处理工单时，辅助工作人员做出正确决策。不仅能提高问题的解决速度，还能保证解决问题的质量和客户满意度。

2 模型构建

2.1 RASA 的整体流程

当用户向机器人表达需求时，首先，机器人接收用户的消息，其次，调用自然语言理解模块提取用户的意图。例如，用户输入“电费比上月多”将被匹配到“费用异常”的意图，并触发相应的解决路径。最后，根据这个意图，触发相应的对话流程，机器人将回应用户并提供解决费用异常问题的步骤。当RASA 提供的自助方法无法解决问题时，机器人需要进一步确认用户信息，例如获取联系人的手机号和具体地址信息，进一步处理线下报修问题。

2.2 RASA 的上下文交互

RASA 与传统的问答机器人不同，其具有上下文交互的能力，每次与用户的交互都基于之前的对话历史。这说明机器人的回答不是独立的，而是建立在之前对话的基础上。为支持上下文交互，系统需要编写足够多的对话线，满足不同的真实对话场景。交互类似树状结构，从最初的问候开始，会产生多个子故事，因此在生产环境前，需要收集足够多的真实对话数据，以便机器人能更准确地匹配用户的意图。每次交互都有助于提升RASA 的性能和智能水平。

2.3 开发前的准备工作

为将用户的消息转化为RASA 可理解的意图，需要建立一套用户意图系统，与后续解决路径相匹配。

解决路径是用户和RASA 间的对话集合，其中用户的输入为特定意图（以及必要的实体），而RASA 的响应为相应的操作名称。每个用户意图都对应RASA 的响应，可以是固定的文本回复或外部接口响应。这些解决路径构成了机器人与用户的对话流程。

在解决路径中，根据用户的不同意图定义RASA 的响应。响应分2 种情况：1）固定的文字响应。例如用户提问“如何安装太阳能电池板”，机器人可以回复固定的内容。2）外部接口响应。例如当需要确认用户的账户信息时，需要通过action 接口访问数据中台的IPCC 接口，然后将结果返回给用户，构成一次人机交互对话。

3 性能测试

性能测试是评估系统在不同负载和条件下的性能表现的过程。在城区供电企业的智能客服系统中，性能测试可以保证系统在实际使用中保持高效，并在高负载情况下提供稳定的服务。

3.1 不同用户请求类型的性能测试

在性能测试中，需要考虑不同类型的用户请求，模拟实际用户行为。性能测试的目标是评估系统处理不同请求类型时的响应速度和资源利用率。测试结果如图1所示。

图1 不同用户请求类型的性能测试

随着并发用户数量增加，不同类型的用户请求（门户访问、信息查询和业务操作）的响应时间都呈上升趋势。门户访问的响应时间相对较短，而业务操作的响应时间相对较长。随着并发用户数量增加，系统的负载也随之增加，因此处理请求的时间变长。由于门户页面通常包括静态内容，加载速度较快，因此门户访问的响应时间较短。而请求需要更多的后端计算和处理，涉及数据库查询或其他复杂的业务逻辑，导致业务操作的响应时间较长。

3.2 不同并发用户数量的性能测试

另一个关键的性能测试方面是评估系统在不同并发用户数量下的性能。这个测试可以确定系统的扩展性和负载能力。测试结果如图2所示。

图2 不同并发用户数量的性能测试

随着并发用户数量增加，响应时间逐渐增加，但增幅逐渐减少，呈现递减的趋势。当并发用户数量较少时，系统处理请求的竞争也较少，响应时间较短。随着并发用户数量增加，系统开始受到更多请求竞争，可能会出现一些延迟，导致响应时间增加。

然而，当并发用户数量继续增加时，系统启用了更多资源与优化措施来处理更多的请求，从而缩短响应时间，呈递减趋势。

3.3 不同请求间隔的性能测试

用户在实际使用中可能不会连续发送请求，因此性能测试还应考虑不同请求间的时间间隔。测试结果如图3所示。

图3 不同请求间隔的性能测试

随着请求间隔增加，响应时间呈现递减的趋势。较短的请求间隔说明请求间的竞争更激烈，系统处理请求的时间更长，导致响应时间增加。随着请求间隔增加，系统有更多的时间处理每个请求，因此响应时间逐渐减少。这种递减趋势说明，在较长的请求间隔下，系统能更有效地处理请求，而在较短的请求间隔下，可能需要更多时间来处理请求。

可以用性能测试的结果确定系统的性能瓶颈、优化系统架构和资源分配，保证在实际使用中能提供稳定和高效的服务，对城区供电企业的智能客服系统来说非常重要，性能测试有助于验证系统是否能够快速响应用户和提供高质量服务。

4 结语

本文探讨了城区供电智能化客户服务管理模型构建与应用，介绍如何利用智能化技术提供更优质的客户服务。讨论了智能客服机器人的构建过程，核心工具采用Python、TensorFlow 以及开源对话机器人框架RASA，利用自然语言理解和对话管理2 个主要模块构建了智能对话管理。RASA 的上下文交互功能使机器人能根据用户的历史对话进行智能地回应，从而提高了客户体验。