沃豐科技助力施耐德電氣構建知識圖譜升級一體化技術服務平臺
引言：
施耐德電氣，是世界500強企業，法國的工業先鋒之一，在能源與基礎設施、工業過程控制、樓宇自動化和數據中心與網絡等市場處于世界領先地位。
施耐德電氣在100多個國家擁有超過140,000名員工，在龐大的公司架構和復雜的產品結構下，施耐德電氣公司面臨著以下業務挑戰：數十萬產品信息統一管理難度大、數十個系統對接查詢費時費力、故障排查時間長難度大知識調用不便。為解決業務發展中的實際問題，施耐德電氣引入了沃豐科技的“Udesk全渠道文本機器人客服系統”和“GaussMind智能解決方案”。
沃豐科技助力施耐德電氣在知識問答、故障排除等應用場景實現了文本機器人高解決率和高匹配率的全渠道客戶服務。沃豐科技基于自研的“原心引擎”AIGC大模型，打造“GaussMind”AI場景落地應用，針對施耐德電氣的實際業務流程，定制化推出“SG工單系統+KCS知識庫+FMEA知識圖譜”的制造業維修場景智能化解決方案。
幫助施耐德解決了業務難點的同時，“Udesk全渠道文本機器人客服系統”和“GaussMind智能解決方案”對產品知識庫、故障圖譜不斷地訓練優化，最終實現了客服效率提升、用戶滿意度提升、故障排查效率提升等項目預期效果。
一、項目概況
數十萬產品信息統一管理難度大、數十個系統對接查詢費時費力、故障排查時間長難度大知識調用不便，這些業務難點在龐大的公司架構和復雜的產品結構下日益凸顯。工業互聯網平臺的技術創新和應用支持，正在被大規模數字化轉型的制造業所需要，以施耐德為例的世界500強企業與中國人工智能與營銷服務解決方案提供商沃豐科技強強聯手，直擊業務痛點，打通業務壁壘，實現業務整體的大幅優化。
1. 項目背景
施耐德電氣，是世界500強企業，法國的工業先鋒之一，在能源與基礎設施、工業過程控制、樓宇自動化和數據中心與網絡等市場處于世界領先地位。上千的產品線、數十萬的產品型號、詳細的產品參數……這些海量的產品信息在歷史版本的基礎上又在持續不斷地進行著迭代更新。
對于技術人員、客服人員而言，有效信息零散地分布在不同的各類系統之中，傳統的基于關鍵詞搜索的方式費時費力，并且存在全量信息無法覆蓋、增量信息難以查詢等問題。而對于產品用戶而言，無論是在產品采購之前、實際使用過程之中，還是解決售后故障問題，甚至是為已經更新換代被下架的產品尋找替代品，他們都需要在短時間內快速地得到準確及時的回復。
基于以上內部問題和外部需要，施耐德正在尋求工業互聯網平臺技術創新和應用支持的高質量解決方案。
2. 項目簡介
在項目前期需求對接的過程中，梳理出以知識問答、故障排除為主的兩個業務場景進行流程優化，項目實施流程主要分為以下幾點：
1、知識問答場景：
A. 標準化FAQ知識庫構建
B. 歸一化專有名詞挖掘提煉
C. 多樣化對話流程多輪調優
D. 定制化文本機器人資料庫方案規劃
2、故障排除場景：
A. SG工單系統+KCS知識庫+FMEA知識圖譜
3. 項目目標
項目主要目標是升級一體化技術服務平臺。升級外部客戶需求與內部業務流程的對接平臺，基于集各知識源于一體的知識圖譜，打造一體化技術服務平臺。針對數十萬產品信息統一管理難度大、數十個系統對接查詢費時費力、故障排查時間長難度大知識調用不便等業務難點。
通過文本機器人調用知識圖譜信息的方式，實現一體化技術服務平臺智能匹配、智能解決以知識問答、故障排除為主的應用場景問題，最終實現降低人工成本、提升故障排查效率、提升客服效率、提升用戶滿意度的切實目標。
二、項目實施概況
1. 項目總體架構和主要內容
（1）項目總體分為七大板塊：
項目總體分為七大板塊：需求調研、知識庫梳理、專有名詞挖掘、多輪流程、資料庫整理、故障圖譜整理和售后服務，如圖1所示。
圖1 項目實施流程
主要內容：
通過文本機器人調用知識圖譜信息
