通信运营商客服领域数字员工应用体系研究

panjl | 2023年11月2日 | 2023年 | 评论已关闭 | 946

23【摘要】开展数字化劳动力布局已成为企业数字化转型的新共识，中国移动正在网络运维、客户服务等领域推进数字员工，提升生产效率效益。本文从中国移动在线营销服务广东分中心在客服领域数字员工不同发展阶段的应用入手，研究通过不同技术能力组合实践，扩展业务场景、扩大数字工种、完善配套规范，搭建一个具有自主性、实用性、推广性的客服领域数字员工应用体系。

【关键字】数字员工客户服务应用场景应用体系

中图分类号：F270 文献标识码：A
Study on the Application System of Digital and Intelligent Labors in Telecom Customer Service Area
PENG Ying, KONG Weili
(China Mobile Online Marketing and Service Center-Guangdong, Guangdong Guangzhou, 510623)
[Abstract] Distribution of digital and intelligent labor forces has become a new consensus of enterprise digitization and transformation. China Mobile has been practicing digital and intelligent labor forces in telecom network operation and customer service area to increase productive efficiency and economic efficiency. This paper starts with the digital and intelligent labor application of China Mobile Online Marketing and Service Center-Guangdong in different development stages, and studies the combination practice of different AI and RPA technical capabilities to expand scenarios and workforces, and also to improve management mechanism. It builds an application system with independence, practicability and generalization of digital and intelligent labors in telecom customer service area.
[Key Words] Digital and Intelligent Labors; Customer Service; Application Scenarios; Application System.

1 引言

面对人口红利和流量红利先后消退的市场竞争压力以及消费升级和理性消费的后疫情新常态，开展数字化劳动力布局势在必行。客服领域面临更加严峻的资源边际效益递减压力，亟需生产方式的全新变革，RPA和AI技术融合发展带来新的人机协同服务营销解决方案。（柏培文等，2021年；周广肃等，2021年）

中国移动持续加强融合创新、加快转型发展，推进五个“从1到3”数字化新行动。“新运营”行动正推动运营动力从以“人”为主向“人+数+智”多要素协同拓展。明确数字员工内涵为以“RPA+AI”等多重技术融合创造的软件机器人，具备智能分析、识别、判断和决策等能力，能够助力提升日常工作中大量重复性、流程化工作处理效率和质量，将自然人员工从繁琐、重复性的劳动中解放出来，从事更具有创造性的工作。十四五期间依托自主研发的“磐匠”IPA平台,重点在网络运维、客户服务等领域推进数字员工，将人力资源从大批量、高重复的劳动中解放出来，实现生产效率效益大幅提升。

在线营销服务广东分中心积极探索客服领域数字员工，以一体化生产系统为能力基座，以“复用、沉淀、筛选、迭代”的中台思维，实现“高实时响应、个性化替代、高密度生产”的前中后台数字员工应用并完善配套运营管理机制，打造中国移动在线营销服务特色数字员工样板间。因此，从广东分中心在客服领域数字员工不同发展阶段的应用入手，研究通过不同技术能力组合实践，扩展业务场景、扩大数字工种、完善配套规范，打造一支通信运营商客服全场景、全工种数字员工队伍和一套通信运营商客服数字员工全生命、全周期运营管理模式，为数字化转型创造先发优势、规模优势和差异优势。

2 客服领域数字员工能力地图

在新媒体和新技术的快速变革中，不断经历客户交互体验模式成长演变的客服中心，其技术生态环境也变得越来越复杂，前端的多渠道和后端的多系统，给客服前中后台岗带来更多的挑战。由AI驱动的RPA在基于流程的自动化处理和标准化操作基础上，逐步具备了图像识别、文本识别等结构化和非结构化的复杂数据处理能力和情绪、情境理解能力，扩展出更加丰富的应用场景解决方案，进一步释放自动化的潜力和价值。（彭滢等，2022年）
因此在客服领域数字员工的应用实践中，通过搭建业务因素驱动的技术能力映射地图，并在场景评估、能力组合、流程重构和投产应用等不同阶段结合业务场景持续进行能力成熟度评估和反馈，综合考虑不同技术能力差异，从而进行技术互补最佳组合的选型和编排。

图1 客服领域数字员工能力映射地图

未来，通过GPT与RPA在客服垂直领域的深度融合，私有化、轻量级部署客服小模型驱动的应用探索，让数字员工更懂客户和客服各岗位，实现更加智能化和自动化的多场景交互，解放无限生产力。

3、客服领域数字员工发展阶段

客服领域数字员工的应用实践经历一定的探索期和成长期，随着技术成熟度和业务价值度的全面跃升已经进入成熟期，成为在线营销服务转型重要驱动力，助力激增保存、降本增效，通过技术创新对资源密集型生产方式进行创新升级。

