華爲雲MVP程雲:知識化轉型,最終要賦能一線

摘要:如今的智能語音助手,可以幫助我們完成日常生活中的一些常規動作。同樣,在企業中,智能問答機器人也在扮演着同樣的角色。

本文分享自華爲雲社區《【億碼當先,雲聚金陵】華爲雲MVP程雲:知識化轉型,最終要賦能一線》,作者:我們都是雲專家。

“hey Sir,今天天氣如何?”

“小藝小藝,幫我打開電視。”

如今的智能語音助手,可以幫助我們完成日常生活中的一些常規動作。同樣,在企業中,智能問答機器人也在扮演着同樣的角色。

不止於問答,機器學習的腳步從未停止

華爲雲MVP程雲從大學期間就一直在研究計算機軟件開發,畢業後去了國內最大的通信設備上市公司,從事系統開發管理工作。

在日常工作中,程雲發現產品在使用時面臨大量相同的諮詢問題,造成重複工作。他在想,能不能爲B端企業打造一個智能問答機器人,“就好比企業內部的Siri”,這樣就可以解放大量的人力,創造更多的價值。

這時,一家叫做雲問的人工智能初創企業找到了程雲,創始人告訴程雲,雲問想做的就是用機器人代替人工來回答重複的問題。雙方一拍即合,程雲選擇加入雲問並擔任CTO。

自此之後,程雲全身心投入到智能問答機器人的研發中,經過一段時間的攻堅,他和團隊在NLP領域意圖識別、命名實體抽取、機器閱讀理解等方面取得了不錯的進展。基於此,他們拿下了和江蘇電力的合作,雙方共同研製了電力行業首套在線客服系統“電博士”。

電博士主要通過一問一答的形式,智能理解、精準定位用戶提問的知識點,通過與用戶進行問答交互,24小時實時在線解答客戶訴求,爲用戶提供關於電費管理、營業業務、用電檢查、客戶服務等方面的知識點。

構建“電博士”期間,程雲首先幫助搭建服務熱點分析系統,輔助人工解決工單的梳理歸類;其次解決外部客戶諮詢問題,釋放人力;最後研發智能知識中心,打造電力營銷中心整體的知識管理與消費平臺,逐步建設智能化的知識管理體系以及知識服務場景。

在智能知識中心從無到有的建設過程中,程雲帶領研發團隊與知識管理維護人員共同分析業務框架,梳理電力文件以及知識體系,構建了上萬條的電力百科知識點,支撐4萬+用戶的日常知識消費,不斷打磨電博士對於C端用戶服務的精準效果,優化完善服務,也共同研創了自然語言處理領域與知識圖譜領域的多項發明。

“機器學習的腳步從未停止,它的作用沒有止於問答。”程雲表示,他和團隊開發的智能客服工作模式從支撐用戶、客服逐漸向支撐決策方面轉化。通過對服務記錄、客戶評價、工單內容等多維度的交互數據進行文本語義分析與監測,來洞察客戶訴求、挖掘商機傾向、發現產品缺陷等,從數據層面找到更多的商業價值。

電力維修,還得看行業專家經驗

問答機器人解決了智能客服的難題,但是電力企業轉型還有一個關鍵的模塊,即電力設備的智能管理。電力設備長期不間斷的產生數據,數據量大、類型多,數據孤島嚴重,導致產生的數據價值得不到體現。電力設備的使用、維護、檢修等專家經驗常散落於維修手冊、工單、修理記錄等文檔中,造成行業專家經驗傳承效率低,新員工培訓週期長,影響企業生產效率。

在電力行業,設備故障的表象與故障本質存在複雜的因果關係,行業經驗決定了對故障的分析、檢修排期、維修方法的決策。

這些都需要從知識全壽命週期着手解決,其中包含知識需求感知、知識採編入庫、知識消費應用、知識培訓學習等方面解決。

三年前的一個夏天,程雲和團隊攜手電力共同打造的智慧電力知識圖譜項目正式啓動,該項目之後被命名爲“電滴學院”,其搭載營銷業務應用系統及移動作業終端兩個服務渠道,爲全省電力營銷員工提供知識、文件智能查詢服務。

如今,“電滴學院”逐漸拓展爲智能學習、智能考試、智能培訓三維一體的智能互動式培訓平臺,數據表現斐然,僅智能知識中心月活躍用戶近萬人,日均智能知識消費近萬次。

知識化轉型不是口號

“知識化轉型不是口號,最終還是要落到一線業務場景。我們在NLP和知識圖譜技術創新上有絕對的優勢,而企業在業務的創新上也有諸多訴求。”

程雲認爲未來的知識化轉型方向是滲透到各個行業細分領域的。通過構建各個行業的圖譜型知識庫,讓智能搜索與問答更精準,支撐知識推理和個性化知識推薦,真正做到讓知識賦能一線人員。

在深挖行業知識化轉型過程中,程雲和華爲雲結緣。談及和華爲雲的合作,他表示目前很多政企項目的建設難點之一就是數據信息安全問題。恰逢此時接觸到華爲雲,雙方一拍即合,通過華爲雲專業的企業數據防護整體解決方案,對政企行業加密應用及敏感信息做好數據防護措施。另一方面,結合華爲雲的EI能力繼續深挖各行業產品應用層面的更多可能。

最後,圍繞企業的知識化轉型,程雲也分享了他們的三個計劃,“一是要不斷地針對現有產品用最新的技術進行智能化提升,二是在更多的業務場景上深入的調研挖掘,聚焦解決更多的實際問題,三是將最先進的技術去賦能意向場景,勇於做大膽的嘗試與突破。”

 

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