對一體化技術服務平臺的升級從以上七個板塊依次展開，主要圍繞如何搭建知識圖譜和如何讓文本機器人調用知識圖譜兩個核心問題開展項目研究，如圖2所示。
搭建知識圖譜信息：
知識問答場景下共覆蓋了3w+FAQ問題、1w+專有名詞、30w+產品型號、2000w+產品參數；故障排除場景下共覆蓋了9個產品線、200+故障顯現、1000+故障代碼、100+故障部件、800+解決措施。
調用知識圖譜信息：
把專業客戶、技術支持、經銷商、合作伙伴、維修工程師等參與技術服務平臺的使用角色，通過官網在線客服、微信小程序、施耐德電氣、施家邦、機電邦、工控邦、盤廠邦等多渠道接入方式，與文本機器人進行首輪對接。
文本機器人在短時間內快速地給出準確及時的回復，而基于知識圖譜信息的優勢在于，打通施耐德原有的如CRM、CKM、產品證書管理平臺、PDM、MES等業務系統的業務壁壘，實現一體化技術服務平臺的蛻變升級。
圖2 一體化技術服務平臺邏輯
2. 具體應用場景和應用模式
在項目前期需求對接的過程中，梳理出以知識問答、故障排除為主的兩個業務場景進行流程優化，項目實施流程主要分為以下幾點：
知識問答場景：
標準化FAQ知識庫構建
歷史數據整理導入，快速構建初始FAQ知識庫。
根據官網歷史積累數據，對3W+條的人工客服聊天記錄進行數據標準化、文本結構化處理，將形成的FAQ問題分類導入文本機器人構建FAQ知識庫。
歸一化專有名詞挖掘提煉
基于已有產品資料，進一步提升FAQ知識庫準確率。
基于已有產品資料，通過NLP語義理解進行新詞挖掘和正則抽取，提煉專有名詞，進一步提升FAQ知識庫準確率。
多樣化對話流程多輪調優
對接業務流程所需接口，以業務場景為導向，構建多樣化任務式對話流程。
對接業務流程所需接口，對接口位置、調用方式、權限設置等進行中間件開發。以業務場景為導向，例如樣本查詢、產品選型、門店核實等進行對話流程的迭代調優。
定制化文本機器人資料庫方案規劃
實現30w+產品型號、2000w+產品參數、系統對接自動更新。
確定以查詢產品參數為資料庫的應用場景，并確認資料庫數據更新方式及數據庫位置、調用方式，通過接口調取數據庫創建機器人資料庫。
故障排除場景：
SG工單系統+KCS知識庫+FMEA知識圖譜
快速判定施工現場問題：
當產品在施工現場出現了不明原因的故障，生產工人發現問題后可通過故障碼、設備碼等提示，以表單的形式向文本機器人反饋現場問題。文本機器人可以調用KCS知識庫提供的相關資料，結合生產工人提供的表單內容，快速判定施工現場問題。
快速給出故障解決方案：
KCS知識庫的建立可以降低企業對人工經驗的依賴，文本機器人可通過SG工單系統向維修工人發出故障解決方案，包括產品信息、零件匹配、上門服務等具體維修流程。
實時故障分析：
FMEA知識圖譜可實時進行故障歸因分析，有效提升故障分析效率，并對故障排除形成閉環管理，由此不斷提升一體化技術服務平臺的可靠性和穩定性。
三、下一步實施計劃
大模型訓練和數據匹配
在項目交付、訓練優化、運營服務不同時間節點對大模型訓練采取不同策略，以實現數據的精準匹配。前期的項目交付節點，主要梳理施耐德具體應用背景保證FAQ知識點和資料庫數據可以及時調取和應用。中期的訓練優化節點，主要貼合業務場景做優化，專業名詞歸一化、去重、熱詞添加，對問題答案匹配做及時做優化，保證知識點的命中率和問題解決率。后期的運營服務結點，深入分析業務及用戶需求前端頁面展示、答案的調取速度、客戶咨詢回復的及時度相應提高。
四、項目創新點和實施效果
1. 項目先進性及創新點
施耐德電氣引入了沃豐科技的“Udesk全渠道文本機器人客服系統”和“GaussMind智能解決方案”。沃豐科技助力施耐德電氣在知識問答、故障排除等應用場景實現了文本機器人高解決率和高匹配率的全渠道客戶服務。沃豐科技基于自研的“原心引擎”AIGC大模型，打造“GaussMind”AI場景落地應用，針對施耐德電氣的實際業務流程，定制化推出“SG工單系統+KCS知識庫+FMEA知識圖譜”的制造業維修場景智能化解決方案。
