中国铁路客户服务中心（简称：铁路客服中心）自运行以来，提供咨询、建议受理、投诉处理、紧急求助等常规服务。2013年之后，铁路客服中心又陆续开通重点旅客预约、遗失物品查找、95306商品交易及物流、互联网订餐、铁路保险、国铁商城等业务，这些业务均依靠人工方式进行处理。

以北京铁路局集团有限公司客服中心为例（简称：北京局客服中心），每到春暑运高峰，需要协调石家庄实训基地实习人员，协助应对话务高峰。这种模式存在诸多弊端：（1）人工服务效率低，使客户体验不够友好；（2）服务标准不统，解答内容存在差异；（3）海量数据价值未能得到充分的挖掘和使用。

在智能客服系统的研究与建设方面，文献[1—2]提出了智能客服通用系统建设方案，解决了如何在客服领域应用人工智能技术的问题。文献[3—4]提出了语音合成、语义理解的基本应用方案，解决了智能客服系统如何运用以上底层能力的问题；文献[5—6]提出了知识图谱创建方案，解决了大规模知识如何处理的问题。这些文献没有解决通用智能客服系统如何在铁路客服领域应用的问题，为此，本文设计并实现了一套完全由铁路客服中心业务人员创建和维护的铁路智能客服系统，解决了通用智能客服系统与铁路专业知识适配度低、回答不够准确的问题。

1. 系统设计

铁路客服中心通过建设语音机器人、在线服务平台、知识库、智能服务引擎和数据运营平台，逐步实现从“接得起”到“接得好”，从简单的售前咨询、售中引导和售后服务逐步转变为全方位跟踪服务。

1.1 智能客服系统的功能

智能客服系统是在知识处理的基础上发展起来的，使用大规模知识处理、自然语言处理、知识管理、知识图谱等技术，不仅能够为企业提供细粒度知识管理技术，而且能够为企业与海量用户之间的沟通建立一种基于自然语言处理的快捷有效的技术手段。此外，智能客服系统还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

智能客服系统充分发挥人机协同效应，其优势主要体现在对简单且大量的普通咨询的处理上。依靠其强大的知识库体系，智能客服系统实现了对客户需求的低成本和快速响应，使人工客服的精力能够聚焦在特殊的问题上，协助客户处理疑难问题。

1.2 智能客服系统的建设目的

随着互联网技术的不断发展，越来越多的用户希望自身的消费问题能够通过智能客服得到解决。将人工智能技术引入客服体系，已成为业内发展的必然趋势。

传统按键IVR存在以下不足。

（1）菜单层级过多的问题。

（2）业务承载能力有限。随着业务不断扩充，IVR菜单将变得更加复杂，新增业务所需要的时间更长、成本更高、应急响应度更低。在紧急情况的处理上，IVR无法达到分担人工客服工作量的目的。

智能语音导航可以解决以上问题。用户只需说出自己的需求，就可以获得相关信息与服务，使其充分享受到自然语音交互带来的高效、便捷体验。其应用场景广泛，既可用于语音导航，也可用于在线文字导航，可通过电话、App、网站、微信公众号等多种渠道接入。

1.3 智能客服系统的建设流程

本文结合北京局客服中心试点经验，以智能语音导航建设为例，介绍智能客服系统的建设流程。

1.3.1 智能语音导航实现原理

语音导航系统将语音自动转换成文字，通过语义理解技术将文字转换成用户意图，最后通过语音导航流程最终实现业务查询、业务办理和业务咨询。智能语音导航实现原理，如图1所示。

图 1 智能语音导航实现原理

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（1）语音识别是将人类的声音信号转化为文字或指令的过程[7]。它包含2种模式：语音的实时识别、离线文件的识别。这2种模式均支持中文连续转写、中英文混读听写、数字识别、字母识别、端点检测、噪声消除、标点智能预测、数字串自动规整，关键词定向优化、语气词过滤、敏感词和常用词替换、识别结果实时反馈、语句顺滑等功能。除中文普通话外，通过方言扩展包，可识别部分中文方言。

（2）语义理解是理解数据符号的语义信息，或在具体业务场景下的需求表达，并按照要求输出正确反馈结果的过程[8]。它支持简称、别称、代码、数字的理解，可以对典型错别词自动容错，可以做到概念间语义理解（例如，上下位关系理解）、部分整体关系理解、地理位置关系理解、因果关系理解、时序关系理解、近义关系理解。

