AI助力感知修復效能提升的應用探究

通信世界網消息（CWW）近年來，隨著人口紅利逐步消退，電信運營商的營業收入一度進入微增長甚至負增長狀態。進入5G時代后，運營商開始重視“存量用戶經營”，通過從重視規模擴張向深耕價值經營轉型，不斷提高存量用戶價值，以實現長期可持續發展。

探究背景

在競爭日趨激烈的存量經營市場中，用戶滿意度成為運營商維持并擴大市場份額、確保長期盈利、提升品牌形象的關鍵。如何在用戶感知出現問題前就精準識別隱患并主動修復，是提升服務價值的重要路徑。盡管多地運營商已開展用戶感知修復工作以提升感知、防止離網，但實踐中仍存在三大痛點：第一，修復目標精準度不足，難以準確識別質差用戶，缺乏基于不滿原因的精細化、主動式修復；第二，修復過程缺乏閉環管理，執行環節難以監督，修復效果難以評估；第三，數據存在結構性失衡，過度依賴BMO域等客觀數據，主觀感知數據采集不足，導致分析結果偏離用戶真實體驗。

探究發現

人工智能技術的快速發展為運營商存量經營提供了新路徑。通過構建“AI+修復服務”體系，實現從調研驅動向數據驅動的轉型，依托大模型與AI算法協同，達成“修復上規模、修復見效果、滿意有傳遞”三大目標：“修復上規?！敝饕w現在通過AI外呼實現批量修復；“修復見效果”借助AI建模對用戶進行精準畫像，篩選修復對象；“滿意有傳遞”依托AI質檢平臺實時監測上門修復人員的服務質量，構建滿意度閉環管理體系。

AI外呼助力用戶全生命周期標簽管理

近年來，各大運營商基于對用戶需求的深入洞察，依托“翼聲”“大音”等平臺，構建了融合網絡、業務、服務及觸點等多域數據的用戶感知多維評估體系，實現對用戶體驗全過程的數字化監控與全量用戶跟蹤，并支持多維度標簽管理和畫像輸出。上述體系致力于在用戶發現問題前主動識別隱患，在不滿情緒產生前提前干預，同時強化閉環應用。

然而，僅依賴客觀數據的分析結果與用戶真實主觀感受仍存在偏差：客觀指標顯示“滿意”的用戶未必真正滿意，反之亦然。因此，獲取用戶主觀滿意度仍需借助回訪手段。AI智能外呼效率高、成本低，成為現階段獲取用戶主觀感知的主要方式。

AI電話智能回訪系統接入DeepSeek大模型技術，能夠實現AI多輪對話，可實時分析用戶語氣、語速及意圖，并根據互動情況自動調整應答話術。其核心價值體現在以下3個方面：一是解決人工客服人員數量有限、無法滿足大規?；卦L需求的問題，AI智能外呼單日可回訪數十萬用戶，能在短時間內實現全量用戶覆蓋；二是通過語音識別算法將語音信息轉化為文本，快速完成信息統計與分析，通過1～2分鐘回訪即可獲取滿意度評價結果，并將不滿原因進行歸類，為修復工作提供有效指導；三是通過自然語言處理技術對用戶的回訪意見進行情感分析，結合語音、語調、語氣智能識別技術，對用戶進行標簽管理（如資費敏感型、投訴傾向型、網絡敏感型等），并根據語氣、語調的激烈程度賦予相應分值，實現對用戶主觀感知狀態的動態監測、跟蹤與實時預警。

通過面向全量用戶的AI回訪，運營商可實現從“僅關注階段性質差用戶”轉向“對100%存量用戶滿意度的持續管理”?；卦L覆蓋用戶全生命周期，支持定期回訪與趨勢追蹤，不僅能根據滿意度變化主動發起修復，在投訴發生前化解感知風險；還可結合標簽演變（如從“敏感”轉為“不敏感”、從“不滿意”轉為“滿意”），深入分析主觀感知變化背后的驅動因素，為精細化運營提供數據支撐。

AI建模助力用戶數據全渠道納管畫像

依托AI與大數據建模技術，運營商可主動打通內外部及BMO域數據，構建以用戶為中心的多維體驗特征體系，實現對潛在不滿意用戶的精準識別。通過跨域關聯分析用戶異常事件與行為特征，系統能夠刻畫高維用戶畫像，推動建立覆蓋“識別—預警—修復—評估”的閉環管理體系。

