智能工单 - 53AI-AI知识库|大模型知识库|大模型训练|智能体开发

典型的应用场景

电商行业

系统分析客户与客服的聊天记录，判断是退货、换货、商品质量投诉等工单类型

软件行业

系统分析聊天记录判断立单类型为功能 bug 报告、软件使用指导或系统升级需求

制造行业

系统分析记录判断工单类型为设备维修、备件更换或工艺调整

如何实现智能工单？

Step.01

分析聊天记录判断立单类型

通过自然语言处理技术解析客户与客服的聊天记录（包括文字、语音转文字内容等），识别其中的业务场景（如设备故障报修、服务投诉、功能咨询转化的需求等），结合企业预设的工单分类体系（如技术支持单、售后维修单、服务投诉单等），精准判定应建立的工单类型。

Step.02

分析客户情绪和客户问题原因

运用情感分析算法识别客户在沟通中的情绪倾向（如愤怒、焦虑、平和等），同时从聊天记录中深度提取问题细节，通过逻辑推理追溯问题根源（如设备本身质量问题、操作不当、服务流程漏洞等），为后续工单处理提供方向。

Step.03

判断报修紧急程度并分配工单

依据问题的严重程度（如是否影响客户正常运营、是否存在安全风险等）、客户情绪紧急度以及企业内部的优先级规则（如 VIP 客户优先、故障类型紧急等级划分等），判定工单的紧急级别；再结合处理人员的技能匹配度、当前 workload 等信息，自动将工单分配给最合适的处理人员或团队，并同步发送提醒。

Step.04

对关闭的工单给出总结与评价

工单完成后，AI 汇总处理过程中的关键信息（如问题描述、处理方案、耗时、客户反馈等），生成工单总结报告；同时结合预设评价维度（如处理效率、客户满意度、问题解决率等），对工单处理质量进行自动化评分，为后续服务优化和人员考核提供数据支持。

智能工单的优势

工单分拣分配

自动解析聊天记录，识别工单问题等类型，准确率超95%，减少人工分类误差

情绪识别分级

客户情绪分析，对愤怒/焦虑等情绪标记红色预警，触发优先处理机制

动态资源调配

自动划分紧急等级，并匹配适合的专员，工单平均处理时长缩短40%

数据驱动迭代

自动生成处理报告，统计响应速度、解决率等指标，为服务流程优化提供可视化数据看板

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