［馬曉亮 梁裕林 賴化宇］

1 廣州電信客戶服務(wù)數(shù)智化升級(jí)背景

1.1 傳統(tǒng)ASR 引擎轉(zhuǎn)寫準(zhǔn)確率偏低

中國(guó)電信股份有限公司廣州分公司肇始于1883 年創(chuàng)立的廣州電報(bào)局，是全國(guó)三大國(guó)際出入口、互聯(lián)網(wǎng)三大出入口之一，在全國(guó)通信網(wǎng)有著非常重要的地位。中國(guó)電信廣州分公司擁有高帶寬、全覆蓋、安全可靠、技術(shù)先進(jìn)、服務(wù)種類齊全的優(yōu)質(zhì)通信網(wǎng)絡(luò)，光端口規(guī)模超710 萬，光網(wǎng)覆蓋率達(dá)到99.9%；5G 基站規(guī)模超2 萬個(gè)。2021 年，廣州經(jīng)營(yíng)收入近130億元，移動(dòng)和寬帶用戶規(guī)模均超300萬。

中國(guó)電信股份有限公司廣州分公司在客戶服務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的過程中，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)ASR 引擎轉(zhuǎn)寫成功率低，關(guān)鍵詞提取效率低，成為后續(xù)客服數(shù)智化改造的瓶頸。針對(duì)在細(xì)分行業(yè)和不同方言（粵語(yǔ)）場(chǎng)景下，通用ASR（自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別）引擎轉(zhuǎn)寫正確率僅為87.7%和78.9%（粵語(yǔ)），影響后續(xù)應(yīng)用的問題。針對(duì)現(xiàn)有的關(guān)鍵詞提取及摘要生成技術(shù)，需要大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。人工標(biāo)注對(duì)人員專業(yè)性要求較為嚴(yán)格，人力成本過高的問題。針對(duì)客服坐席主要依靠人工獲取客戶關(guān)聯(lián)信息，定位客戶訴求根因，確定解決方案，填寫處理信息，導(dǎo)致處理效率低、錯(cuò)誤率高的問題。

1.2 客戶服務(wù)人工成本持續(xù)上升

人工成本上升以及客戶對(duì)服務(wù)的期望值提高，原有人工為主的客服作業(yè)流程及系統(tǒng)平臺(tái)存在成本高，自動(dòng)化效率低，定責(zé)和數(shù)據(jù)分析能力弱等諸多缺點(diǎn)。推動(dòng)客戶服務(wù)數(shù)智化改造，降低客服運(yùn)營(yíng)成本，提升客戶服務(wù)水平勢(shì)在必行。

針對(duì)細(xì)分行業(yè)和方言環(huán)境，通用的ASR 轉(zhuǎn)寫技術(shù)準(zhǔn)確率低，致使轉(zhuǎn)寫文本的關(guān)鍵詞提取精度達(dá)不到應(yīng)用的要求，如馬晗在《語(yǔ)音識(shí)別研究綜述》中提出“在實(shí)際一些復(fù)雜語(yǔ)音環(huán)境下，如聲源遠(yuǎn)場(chǎng)等情景，低信噪比、房間混響、回聲干擾以及多聲源信號(hào)干擾等因素，使得語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)面臨很大挑戰(zhàn)”[1]。兼之在垂直行業(yè)獲取關(guān)鍵詞的常規(guī)方法準(zhǔn)確率較低，使之后的工程應(yīng)用難度加大[2]?，F(xiàn)行的人工智能深度學(xué)習(xí)方法通常訓(xùn)練樣本量大，且學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)[3]，例如關(guān)鍵詞提取技術(shù)在應(yīng)用到具體領(lǐng)域時(shí)，若想取得實(shí)際應(yīng)用效果，需要大量標(biāo)注及微調(diào)工作[4]，如馬晗在《語(yǔ)音識(shí)別研究綜述》中提出“精度高效果好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往需要大量的計(jì)算資源且規(guī)模巨大”，且客服事件經(jīng)常是偶發(fā)的，需要加入新樣本重新訓(xùn)練，難以滿足客服座席的溝通快速響應(yīng)、知識(shí)庫(kù)補(bǔ)充及根因的快速搜索分析等實(shí)際需求。上述問題都是客服數(shù)智化改造的關(guān)鍵難點(diǎn)。廣州電信組織研發(fā)了細(xì)分行業(yè)和方言場(chǎng)景ASR 轉(zhuǎn)寫糾錯(cuò)及關(guān)鍵詞提取技術(shù)，并打造了全新的數(shù)智化客服系統(tǒng)。

