一、目前业务咨询与投诉处理存在的问题

1）处理效率低

– 业务问题提出人无法清楚表述问题或提供信息不全，需多次询问或电话沟通，效率低下

– 大多数问题需要多步骤处理，客观上需要多次询问问题提出人来决定下一步如何处理

– 数据源头多，无法实现问题一站式解决。 

2）重复投诉多

– 投诉问题集中度较高

– 目前的支撑形式，成功解决的问题对客服人员无借鉴作用，导致重复投诉

– 人员绝大部分精力用于处理简单、重复问题

3）知识积累差

– 投诉问题无分类

– 没有问题归纳、总结过程

– 知识积累不下来，人员调动后，导致投诉支撑质量下降

4）问题自处理能力差

– 由于长期采用开放式论坛方式，业务问题提出人主动思考意识不强

– 目前支撑流程营业员只针对具体场景提出具体问题，不关心业务学习

– 对技术人员依赖性强

二、构建智能化业务服务导航平台

格式标准化：设计投诉受理/投诉处理/投诉二次确认标准化模板，投诉人员一次性输入能够支撑问题解决的足够多的信息，避免多次交互影响效率。

分类导航：将问题按投诉类型、业务、应用场景、动作事件等维度进行分类，以便于客户人员查找、问题统计和归纳总结。

归纳总结：将分类整理后的问题进行梳理，对典型问题，总结出标准处理方法。

投诉前移：通过流程优化，通过支持系统提示使问题提出人能够自行处理部分投诉，减轻支撑部门压力。

三、 解决方案介绍

1）以“生产式服务流程”作为知识表达形式

生产式服务流程是将现实世界中的知识抽象为服务流程，服务流程的表达形式为：

IF 前提条件 THEN 结论，比如BOSS系统中“产品变更中无订购套餐选项”这一知识，按BOSS系统的业务规定，它的生产式规则表达方式为：“IF 不存在套餐市场细分 THEN 选项中无资费实例标识”。

2） 问题分类清晰化

将现有投诉系统、省公司OPENVIEW、BOMC投诉问题进行梳理，每个问题按标准化模板进行初步整理

对初步整理后的问题，召集专业人员集中讨论，确定每个问题标准处理步骤，将问题按投诉类型,业务种类、应用场景、事件动作4个维度进行分类

3） 知识扩充便捷化

通过问题的整理，构建智能化知识管理系统的模板库

条件复用：若干服务流程可组合成推理树，同一个服务流程可能属于不同的推理树，扩充知识库只需要添加服务流程即可

条件依赖

4） 问题处理自动化

将现实世界中的投诉问题抽象成系统的服务导航树

任何一个问题，从服务导航树的根出发，总能沿着某一路径一直判断的叶子，得出相应的结论

四、 基于规则解析的产品套件

• 通过图形拖拽方式定义规则树（决策树）；依据规则树树形结构特点，将规则树输信息保存为XML格式。

• 在打开XML文件时，生成对应的规则树，并通过图形化的方式显示规则树。

• 当规则树被执行时，通过输入的条件确定规则树的执行路径，并以图形化的方式显示执行过程；

• 规则树的执行过程也以XML格式进行标准化保存。

• 执行过程标准化作为知识数据传递载体，通过对历史执行过程数据的学习，完善导航规则树显示优先级与规则树最短执行路径的学习完善。