图2 客服领域数字员工发展阶段特征

3.1 客服领域数字员工探索期

2019年底至2020年初为探索期，此阶段主要借鉴国外运营商的应用经验，在人力、财务和客服系统跨界面业务查办、信息查询、数据采集等辅助坐席场景部署桌面级任务自动化试点，实现机器替代人工部分简单低价值的离线型交互生产，具备“读、写、做”技能的客服中台岗数字员工率先形成。

3.2 客服领域数字员工成长期

2020年初至2021年中为成长期，此阶段主要围绕业务痛点和生产难点深挖满足“处理流程简单且判断条件明确、有规模处理量且重复程度高、符合机器生产高效协同和精准处理”等条件的场景，通过机会发现、概念验证、方案设计、试点推广快速迭代，并引入平台级软件进行流程自动化部署，实现机器替代人工部分重复中价值的实时型交互和实时型监控生产，具备“看、听、说、读、写、做”的客服前台岗数字员工和具备一定“统计分析”和“监控调度”技能的客服后台岗数字员工快速成长。

3.3 客服领域数字员工成熟期

2021年中至今为成熟期，此阶段主要积累数字员工高频生产组件形成能力拓展积木块，搭建自研数字员工专区，以“拖、拉、拽”低代码、轻量化开发，一站式批量交付、快速上线适配更多跨部门、长流程自动化业务场景编排，实现机器替代人工部分复杂中价值的实时个性交互生产，进一步扩充具备复合多技能的客服融合岗数字员工。同时对标行业数字员工高绩效管理目标，定义客服领域数字员工评估标准并搭建运营管理驾驶舱，逐步完善客服数字员工在组织层的“入职培训-认证上岗-绩效考评-迭代进化-淘汰退出”生命周期运营管理模式。

4 客服领域数字员工应用场景

4.1 面向客户交互的客服融合岗数字员工

面向客户交互的客服融合岗数字员工主要应用场景为个人或家集客的业务使用类故障申报受理和处理。在APP、ASR、IVR、H5以及客服前台、中台等多个触点，融入故障申报、地址登记、故障补救、故障回访、客户调研/回捞等数字员工在长流程设计和编排中，实现完全替代前台客服与客户交互进行故障申报的自动排障、自动下单、自动催办，故障回访的自动分拣、自动外呼、自动归档，客户调研/回捞的自动拼接、自动下发、自动收集，以及替代中台客服承接前台一键甩单进行地址登记的自动读取、自动解析、自动填写，故障补救的自动判断、自动匹配、自动修复。

图3 面向客户交互的客服融合岗数字员工

4.2 面向坐席交互的客服中台岗数字员工

面向坐席交互的客服中台岗数字员工主要应用场景为疑难业务专家辅助。在客服前台生产触点，将多引擎自动化任务执行能力注册为客服系统自研专区可调用的API接口，并结合业务流程规范和专家坐席的优秀经验沉淀，实现高权离线取消以及个人挽留类、复通类和家集客商机类、使用类、挽留类等疑难业务场景适配、角色赋权、查办聚合、流程指引、一键甩单的快速编排和高密部署，无感替代中台客服与前台客服交互进行场景化实时个性的人机协作辅助支撑。

图4 面向坐席交互的客服中台岗数字员工

4.3 面向过程管控的客服监督岗数字员工

面向过程管控的客服监督岗数字员工主要应用场景为话务和工单风险监督。以实时转写引擎和智能质检建模为基础，通过RPA融合Python生态技术，分析坐席操作行为日志，并按“话务-工单”关键事件分层分级风险预警机制，实现部分替代质检客服进行“语音+工单+流程”实时质量监测和风险监督，以及话务风险“挂机10分钟预警、分类回访补救”、工单风险“每小时状态预警、分类批量处理”的数字员工与前台客服人机协同闭环管理。

图5 面向过程管控的客服监督岗数字员工

4.4 面向数据和消息融通的客服后台岗数字员工

面向数据和消息融通的客服后台岗数字员工主要应用场景为实时服务、营销监控和运营分析。同样是通过RPA融合Python生态技术，引入大数据必备库Pandas，借助NLP、OCR等识别技术进行结构化信息筛选，按不同生产运营监控场景自定义规则，结合OA邮件、移动办公、短信等多媒体消息工具能力，实现全天全时段100%覆盖部分替代后台客服提供话务工单和营销量酬实时监控调度数据以及日、周、月运营复盘分析订阅。

图6 面向数据和消息融通的客服后台岗数字员工

5 客服领域数字员工应用评级

结合应用实践积累从服务覆盖、智能交互、运行方式、绩效评估、运维能力、服务规模等六个方面构建应用成熟度评估模型，为客服领域数字员工各场景、各工种成熟度评级提供定量和定性分析路径。进一步通过参与RPA产业/行业标准政策研究，推动客服领域数字员工应用成熟度评级持续完善和推广应用，引领客服交互体验方式不断创新和响应能力不断升级。