2 項(xiàng)目管理過程及理念

2.1 項(xiàng)目管理是對(duì)資源的統(tǒng)籌規(guī)劃管理

作為廣州分公司管理層，組建一支高效的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，離不開有著共同目標(biāo)的團(tuán)隊(duì)成員和開放的交流合作氛圍，同時(shí)績(jī)效和激勵(lì)的合理設(shè)置也是推動(dòng)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)不斷取得佳績(jī)的必備條件[5]。為了進(jìn)一步做好項(xiàng)目管理人才隊(duì)伍建設(shè)，本項(xiàng)目制定并推行了《中國(guó)電信廣州分公司重大項(xiàng)目管理及激勵(lì)制度》以及《項(xiàng)目管理人才管理辦法》，篩選與企業(yè)價(jià)值觀匹配的人才、積極開展項(xiàng)目管理培訓(xùn)賦能、以及鼓勵(lì)人才應(yīng)用項(xiàng)目管理的理念與方法開展業(yè)務(wù)劃小承包，實(shí)現(xiàn)企業(yè)項(xiàng)目化管理[6]。為了充分利用外部合作伙伴資源，本項(xiàng)目?jī)?yōu)化了“三重一大”、采購(gòu)上會(huì)等內(nèi)部流程，提供了一整套確保合作伙伴公正引入的管理體系，并圍繞項(xiàng)目效益評(píng)估，對(duì)項(xiàng)目整個(gè)生命周期實(shí)施管理及監(jiān)控，如圖1所示。

圖1 項(xiàng)目開發(fā)流程圖

2.2 定標(biāo)準(zhǔn)、強(qiáng)量化，優(yōu)化傳統(tǒng)管理理念

在項(xiàng)目進(jìn)度管理中，軟件項(xiàng)目管理作為核心內(nèi)容的作用是非常重要和關(guān)鍵的[7]。一是妥善管理項(xiàng)目需求。制定需求補(bǔ)充收集與管理計(jì)劃，對(duì)遺漏的部門進(jìn)行補(bǔ)充調(diào)研，對(duì)收集的需求進(jìn)行歸類、查重、糾偏、重要性和工作量分析、優(yōu)先級(jí)排序等分析，撰寫《用戶需求書》并盡快組織評(píng)審，確定需求變更流程，避免需求變更失控。二是落實(shí)項(xiàng)目實(shí)施策劃。按照WBS 分解、項(xiàng)目估算、進(jìn)度安排、項(xiàng)目分工、繪制網(wǎng)絡(luò)圖、繪制甘特圖、制定輔助計(jì)劃、形成總體計(jì)劃、進(jìn)行計(jì)劃評(píng)審等科學(xué)流程重新進(jìn)行項(xiàng)目策劃[8]。尤其要注意分解、估算、進(jìn)度安排、分工、網(wǎng)絡(luò)圖、甘特圖之間的邏輯關(guān)系，需要一環(huán)緊扣一環(huán)，最終達(dá)成整體均衡。三是建立項(xiàng)目跟蹤與控制機(jī)制。提前制定項(xiàng)目跟蹤計(jì)劃，對(duì)需求實(shí)現(xiàn)情況、進(jìn)度、費(fèi)用、工作量、風(fēng)險(xiǎn)、關(guān)鍵資源、采購(gòu)等事項(xiàng)進(jìn)行密切跟蹤，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并做出調(diào)整，必要時(shí)重新制定項(xiàng)目計(jì)劃[9]。四是及時(shí)預(yù)防和控制項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。制定風(fēng)險(xiǎn)控制計(jì)劃，定期識(shí)別和分析項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序，對(duì)發(fā)生概率和危害性較大的風(fēng)險(xiǎn)制定預(yù)防措施和處置預(yù)案，避免各類風(fēng)險(xiǎn)造成項(xiàng)目延期[10]。

