摘要:如今的智能语音助手,可以帮助我们完成日常生活中的一些常规动作。同样,在企业中,智能问答机器人也在扮演着同样的角色。

本文分享自华为云社区《【亿码当先,云聚金陵】华为云MVP程云:知识化转型,最终要赋能一线》,作者:我们都是云专家。

“hey Sir,今天天气如何?”

“小艺小艺,帮我打开电视。”

如今的智能语音助手,可以帮助我们完成日常生活中的一些常规动作。同样,在企业中,智能问答机器人也在扮演着同样的角色。

不止于问答,机器学习的脚步从未停止

华为云MVP程云从大学期间就一直在研究计算机软件开发,毕业后去了国内最大的通信设备上市公司,从事系统开发管理工作。

在日常工作中,程云发现产品在使用时面临大量相同的咨询问题,造成重复工作。他在想,能不能为B端企业打造一个智能问答机器人,“就好比企业内部的Siri”,这样就可以解放大量的人力,创造更多的价值。

这时,一家叫做云问的人工智能初创企业找到了程云,创始人告诉程云,云问想做的就是用机器人代替人工来回答重复的问题。双方一拍即合,程云选择加入云问并担任CTO。

自此之后,程云全身心投入到智能问答机器人的研发中,经过一段时间的攻坚,他和团队在NLP领域意图识别、命名实体抽取、机器阅读理解等方面取得了不错的进展。基于此,他们拿下了和江苏电力的合作,双方共同研制了电力行业首套在线客服系统“电博士”。

电博士主要通过一问一答的形式,智能理解、精准定位用户提问的知识点,通过与用户进行问答交互,24小时实时在线解答客户诉求,为用户提供关于电费管理、营业业务、用电检查、客户服务等方面的知识点。

构建“电博士”期间,程云首先帮助搭建服务热点分析系统,辅助人工解决工单的梳理归类;其次解决外部客户咨询问题,释放人力;最后研发智能知识中心,打造电力营销中心整体的知识管理与消费平台,逐步建设智能化的知识管理体系以及知识服务场景。

在智能知识中心从无到有的建设过程中,程云带领研发团队与知识管理维护人员共同分析业务框架,梳理电力文件以及知识体系,构建了上万条的电力百科知识点,支撑4万+用户的日常知识消费,不断打磨电博士对于C端用户服务的精准效果,优化完善服务,也共同研创了自然语言处理领域与知识图谱领域的多项发明。

“机器学习的脚步从未停止,它的作用没有止于问答。”程云表示,他和团队开发的智能客服工作模式从支撑用户、客服逐渐向支撑决策方面转化。通过对服务记录、客户评价、工单内容等多维度的交互数据进行文本语义分析与监测,来洞察客户诉求、挖掘商机倾向、发现产品缺陷等,从数据层面找到更多的商业价值。

电力维修,还得看行业专家经验

问答机器人解决了智能客服的难题,但是电力企业转型还有一个关键的模块,即电力设备的智能管理。电力设备长期不间断的产生数据,数据量大、类型多,数据孤岛严重,导致产生的数据价值得不到体现。电力设备的使用、维护、检修等专家经验常散落于维修手册、工单、修理记录等文档中,造成行业专家经验传承效率低,新员工培训周期长,影响企业生产效率。

在电力行业,设备故障的表象与故障本质存在复杂的因果关系,行业经验决定了对故障的分析、检修排期、维修方法的决策。

这些都需要从知识全寿命周期着手解决,其中包含知识需求感知、知识采编入库、知识消费应用、知识培训学习等方面解决。

三年前的一个夏天,程云和团队携手电力共同打造的智慧电力知识图谱项目正式启动,该项目之后被命名为“电滴学院”,其搭载营销业务应用系统及移动作业终端两个服务渠道,为全省电力营销员工提供知识、文件智能查询服务。

如今,“电滴学院”逐渐拓展为智能学习、智能考试、智能培训三维一体的智能互动式培训平台,数据表现斐然,仅智能知识中心月活跃用户近万人,日均智能知识消费近万次。

知识化转型不是口号

“知识化转型不是口号,最终还是要落到一线业务场景。我们在NLP和知识图谱技术创新上有绝对的优势,而企业在业务的创新上也有诸多诉求。”

程云认为未来的知识化转型方向是渗透到各个行业细分领域的。通过构建各个行业的图谱型知识库,让智能搜索与问答更精准,支撑知识推理和个性化知识推荐,真正做到让知识赋能一线人员。

在深挖行业知识化转型过程中,程云和华为云结缘。谈及和华为云的合作,他表示目前很多政企项目的建设难点之一就是数据信息安全问题。恰逢此时接触到华为云,双方一拍即合,通过华为云专业的企业数据防护整体解决方案,对政企行业加密应用及敏感信息做好数据防护措施。另一方面,结合华为云的EI能力继续深挖各行业产品应用层面的更多可能。

最后,围绕企业的知识化转型,程云也分享了他们的三个计划,“一是要不断地针对现有产品用最新的技术进行智能化提升,二是在更多的业务场景上深入的调研挖掘,聚焦解决更多的实际问题,三是将最先进的技术去赋能意向场景,勇于做大胆的尝试与突破。”

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