10月31日，福建电力客服中心值班长薛淇璟从营销系统导出近期95598投诉工单表格，运用投诉工单智能分类识别模型，完成了投诉工单的责任部门、专业分类、诉求事件、差错点四级投诉归因分析。
薛淇璟介绍，以往人工完成一周的投诉工单分类归因分析至少要3个多小时，需要人工查看每一张工单的受理内容、处理过程、处理结果，然后根据分析需要对投诉工单分类，费时费力，分析结果也不够精准。
如今能快速完成工单归类分析得益于国网福建省电力有限公司深化营销大数据成果应用，研发了95598投诉工单智能分类识别模型。该模型通过多维数据智能化自动分类、多角度多层面分析，拓展投诉分析的深度与广度，提升工单分类的精细度和投诉分析的准确度，及时找出让客户不满意的关键点，实现客户诉求高效回应及多维度数据追溯。
为提升投诉工单分类分析处理的质量和效率，今年1月国网福建电力完成95598投诉工单智能分类识别模型研发，并在福建电力客服中心上线运行。据统计，95598投诉工单智能分类识别模型运行10个月来，平均分类准确率已达91.8%。
国网福建电力通过梳理2015~2018年的客服投诉工单数据，分析客户主要投诉倾向，梳理投诉归因框架，标注出2类责任部门、23个专业分类、122类诉求事件、172项差错点的四级投诉类型，构建95598投诉工单智能分类识别模型，采用自然语言处理和机器学习等技术，实现投诉工单客户投诉内容的系统自动分类分析，解决了人工作业归类不够精细、人力资源耗费多、归类速度慢等问题。
国网福建电力营销部客户处副处长张兆芝介绍：“95598投诉工单智能分类识别模型应用大数据与人工智能技术，通过对客户投诉文本内容进行多维数据智能化分类算法分析，研究客户投诉的原因及投诉客户的行为，为预测投诉趋势、挖掘客户诉求、管控服务风险、提升客户满意度提供了依据。”