在執(zhí)行軟件項(xiàng)目管理時(shí)，要從項(xiàng)目不同階段和各項(xiàng)工作時(shí)間入手，所做的安排要體現(xiàn)出科學(xué)性。在一般情況下，軟件項(xiàng)目進(jìn)度管理所涉及的內(nèi)容有多項(xiàng)，具體來說包括工作任務(wù)的確定和分解，還要對(duì)工作量做出評(píng)估，對(duì)工作進(jìn)度做出安排和計(jì)劃，并計(jì)劃進(jìn)度實(shí)施有效的控制。為了對(duì)軟件項(xiàng)目工作的目標(biāo)進(jìn)行細(xì)化分解，必須要確定和分解工作任務(wù)，把工作分解結(jié)構(gòu)的方式應(yīng)用于其中，使軟件項(xiàng)目被分解成為幾個(gè)子系統(tǒng)，還可以分解成多個(gè)模塊，在此基礎(chǔ)上予詳細(xì)劃分，所構(gòu)成的工作內(nèi)容結(jié)構(gòu)層次已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了逐級(jí)細(xì)化。

針對(duì)實(shí)施過程中在發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目出現(xiàn)進(jìn)度延遲后，作為項(xiàng)目總負(fù)責(zé)人，PMO 會(huì)及時(shí)與對(duì)應(yīng)負(fù)責(zé)人進(jìn)行溝通，查找問題根源并進(jìn)行補(bǔ)救控制。同時(shí)，一定時(shí)間內(nèi)了解項(xiàng)目組成員工作完成情況以及需要解決的問題，根據(jù)需要分解進(jìn)度目標(biāo)，做到日事日畢，嚴(yán)格按照項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃時(shí)間點(diǎn)實(shí)施，盡量減少進(jìn)度延遲偏差出現(xiàn)的次數(shù)。按階段總結(jié)項(xiàng)目情況，評(píng)估本階段項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)狀況是否與計(jì)劃要求一致，協(xié)調(diào)處理遇到的困難問題，對(duì)項(xiàng)目進(jìn)度進(jìn)行檢查和跟蹤分析，隨著項(xiàng)目開發(fā)的不斷深入，找到提高工作效率、加快項(xiàng)目進(jìn)度的方法。

此外，由于本項(xiàng)目相關(guān)技術(shù)指標(biāo)的實(shí)施將直接對(duì)最終應(yīng)用效益產(chǎn)生直接影響，本項(xiàng)目始終堅(jiān)持“三檢制”的貫徹落實(shí)，對(duì)WBS 分解后的每一個(gè)子任務(wù)實(shí)施單元自檢、交接檢、專職檢，真實(shí)且及時(shí)地填寫各項(xiàng)質(zhì)檢記錄[11]，切實(shí)地做到了有記錄、有再現(xiàn)性、有追溯性。在全面的控制各項(xiàng)施工過程中，重點(diǎn)控制工序質(zhì)量，堅(jiān)持質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，切實(shí)做到嚴(yán)格檢查，恪盡職守。各職位人員立足本職，積極貫徹以“以預(yù)防為主”的方針，加強(qiáng)事前質(zhì)量管理，盡可能避免或減少事后出現(xiàn)質(zhì)量問題的批評(píng)與處罰。[12]

為降低開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，本項(xiàng)目采用了敏捷開發(fā)模式，即極速迭代方式遞進(jìn)開發(fā)，每一次版本迭代都包括：需求-計(jì)劃-設(shè)計(jì)開發(fā)-測(cè)試-交付五個(gè)階段[13]。使WBS 分解后的各個(gè)單元都經(jīng)過測(cè)試，具備可視、可集成和可運(yùn)行使用的特征，從而更好地適應(yīng)快速變動(dòng)環(huán)境，最大化地提高客戶滿意度。