（3）导航流程可以通过对各类组件的自由组合，实现自然交互、自助查询、自助办理等功能。

1.3.2 智能语音导航构建流程

智能语音导航构建主要分为需求分析、系统设计、系统实现、测试验证和迭代优化5个阶段，其流程如图2所示。

图 2 智能语音导航构建流程

（1）需求分析阶段需要完成业务梳理和导航流程方案制定，主要目的是确认导航提供服务的业务范围以及实现方式。通过对既有业务知识扁平化及分层处理，确认业务之间逻辑关系，以此为基础进行业务属性定义，建立最终业务知识点并确认其实现方式，如一问一答式、多轮对话式、自助查询式等。

（2）系统功能设计阶段需要根据上一阶段完成的《菜单层级协议表》，设计每一个节点的流程出入口与具体流程图，以及流程图内各个节点的提示音内容[9]。提示音内容既包括业务标准答案，还包括拒识、超时等异常状态提示音，以及一些通用节点提示音，如欢迎、帮助、挂机等。提示音文件除使用人工录音音频外，也可以利用语音合成功能生成静态、动态提示音。

（3）系统实现阶段需要在智能导航系统中完成词典、意图、流程图、模拟扩展问的创建，还需要对有槽值的节点编写对应脚本语言并上传到服务器，以便后期能够实现机器与旅客的多轮交互问答。同时需要创建测试集，方便后期测试系统能够正确理解客户意图。

（4）测试验证阶段在封闭测试（即仅对内部开发人员开放）无问题后，可正式上线部署到生产环境中。

迭代优化阶段系统维护人员需要监控生产数据保证导航平稳运行，知识维护人员需要收集线上数据并不断分析优化，具体步骤如下。

①数据标注阶段，知识维护人员需回听录音将音频文件转写为汉字，并与机器转写的汉字内容进行比对，同时需要根据人工转写内容，标注旅客所说内容属于哪一类业务。

②效果检测阶段，需要测试已经标注的内容正确率是否达标，并生成效果分析报告。

③优化阶段分为转写效果优化、业务流程优化、语义效果优化3部分，即从字转写正确率和导航准确率两个方面确定后期优化方向，通过语音优化包、增加扩展问法、完善流程图等方法，不断提高准确率。

④优化后上线前，需要对已经优化的内容进行测试，通过测试集数据判断此次优化是否成功，当有修改、新增流程时，还需要对流程各节点进行测试。仅当流程各节点正常、测试集准确率无明显下降时，才可以对优化后的资源实施上线。

2. 智能客服系统在铁路客服中心的应用2.1 铁路智能客服系统应用情况

2020年7月，北京局客服中心智能客服导航系统上线运行。

截至2021年12月，铁路智能语音导航人工替代率约为65%，较未实施智能语音导航前提高约20%。语音识别准确率、导航准确率均在90%以上，机器人可以自动回复大量旅客简单咨询，并初步实现了通过智能导航查询部分动态业务的需求，如余票查询、订单状态查询、正晚点查询等。

分析2019～2021年话务数据，受疫情影响，2021年北京局客服中心IVR呼入有大幅度提升，但实际人工呼入数量仍保持在可控范围内，智能语音导航起到了缓解人工话务压力、快速响应旅客诉求的作用。智能语音导航呼入数据统计，如图3所示。

图 3 智能语音导航呼入数据统计

2.2 铁路智能客服系统未来发展趋势

未来，铁路18个客服中心将全部上线智能客服导航系统，以达到缓解人工客服话务压力、提升导航自助解决效率、减少旅客等待时长的目的。为保证智能客服系统顺利推广，自2021年3月，北京局客服中心开始对铁路其他17个客服中心进行人才培训与选拔，并编制/录制《语音转写标注操作手册》《语义标注方法》《语义分析优化方法》等教材，供学员学习使用。

除了智能导航外，铁路客服中心将从全量录音智能语音质检、数据挖掘与分析、智能座席辅助等方面建设铁路智能客服平台，并将积累的数据推广至车站服务机器人，为旅客提供自助咨询、进站引导等服务。

3. 结束语

本文设计了铁路智能客服系统的功能及建设流程，介绍了智能客服导航系统在北京局客服中心的应用，所设计的系统较传统按键IVR模式人工替代率提升了20%，能够缓解人工座席话务压力，解决了铁路客服中心人工座席效率低、运营成本高等问题，实现铁路客服工作质量和效率稳步提升。