Udesk全渠道文本機器人客服系統介紹
01 渠道、流程全覆蓋
智能客服覆蓋售前、售中、售后全流程，Web H5、微信小程序、公眾號、微博、APP、企業微信等全渠道覆蓋，隨時享受智能服務。
02 智能化、個性化服務
啟用企業接口、AI算法推薦、自定義配置等方式進行多維度客戶接待配置，對不同渠道、不同特征的客戶群體進行千人千面的個性化服務，并使用先進的人機交互機制，對機器人和人工坐席資源進行智能調度。
03 對接內部業務系統
智能客服快速鏈接企業內部已有業務系統，能夠根據用戶真實需求，實現查詢、辦理等業務流程的自動化服務，提高服務效率，提升用戶體驗。
圖3 Udesk全渠道客服一覽圖
圖4 GaussMind智能解決一覽圖
GaussMind智能解決方案產品介紹：
GaussMind是AI場景落地專家，主攻語音語義融合技術，自研領先的AI基礎設施“原心引擎”（NLP-PaaS、ASR），打造了“AI產品應用”文本機器人、留資機器人、語音機器人（外呼機器人、呼入機器人）、虛擬數字人、智能質檢、智能會話分析、企業微信會話分析、智能坐席助手、智能拓客，“AI知識中臺”企業搜索、KCS知識庫、知識圖譜，以及“AI模塊化開發平臺”用戶/產品畫像、智能推薦、智能營銷，通過“產品應用+知識中臺+模塊化開發平臺”的閉環AI技術，全面助力企業打造營銷、管理、服務等場景的AI原生體驗。
下面將簡要介紹“GaussMind智能解決方案”在項目中呈現的主要產品功能。
原心引擎（ASR、NLP-PaaS）：基于自研語音語義融合方案，打通業務領域數據，實現業務定制化的效果體驗，自然場景識別率超過95%，個性化詞匯識別超過97%，同時為語義模塊提供豐富的識別結果輸出,使語義識別率提升5個點以上；NLP開放平臺打通業務場景數據，實現系統自學習，達到越用越智能、越用越準確的目的。
知識圖譜：基于深度學習的NLP算法，幫助客戶完成上傳、標注數據，自定義構建模型訓練，構建可視化圖譜；連接企業異構數據源，全方位洞察數據的業務價值，輔佐企業智能決策。
KCS知識庫：以科學的方法論管理知識的全生命周期，支持多種類型的知識，包括FAQ、文檔、視頻、知識圖譜等，提供了精準搜索的能力，用戶可快速獲取需要的知識。支持多知識庫的統一維護，通過即時反饋機制保證知識庫的動態更新，為企業創造更大價值。
企業搜索：幫助企業客戶進行對內、對外多種數據源聯合打通，支持數據庫、文檔、網頁多種數據類型，區分全權限的場景化精準搜索，幫助企業客戶實現隨時隨地的安全搜索任何內容。
文本機器人：基于自研“原心引擎”深度學習的NLP算法，具有強大語義理解的能力，基于大數據驅動的強化學習模型，使用包括語義識別、知識圖譜、閱讀理解等技術，能夠精準識別用戶表述的真實需求，智能回復，解決用戶問題。
2. 實施效果
項目在為期3年的建設過程中，在不同階段呈現出不同的特點。在項目冷啟動階段文本機器人僅能實現基礎搭建。經過施耐德與沃豐科技長期的模型訓練和數據匹配，文本機器人從上線時43.3%匹配率提升至90%以上，用戶通過機器人就能快速獲取產品信息，滿意度也在不斷提升。同時問題的解決率也從54.5%提升到80%以上，剩余不到20%的問題由人工來解決，極大減輕了人工接待的壓力。幫助施耐德解決了業務難點的同時，“Udesk全渠道文本機器人客服系統”和“GaussMind智能解決方案”對產品知識庫、故障圖譜不斷地訓練優化，最終實現了客服效率提升、用戶滿意度提升、故障排查效率提升等項目預期效果。
聲明
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