3 客戶服務(wù)數(shù)智化升級(jí)工程成效

本工程在ASR 轉(zhuǎn)寫及關(guān)鍵詞提取兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，研發(fā)了智能派單、智能助手、智能質(zhì)檢、智能定責(zé)、消息精準(zhǔn)推送等技術(shù)，工程實(shí)現(xiàn)上推動(dòng)了客服數(shù)智化水平提升。其中，智能派單可根據(jù)話務(wù)內(nèi)容作出正確的派單判斷，已實(shí)現(xiàn)代替88%的人工派單量；智能坐席助手可實(shí)現(xiàn)話務(wù)員通話過程中的知識(shí)跟隨和自動(dòng)填單，截至目前，每坐席日均處理單量已由22 單提升至27 單，人均效能提升了23%，客戶重復(fù)投訴率由7.5%下降至6%；智能質(zhì)檢可將客戶與人工坐席的實(shí)時(shí)通話內(nèi)容輸入自我歸納模型，獲取質(zhì)檢結(jié)果、坐席服務(wù)質(zhì)量以及客戶投訴風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，目前已實(shí)現(xiàn)100%實(shí)時(shí)智能質(zhì)檢；智能定責(zé)已實(shí)現(xiàn)使用經(jīng)過處理的關(guān)鍵詞生成序列，輸入到貝葉斯模型預(yù)測(cè)工單對(duì)應(yīng)的責(zé)任單位，從而完成工單智能定責(zé)。

3.1 基于細(xì)分行業(yè)及方言場(chǎng)景的SID-ASR 轉(zhuǎn)寫糾錯(cuò)技術(shù)模塊

在通用ASR 語(yǔ)音識(shí)別引擎下，不僅針對(duì)細(xì)分行業(yè)存在大量且常見的領(lǐng)域?qū)Ｓ忻~轉(zhuǎn)寫不準(zhǔn)情況[14]，而且針對(duì)不同區(qū)域方言也容易出現(xiàn)轉(zhuǎn)寫錯(cuò)誤，致使轉(zhuǎn)寫文本后，下一步關(guān)鍵詞提取所需文本精確度達(dá)不到要求。對(duì)此，本項(xiàng)目發(fā)明文本摘要提取技術(shù)和增強(qiáng)型的MLM 預(yù)測(cè)詞分類模型，構(gòu)建細(xì)分行業(yè)糾錯(cuò)詞表；發(fā)明方言自動(dòng)識(shí)別方法和融合預(yù)設(shè)策略的方言消歧模型，構(gòu)建方言糾錯(cuò)詞表。利用兩個(gè)詞表對(duì)通用ASR 引擎轉(zhuǎn)寫的文本進(jìn)行快速精準(zhǔn)糾錯(cuò)，為下一步關(guān)鍵詞提取創(chuàng)造工程應(yīng)用基礎(chǔ)。

3.2 S&DS 關(guān)鍵詞提取技術(shù)模塊

針對(duì)現(xiàn)有關(guān)鍵詞提取技術(shù)，需要高質(zhì)量人工標(biāo)注，對(duì)人員專業(yè)性要求嚴(yán)格，人力成本高的問題[15]。本項(xiàng)目發(fā)明了三項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，分別為同義詞匹配技術(shù)、融合預(yù)設(shè)策略和增強(qiáng)型MLM 算法的T5 模型、基于雙注意力深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取關(guān)鍵詞技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵詞自動(dòng)提取，并在對(duì)話訓(xùn)練文本中獲得基礎(chǔ)關(guān)鍵詞表。通過比對(duì)實(shí)時(shí)對(duì)話文本提取的關(guān)鍵詞和基礎(chǔ)關(guān)鍵詞表，得到工程應(yīng)用的關(guān)鍵詞，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞提取全自動(dòng)化，且準(zhǔn)確率高。

