“AI+数据”双轮驱动：广西电信10000号运营模式创新的探索与实践

摘要：长期以来，广西电信10000号对于海量话务数据存在价值挖掘难、服务洞察浅、运营响应慢三个核心运营痛点，我们创新了“AI+数据”双轮驱动的新运营模式。一是自主研发推动话务数据价值提升，自研语音文本转写引擎将海量非结构化的语音数据转写为易于处理的文本，为智能应用提供坚实的数据基础；二是AI赋能话务分析提质增效，实现全量语音话务的深度分析，精准定位服务根源问题与客户不满意原因，并提供服务提升建议指导生产运营；三是打造监控预警平台，关键指标分钟级更新，自动生成分析报告；四是数据驱动决策，建立数学预测模型指导客服人员排班以及热线满意度提升工作。项目实施以来，经过半年以上的实际应用，取得了显著的经济效益、管理效益和社会效益，已成为广西电信10000号数字化转型的核心引擎。

关键词：AI+数据、客服运营、数字化转型、智能分析、预测模型、新质生产力 

一、实施背景：挑战驱动变革

在当前数字经济时代，人工智能已成为推动产业变革的核心驱动力。国家战略层面强调要推动人工智能深度赋能实体经济，发展新质生产力。电信公司积极响应，全面推进“云改数转智惠”战略，要求各业务单元深化数字化转型，释放数据要素价值，提升运营效率和客户体验。

作为公司服务客户的一线窗口和宝贵的数据源泉，客服中心面临着巨大的机遇与挑战：

（一）海量数据价值挖掘不足

客服中心月均承载超400万通的话务交互，其中蕴含了丰富的客户诉求、市场动态和服务短板信息。然而，传统模式下面临两大核心瓶颈：

1.数据基础薄弱

原有语音转写能力覆盖率仅68%，对本地话务、历史录音等场景支持不足，大量非结构化语音数据如同“沉睡的矿山”，无法被有效分析和利用。

2.分析深度与效率低下

对于已转写的文本数据，尤其是75万通/月的人工话务，传统依赖人工抽样的分析模式深度不足、效率极低。单通分析耗时6分钟，完成全量分析需6.8万小时/月，巨大的人力成本使得深度分析无法实现，导致服务改进缺乏全面、精准的数据支撑，制约了客户满意度的持续提升。

（二）运营管理敏捷性缺失

在快速变化的市场环境中，传统的运营管理方式响应迟缓。如某关键指标，报表更新周期为T+1，异常波动发现平均滞后24小时以上，人工统计耗时耗力且易出错，导致管理决策滞后，错失最佳调优窗口期，难以实现精细化、实时化的运营。

（三）业务赋能手段单一

一线运营人员在处理批量数据时，例如报表处理、话务文本分析，严重依赖手动操作，存在效率低、一致性差、易出错等问题，无法快速将数据转化为业务行动力，限制了数据价值的即时释放。

综上所述，打破数据壁垒、提升分析智能、实现运营敏捷，不仅是客服中心自身提质增效降本的内在需求，更是贯彻落实集团战略、在激烈市场竞争中构建核心服务优势的迫切要求，实施一项以AI和数据为核心驱动的运营模式创新已势在必行。

二、破局之道：“AI+数据”双轮驱动的新运营模式构建

（一）核心思路

本项目的核心内涵是：以“释放数据价值、赋能业务决策”为根本目标，通过构建“全域智能数据底座”与“AI深度分析应用”双轮驱动的新模式，实现客服中心的运营模式从“经验驱动、被动响应”向“数据驱动、主动智能”转变。

（二）具体做法

1.筑牢根基：构建全域覆盖、精准高效的语音文本转写能力底座

（1）自主研发高兼容性转写引擎

搭建了支持多种采样率、编码格式的转写引擎，单日处理能力达3万，成功接入历史存档、集约化平台、本地生产系统三大核心音源，实现对98%以上话务录音数据的统一文本转写。

（2）攻坚方言识别与音质优化关键技术

引入端到端深度学习模型，针对电话语音特点进行调优。建立含2033个本地词汇的方言词库，注入超5万小时本地口音数据进行增量训练，显著提升对广西特色词汇和口音的识别准确率。

（3）建立“质检－反馈－矫正”质量闭环

通过自动质检结合人工抽样，持续校验转写结果，并将错误样本回流训练集，驱动模型持续迭代。经过三轮优化，转写准确率从82%稳定提升至93%以上，为上层应用提供了可靠数据保障。

2.颠覆传统：实现全量人工话务的AI深度洞察与根源挖掘

（1）定义结构化分析目标

紧扣“提升满意度”核心目标，将分析维度拆解为用户诉求、来话根源、不满问题、判断依据、改进建议等7大结构化要素，确保分析结果直接服务于业务改进。

（2）开展精细化的提示词工程

通过100+次的提示词迭代优化，明确AI角色、任务背景、分析要求和输出格式，使大模型输出结果在准确性、一致性和企业适配性上达到业务要求，释放大模型在复杂语义理解上的潜能。

（3）建立分析结果与业务行动的闭环机制

将AI全量分析结果实时固化至报表系统，定期为服务源头治理专班提供精准的根源问题清单，为业务部门提供具体的用户不满问题及改进建议，驱动从“发现问题”到“解决问题”的闭环。