這一模式實現了三大關鍵轉變：第一，從被動響應到主動干預，由僅修復當前顯性不滿意用戶轉向主動識別并干預全網潛在不滿意用戶；第二，從經驗驅動到數據驅動，由依賴人工經驗篩選質差用戶升級為基于全域數據湖的智能識別；第三，從專家決策到系統自動調度，處置優先級不再依賴主觀判斷，而是由用戶滿意度預警評價系統動態生成。

在具體實踐中，通過整合用戶基礎屬性、業務使用行為、網絡質量數據、服務投訴記錄、受理排隊情況、熱線接聽反饋等多維度信息，構建包含上百個核心標簽的用戶數據寬表，并綜合運用隨機森林、LightGBM、多元回歸、主成分分析等算法，實現三大功能——多類特征的重要性排序、用戶滿意度的二元分類預測、結合多次AI回訪結果形成多維度用戶感知畫像，最終輸出高精度修復對象清單。該清單為一線服務團隊提供明確行動指引，支撐其高效開展個性化關懷，切實提升用戶滿意度。此外，借助大模型的歸納與推理能力，系統還能對特殊場景和重點客群進行深度提煉。

盡管AI建模在用戶行為預測、滿意度預警與精準修復方面潛力巨大，但當前多數運營商尚未全面落地全渠道數據納管與智能畫像，主要瓶頸在于：各業務系統間數據標準不統一、接口封閉、權限分散，形成“數據孤島”；原始數據普遍存在缺失、重復、格式混亂、標簽定義模糊等問題，導致“垃圾進、垃圾出”，嚴重制約高精度畫像的構建與應用。未來需要加快數據治理與中臺能力建設，夯實AI驅動用戶運營的數據底座。

AI質檢助力修復現場全過程智能管理

上門修復服務的質量直接影響用戶二次感知與滿意度。服務人員是否規范執行修復動作、使用標準話術，直接決定修復成效。然而，傳統依賴外勤人員口述或事后電話回訪的方式，難以真實還原現場情況，存在服務過程不可見、問題無法溯源、投訴難取證等管理盲區。

引入AI智能質檢技術，可有效打破“最后一公里”的服務監管瓶頸。通過為外勤人員配備智慧工牌，系統自動全程記錄上門服務中的語音交互內容，真實還原服務全過程，并基于AI算法實時分析語言行為的合規性，實現對服務規范性的精準監督。圖1為智能質檢平臺的應用架構示意。

具體而言，智能質檢平臺具備以下能力。第一，忌語識別與風險預警：自動檢測服務話術中的敏感詞或違規用語，觸發實時告警。第二，多維音頻分析：支持音量、語速、對話時長等多維度統計，輔助評估服務態度與專業性。第三，全過程可視化管控：實現修復過程“可管、可控、可視”，顯著提升外勤團隊的標準化服務水平。

通過將服務現場納入數字化監管體系，不僅強化了對一線人員的管理與指導，更有效提升了用戶的服務體驗、信任感與黏性，為滿意度提升提供堅實支撐。

盡管智能質檢平臺能夠實現全過程實時監測，但目前大多數運營商仍未全面推廣使用，主要原因包括：采集聲音的工牌成本較高，方言轉譯準確度有待提升，與現有CRM系統、工單系統對接集成難度較大等。未來隨著技術進步、成本下降及管理模式優化，智慧工牌和智能質檢平臺有望成為運營商存量經營的關鍵工具。

結束語

通過構建基于內外部數據驅動的用戶感知修復體系，結合大小模型協同賦能，運營商可實現用戶洞察方式、關懷方式、修復流程的轉變，在提升用戶滿意度的同時，推動服務質量提升與價值運營轉化，為價值經營提供有力支撐。

未來，應持續深化AI技術的創新實踐和場景應用，堅持以用戶為中心，深度聚焦“AI+修復服務”體系的核心要素（修復對象、修復過程），積極推進精準修復一體化建設，從單點質差用戶修復逐步打磨形成面向全量用戶、面向全生命周期、面向管理的智慧修復體系，不斷提升修復工作的專業化、智能化水平，助力感知修復效能持續優化。

*本篇刊載于《通信世界》2025年11月25日*

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