由于客服事件具有偶發(fā)性，人工定期更新標(biāo)注難以滿足快速響應(yīng)、快速分析的客服坐席需求，項(xiàng)目組通過進(jìn)一步優(yōu)化技術(shù)，將對(duì)應(yīng)不上的關(guān)鍵詞，重新輸入S&DS 關(guān)鍵詞提取模型，并進(jìn)行小樣本修正訓(xùn)練，快速優(yōu)化關(guān)鍵詞表，實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)關(guān)鍵詞表自動(dòng)更新。

3.3 工程成效

ASR 轉(zhuǎn)寫準(zhǔn)確率顯著提升：針對(duì)普通話和粵語(yǔ)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，將騰訊、清華、阿里三個(gè)通用ASR 作為基線，插入錯(cuò)誤率、替換錯(cuò)誤率以及字準(zhǔn)確率，均得到了顯著優(yōu)化，在普通話數(shù)據(jù)集上字準(zhǔn)確率平均提升了11.18%，在粵語(yǔ)數(shù)據(jù)集上字準(zhǔn)確率平均提升了11.95%。

關(guān)鍵詞提取準(zhǔn)確率顯著提升：運(yùn)用114 來電用戶原始語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫作為數(shù)據(jù)集，對(duì)比了本文和其他研究實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)本文模型的結(jié)果在準(zhǔn)確率、召回率和F 值上均有顯著提升。其中準(zhǔn)確率達(dá)到86.16%，較通用模型平均提升41%；召回率98.47%，較通用模型平均提升51%；F值91.91%，較通用模型平均提升43%。

項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益顯著：目前，本項(xiàng)目成果被中國(guó)電信、中國(guó)平安、廣發(fā)銀行、廣州銀行、阿里云、美的等世界500 強(qiáng)企業(yè)、廣東省及各地市政府部門應(yīng)用，產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。項(xiàng)目實(shí)施三年來，已為中國(guó)電信創(chuàng)造直接經(jīng)濟(jì)收入9.6 億元，包括廣東12345 項(xiàng)目總收入7.5 億元、云呼總收入6 175 萬元等；拉動(dòng)間接業(yè)務(wù)收入超18 億元。

4 總結(jié)

本項(xiàng)目始終秉承公司戰(zhàn)略、組織架構(gòu)、人員技能、管理工具相互融合、互相支撐的項(xiàng)目管理思維，以“項(xiàng)目效益的評(píng)估必須貫穿項(xiàng)目整個(gè)生命周期”為基本要求，通過明確各項(xiàng)工作具體責(zé)任人，落實(shí)責(zé)權(quán)利和諧統(tǒng)一的人員責(zé)任制，確保項(xiàng)目質(zhì)量、安全、環(huán)境、工期、成本等一系列管理目標(biāo)的達(dá)成。本項(xiàng)目在實(shí)施的過程中，通過對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行合理詳盡的WBS 分解，并以此為依據(jù)開展項(xiàng)目管理工作。

“制造有用的軟件產(chǎn)品”是軟件項(xiàng)目的根本，軟件項(xiàng)目與其他工程項(xiàng)目相比，有很多獨(dú)有特點(diǎn)。在管理論中，十分重視管理者在相關(guān)領(lǐng)域中的專業(yè)知識(shí)，在不同的階段利用相應(yīng)的資源、采用適當(dāng)?shù)墓芾矸椒▉磉m應(yīng)產(chǎn)品的要求。軟件開發(fā)項(xiàng)目管理體系也同樣如此，需要更多的軟件開發(fā)專業(yè)人士去學(xué)習(xí)項(xiàng)目管理理論，參與到項(xiàng)目管理之中。對(duì)于用戶和開發(fā)者而言，這是一種變革。高效的管理將為用戶節(jié)約成本，為開發(fā)企業(yè)增加利潤(rùn)。管理的水平高低終將成為衡量企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要標(biāo)準(zhǔn)。