3.赋能一线：研发批量数据AI自动化处理系统，解放生产力

（1）设计多源数据无缝接入模块

集成Excel解析器和SQL查询接口，通过统一适配器将不同来源数据转换为标准格式，解决了数据接入孤岛问题。

（2）创新提示词模板动态绑定机制

采用模板变量替换技术，将固定提示词与动态数据自动拼接，确保大批量数据处理逻辑的一致性，从源头杜绝人工操作错误。

（3）构建基于任务ID的异步处理框架

实现批量任务的并行处理和全流程追踪，结合实时进度监控系统，用户可以随时查看处理状态，将运营人员从繁琐、重复的手工操作中彻底解放出来。

4.提升敏捷：打造实时监控与自动预警的智能运营管理平台

（1）实现关键指标分钟级更新

通过Java与PostgreSQL深度集成，将智能服务占比等核心指标的数据更新周期从24小时缩短至分钟级，实现真正意义上的实时监控。

（2）建立智能异常波动预警机制

设定各业务指标波动阈值，例如智能服务占比骤降5%，系统自动检测并实时推送告警至密信，将异常平均发现时间从24小时以上缩短至30分钟以内。

（3）自动生成下钻式分析报告

利用AI算法自动分析数据关联性，支持从全局到地市、再到具体预判策略的多维度下钻分析，自动输出“拉动TOP报告”，精准定位问题根源，辅助管理决策。

5.数据引领：科学开展客服人员排班以及热线满意度提升工作

（1）根据话务预测结果实施科学排班

从以往简单凭借人工经验和历史话务数据安排到岗人数，转型为通过建立话务预测模型科学实施人员排班及调度。团队基于历史话务数据、节假日、学校开学、恶劣天气等影响因素建立话务预测的数学模型，指导日常客服人员排班。4月1日起实施至今，预测话务量与真实值偏差≤10%的天数占比81%，较1-3月（实施前）人工判断准确率50%高30个PP，在业内属于良好水平。10月人工话务15s接通率92.7%，较3月（实施前）高4.5PP。在话务接通率提升的同时减少了无效人员调度，实现用户员工感知双提升。

（2）关联运营指标科学提升客户满意度

基于多项式回归模型，将热线满意度量化为热线服务关键运营指标，从以往发布测评结果后的被动响应提升，转型为主动优化提升改善。团队尝试3.9万种系数组合后最终选择效果最优的模型应用生产，预测24Q3-25Q3五个季度满意度的误差均值0.9分，达到商用标准。通过量子密信推送预测情况及关键指标异动至专项工作群，按周进行管控。

6.机制保障：构建协同创新与持续迭代的组织运作模式

（1）成立跨部门敏捷项目组

打破技术、业务、运营部门壁垒，由客服中心管理者牵头，业务骨干与技术人员共同参与，确保项目需求精准、推进高效。

（2）采用“小步快跑、持续迭代”的研发策略

不追求一步到位，而是以业务价值为导向，快速推出最小可行产品（MVP），在实战中不断收集反馈、优化模型和功能，形成创新与业务相互促进的良性循环。

三、成效显著：多维价值的全面突破

（一）管理效益显著提升，实现运营模式的质的飞跃

1.决策科学化水平大幅提升

管理决策从依赖滞后报表和经验，转变为基于全量、实时、精准的数据洞察。关键指标异常预警时间缩短至30分钟，使管理者能迅速干预，有效保障了服务质量与效率目标的达成。

2.运营管理效率发生革命性变化

实现了“三个替代”：AI全量分析和自动化报表替代了100名专职分析人员的手工劳动以及90%以上的人工统计，耗时从6分钟缩短至6秒，效率提升98.3%；实时监控替代了现场管理人员滞后的人工排查，输出指标异动效率较人工提升27倍；数字员工自动化执行代替工单处理、管控人员等人工操作，预估全年压降人工操作时长6.7万小时/年。

3.服务质量源头治理能力增强

通过AI精准定位的根源问题清单，服务源头治理专班能够有的放矢地推动流程优化和规则修订，从根源上减少用户来电，实现了从“被动救火”到“主动防火”的转变。

（二）经济效益成果斐然，实现降本增效的直接回报

处理效率呈数量级提升：单通话务分析效率提升60倍；批量数据处理效率提升50倍；异常发现效率提升27倍。效率的提升意味着更快的市场响应速度和更强的客户维系能力，为公司创造了巨大的隐性价值。

（三）社会效益与战略价值凸显，形成良好示范效应

1.客户满意度持续改善

基于AI分析提供的精准改进建议，相关部门能够快速优化产品、网络和服务流程，有效解决客户痛点，从而带来客户满意度的实质提升，巩固了公司的市场声誉。

2.提供运营模式转型的实践经验

作为中国电信“云改数转智惠”战略在客服领域落地的实践，本项目为同行提供了以AI+数据驱动运营的实践经验参考，具备较强的可复制性。

3.积极响应国家战略

本项目是发展新质生产力、推动AI赋能实体经济的生动实践，为通信行业乃至公共服务领域的数字化转型提供了有益探索，展现了公司作为国有企业在科技创新方面的责任与担当。

四、总结与展望

在本次工作实践中，我们结合AI和数据两大生产要素的创新运用，有效解决了10000号生产运营中的关键痛点。未来，我们还将持续深化运营，一是拓展多模态数据分析能力，整合语音、文本、图像等多维度的信息，全面提升客户洞察能力；二是构建具备话务数据预测能力的态势感知智能体，提前识别话务浪涌等服务问题，做好服务策略与人力的调度；三是深化AI与业务场景融合，业务场景融合，将AI技术更加深度地嵌入10000号全流程，打造更自然、高效的人机协同服务体验，持续提升客户满意度。

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2026年春启辑（总第241期），作者黄弘、杲永炜来自中国电信广西公司客户服务中心；联络编辑：edit@ccmw.net