大模型赋能服务知识库解决方案

大模型赋能服务知识库CONTENTS某科技公司售后服务现状痛点大模型赋能服务知识库方案PART

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01某科技公司售后服务现状痛点工单服务的一般处理流程通过服务管理系统实现客户多渠道接入、服务受理和诊断、服务升级、现场服务和回访在内的服务全流程管理服务升级确认客户信息服务受理与诊断坐席/专席回访服务中心自动微信问卷回访回访结果记录服务质量考核调查问卷客户接触点服务站接单确定上门计划和时间签到签退录入维修信息上门检修现场服务服务商知识库*客户可通过呼叫中心联系坐席，并由客服人员在线创建服务请求生成工单维保查询一线工程师/专席一线工程师对情况进行诊断，并创建工单；如需要备件替换，创建备件申请主动服务备件申请客户问题排查

二线工程师工单接收工单智能派单问题诊断智能派单现场服务派单至工程师结单研发部问题单/需求单开发微信门户官网电子邮件呼叫中心创建服务 影响度请求 分析复杂问题，流程长维护服务业务痛点：服务水平无法满足客户要求客户感受问题处理时间长（NPS

分数低）公司感受服务人员投入大（成本高）能力弱，效率低服务知识的复用性低增强服务水平，提升客户满意度的建设目标1、缩短服务事件处理时间2、提升项目交付专业性客户自助服务、服务商服务：自助解决比例提升，减少问题流转。一线、二线服务、研发支持服务：知识库复用比例提升；人均工单数量提升；工单解决时间降低。现场技术服务：客户文档文档生命周期完整获取；增强项目管理的标准化与规范化；提升项目准交率，提升项目利润率。业务流程业务知识沉淀赋能哪些企业需要售后服务知识库？信息技术服务提供商电子商务与零售制造业金融服务电信与通信医疗保健能源与公共事业旅游与酒店业教育机构……按行业划分高频率的客户服务请求：需要处理大量的客户服务查询、投诉和建议。复杂的产品或服务：提供的产品或服务较为复杂，可能涉及技术问题或专业术语，需要详细的解释和支持。多渠道客户互动：通过电话、电子邮件、在线聊天、社交媒体等多个渠道接收客户反馈。对响应速度的要求较高：客户期望快速得到问题的解决，因此高效的工单处理流程至关重要。重视客户满意度：将客户满意度视为业务成功的关键指标，愿意投资于提升服务质量。企业特征PART

02大模型赋能服务知识库方案总体方案架构：工单处理知识处理的闭环流程微信门户电子邮件呼叫中心 官网问题提报工单录入工单系统工单查询专家推荐问关键词搜索解决方案搜索Wiki知识库专题知识沉淀问题讨论资料查找方案撰写知识抽取权限管理模板管理审批评论点赞分享门户数据洞察与推荐知识应用知识搜索与查询工单知识机器人知识探索历史数据文档生成问题解决一键转知识数据分析与推荐知识沉淀知识消费工单数据同步知识库图例说明：外围系统知识图谱如何建设服务知识库？通过WikiDoc创建在线服务知识库PART

2.1缺乏行业标准模板参考，文档质量参差不齐，难以满足专业要求。专业度欠缺知识库创建时的常见痛点缺乏预设的结构框架，导致文档组织混乱、逻辑不清晰结构无序没有明确的写作指南和规范，容易遗漏重要信息，导致文档不完整。内容易缺失不同文档之间的格式、风格差异大，缺乏统一标准，影响整体专业性。格式不统一每次从零开始设计格式和布局，手动设置基础元素，耗费大量时间精力。重复耗时知识创作1：WikiDoc创意无限的文本格式WikiDoc在线创作WikiDoc在线文档支持多种文本格式和类型，支持用户插入表格、图片等，调整文字的格式（如加粗/斜体/下划线、颜色）等操作，为用户提供了表达和呈现的多样化手段。文档链接文档链接功能可以在WikiDoc文章中引用不同文档、WikiDoc、知识圈，构建起知识内容之间的关联网络。知识创作2：通过标准化的知识模板，提升知识创建效率和质量模版创建管理员在wikidoc中可以创建Wiki模版，并关联知识图谱中的实体和属性。基于模版自动生成WikiDoc用户在创建wikidoc的时候可以基于模版来生成文档内容，并自动识别相关的标签等实体。服务工单场景中的价值服务工单排查模板一键配置信息自动提取解决方案自动解析生成将管理要求通过模版自动关联知识模板的定义涉及工作：前端：1.Wiki模板绑定实体，并选择实体属性作为Wiki的内容结构后端：1、实体和属性对外提供列举实体及其属性的API图谱模型实现知识及不同平台间数据的关联和应用统一语义理解定义和规范工单相关的概念、属性和关系，使得不同系统、部门和人员对工单的理解保持一致。消除信息孤岛，避免因语义差异造成的数据错乱和信息丢失。提高工单处理效率通过本体模型，系统可以自动识别工单类型、优先级、处理流程等关键信息，实现自动分类、分配和路由，减少人工干预。将知识库与工单系统集成，可以根据本体模型自动查找相关知识和解决方案，帮助处理人员快速解决问题。增强工单智能化通过本体模型，系统可以学习工单历史数据，识别常见问题和解决方案，实现自动推荐和智能提示。可以根据用户输入自动生成工单内容，并根据本体模型进行验证和修正，提高工单质量和准确性。提升数据分析能力通过本体模型，可以将工单数据进行结构化组织，方便进行数据分析和挖掘，识别问题趋势，优化工单处理流程，提升整体工作效率。可以根据分析结果，制定更精准的预测模型，提前预警潜在问题，降低风险。如何从工单中自动萃取知识？PART

2.2工单变宝藏：智慧知识库的构建的逻辑处理OR⑧

跨部门解决：企业微信/钉钉 ⑧

业务专家：撰写专题解决方案解决问题：方案撰写②

平台能力：定时或自动抽取解决方案通过大模型及自动化流进行知识的结构化沉淀①

方案专家：业务本体构建业务抽象⑦

问题录入：工单汇聚③

平台能力：基于Wiki的工单知识库 ④

平台能力：自动生成方案相关图谱知识沉淀：工单知识领域知识库⑤

解决问题：搜索与推荐解决问题：工单知识领域知识库⑥

问与解决方案的关联方案撰写：方案生成、改写、扩写工单提炼：知识清洗、筛选、提炼知识问答：自然语言交互、多轮问答大模型+知识图谱，赋能场景：工单解决后同步工单的解决方案文档到Wiki知识库中如何实现知识的精准应用？直接推送到工单处理的工作环节根据服务工程师的个人能力推荐知识学习PART

2.3工单解决时基于浏览器插件对工单问题进行搜索及专家推荐基于客户的ID可以基于AnyShare浏览器插件显示客户的相关文档信息上海XX公司上海XX公司根据服务工程师的工单完成情况自动推荐知识近期处理的事件工单张俊独立解决流转他人解决7.0.4.5版本

安装部署7.0.5.0

权限管理需补充学习的知识：《AnyShare

7.0.4.5

功能差异化列表》《AnyShare

7.0.5.0

版本发布说明》《AnyShare

7.0.4.5

更新指导手册》涉及工作：前端：门户的业务组件可配置后端：AF

：指标建模，并提供API供AS后端调用AS：

根据规划提供文件的推荐API方案价值总结工单响应速度提升：更快响应客户问题。服务质量提升：问题回答与解决更精准，服务质量更高。服务成本降低客户满意度提升员工能力成长服务人力与时间成本降低：节省知识的创建、查询投入的人力与时间，相同人力及时