表1 客服领域数字员工应用成熟度评估

6 客服领域数字员工应用体系

客服领域数字员工的应用实践经过持续积累已建立起业务层、技术层、机制层的全面应用体系。

图7 客服领域数字员工分层应用体系

6.1 客服领域数字员工业务层应用

业务层主要包括数字员工应用场景、生产规范以及运营驾驶舱。首先，成熟的数字员工应用场景已经覆盖面向客户交互的客服融合岗、面向坐席交互的客服中台岗、面向过程管控的客服监督岗、面向数据和消息融通的客服后台岗四大类。其次，在生产上建立数字员工特有的身份管理、现场管理和效能管理规范。身份管理明确上岗数字员工的组织和权责属性，通过生产系统进行工号和权限配置以准确识别和管控不同类型数字员工的状态与能力；现场管理明确上岗数字员工的任务规划和安排，通过生产系统进行排班和出勤管控以准确分配和调度同个类型数字员工的优先级和满足度；效能管理明确上岗数字员工的效率和质量要求，通过生产系统进行效能指标监控以准确管理不同类型数字员工的生产任务执行情况。最后，运营驾驶舱量化数字员工生产数据采集和维表计算，提供多层次的可视化监控视图能力。

6.2 客服领域数字员工技术层应用

技术层主要包括支撑数字员工运营驾驶舱数据采集和维表计算的流程自动化埋点程序，以及支撑数字员工自动化任务调用、启动、回传配置的多引擎接入注册规范，不断丰富的数字员工“看、听、说、读、写、做”和”统计分析”等生产组件仓库和通过组件注册方式汇集和分装、打包数字员工生产能力的统一交付运维平台，通过技术创新实现数字员工工种队伍的有序管理和快速共享。

6.3 客服领域数字员工机制层应用

机制层主要包括“需求确认（设计、开发）、生产运营（部署、上线）、需求变更（维护、变更）、需求完成/终止（下线、沉淀）”的数字员工上岗、在岗、退岗全生命周期管理要求和协作流程，并与之相配套的数字员工上岗“员工专属冠名”机制，以及数字员工在岗“投产效益评估”和“组织绩效考评”机制，形成组织层面对“机器换人”的正向牵引，正面营造生产方式转型升级的良好氛围。

6.4 客服领域数字员工应用效益

通过持续实践积累，实现与客服领域“大规模、个性化、实时性”服务营销业务场景适配的数字员工工种不断扩展，打造出客服领域全场景全工种数字员工队伍以及配套的生命周期管理模式，并经过集中化、标准化运营形成客服领域数字员工的能力图谱。目前各类客服前中后台岗数字员工日均产能在整体人工客服产能占比约5%，单个业务场景占比超90%，实现降本、提效、减负、增质的生产效益，还得到行业认可获得RPA中国最佳创新案例。同时，业务方案、技术方案、配套机制具有内外部行业复制、移植和推广条件，各场景各工种数字员工的技术方案设计思路和动作分解、代码组件可以快速复用、上线投产，数字员工生命周期配套生产管理手段以及运营管理机制有全网推广的通用性。

7 总结与展望

经济社会数字化转型进程加速，营销服务迎来新的发展机遇，线上化转型的趋势越来越明显，营销服务的驱动力从劳动密集型向智慧生产型升级，构建数智化营销服务核心竞争力是在线营销服务中心转型发展主线。本文通过研究在线营销服务广东分中心在客服领域数字员工应用中的能力地图、发展阶段、典型场景、应用评级以及应用效益等方面实践，总结形成一套可复制推广的通信运营商客服领域数字员工业务层、技术层、机制层的应用体系，实现组织级数字员工的应用能力资产汇集。下一阶段，在尽快突破RPA与GPT在客服领域垂直融合应用探索基础上，进一步研究客服领域数字员工质量管控机制，将面向客户的人机协同服务交互优先纳入触点质量的场景测评和电话测评范围，促进包括客服在内的不同领域数字员工量质兼顾发展。

参考文献：
[1] 柏培文，张云．数字经济、人口红利下降与中低技能劳动者权益．经济研究．2021，56(05)：91-108
[2] 龚晨霞, 施展. 千帆竞发: 2021RPA赋能企业数字化转型研究报告. 北京: 亿欧智库, 2020，12(24)
[3] 刘海涛,段敬,王艳花,顾玮,姚思蓓．基于RPA+AI的数字员工在电力行业的应用分析与架构设计．电力信息与通信技术， 2022，20(04)
[4] 彭滢，孔伟力，徐海婷，李帆．基于RPA+AI赋能的人机协同数智客服应用．客户世界，2022（218），26-29
[5] 周广肃，李力行，孟岭生．智能化对中国劳动力市场的影响——基于就业广度和强度的分析．金融研究，2021(06)，39-58

作者：彭滢、孔伟力，中国移动在线营销服务广东分中心。

本文刊载于《客户世界》文集2023第三辑•体验与文化。