摘 要：本文分析了智能客服系統(tǒng)在不同處理渠道數(shù)量和用戶規(guī)模下的響應(yīng)時間與能耗變化。結(jié)果顯示，增加處理渠道數(shù)量顯著提高了系統(tǒng)響應(yīng)效率，但也導(dǎo)致能耗顯著增加。優(yōu)化措施包括提高并行處理效率、動態(tài)調(diào)整處理渠道、引入能效優(yōu)化算法等。模型構(gòu)建選擇基于Transformer的架構(gòu)，并采用自組織映射（SOM）模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化，以提升系統(tǒng)性能和用戶體驗。性能測試結(jié)果驗證，這些優(yōu)化策略能有效提高系統(tǒng)的性能和能效，確保系統(tǒng)在大規(guī)模用戶請求下保持高效、穩(wěn)定運行，提升用戶整體服務(wù)體驗。

關(guān)鍵詞：電力企業(yè)；客戶服務(wù)；智能機器人；大模型

中圖分類號：TM 727 文獻標志碼：A

隨著信息技術(shù)迅猛發(fā)展，智能機器人在各個領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成為可能。特別是在電力企業(yè)客戶服務(wù)領(lǐng)域，智能機器人的引入可以提升服務(wù)效率和客戶滿意度。馮小桓[1]分析了ChatGPT在上下文理解、模糊查詢處理、對抗攻擊和多語言支持等方面的應(yīng)用潛力，為圖書館智能客服提供參考思路。宋首文[2]探討了大語言模型在商業(yè)銀行的應(yīng)用。大語言模型為銀行轉(zhuǎn)變管理模式、提升服務(wù)質(zhì)效提供助力，同時需要注意數(shù)據(jù)風險等潛在風險因素。杜慶賢[3]進行了類ChatGPT人工智能水平對比測試，并探索其在財會領(lǐng)域的真實表現(xiàn)及應(yīng)用前景。束開等[4]探析了ChatGPT在財務(wù)領(lǐng)域可能扮演的全新角色，并分析其推動財務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展中的潛在價值。吳曉如[5]深度剖析認知大模型等人工智能新技術(shù)對金融服務(wù)帶來機遇與挑戰(zhàn)，在確保安全合規(guī)的前提下，優(yōu)先從相對穩(wěn)定的高價值場景切入，為金融機構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略安排落地路徑提供經(jīng)驗。邱冬陽等[6]介紹并討論了ChatGPT類人工智能給金融行業(yè)帶來的機遇和挑戰(zhàn)以及存在的主要問題和解決方法。

1 智能機器人大模型客戶服務(wù)

1.1 故障報修與處理

在電力企業(yè)中，故障報修與處理是客戶服務(wù)的核心環(huán)節(jié)。以往，客戶需要撥打服務(wù)熱線，詳細描述故障情況，然后等待客服人員記錄、分析并派遣維修人員。這個過程往往耗時較長，且易出現(xiàn)信息傳遞不準確的問題。

通過應(yīng)用大模型參與客戶服務(wù)，可以大幅提升故障報修與處理的效率和準確性?？蛻艨梢酝ㄟ^語音或文字向智能機器人描述故障，大模型能夠快速解析客戶的描述，識別關(guān)鍵問題，并提供初步的解決方案。例如，客戶描述電力中斷，大模型可以根據(jù)描述迅速判斷可能的原因（例如線路故障、設(shè)備損壞等故障），協(xié)助進行故障定位的同時為客戶提供具有專業(yè)水準的緊急處理建議。這能夠幫助客戶自行解決簡單問題，如果需要維修人員到現(xiàn)場處理，大模型可以自動生成工單，并實時通知相關(guān)部門和人員。這一過程不僅縮短了客戶等待時間，還提高了故障處理的準確性。智能機器人可以24/7全天候工作，也能夠進一步確?？蛻粼谌魏螘r間都能得到及時響應(yīng)和處理。

1.2 賬單查詢與解釋

賬單查詢與解釋是電力企業(yè)客戶服務(wù)的另一重要領(lǐng)域?？蛻艚?jīng)常對賬單內(nèi)容、費用構(gòu)成等問題有疑問，需要咨詢客服人員。傳統(tǒng)方式中，客服人員需要逐一解答，不僅費時費力，還可能因為解釋不清導(dǎo)致客戶不滿意。

大模型可以通過自然語言處理技術(shù)，智能查詢客戶的賬單信息，并詳細解釋費用的構(gòu)成。例如，客戶可以通過智能機器人查詢某個月的電費賬單，大模型會提供詳細的費用明細，包括基本電費、峰谷電費、各類附加費等，并解釋各項費用的計算方式和標準。這不僅幫助客戶更好地理解賬單內(nèi)容，還減少了由信息不清晰引發(fā)的疑問和投訴。此外，大模型還能基于客戶的用電習慣和歷史數(shù)據(jù)，提供節(jié)能建議和費用預(yù)測，幫助客戶優(yōu)化用電，降低電費開支。

1.3 服務(wù)投訴處理

服務(wù)投訴處理是客戶服務(wù)中不可避免的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)上，投訴處理流程復(fù)雜，涉及多個部門協(xié)調(diào)，效率較低，容易引發(fā)客戶不滿。

通過應(yīng)用大模型，服務(wù)投訴處理可以變得更高效、更智能化。智能機器人可以通過語音或文字與客戶互動，快速收集投訴信息。大模型可以根據(jù)客戶的描述，自動分類投訴類型，例如電力中斷、服務(wù)態(tài)度、賬單問題等，并根據(jù)問題的緊急程度和類型給出初步解決方案。例如，客戶投訴電力中斷，大模型可以立即查詢相關(guān)區(qū)域的電力狀況，判斷是否是區(qū)域性問題，并告知客戶預(yù)計恢復(fù)時間；如果是個別問題，就可以快速安排維修人員處理。此外，大模型可以自動生成投訴記錄，并通知相關(guān)部門跟進，確保投訴問題得到及時處理和反饋。這種智能化的處理方式不僅提高了投訴處理的效率，還增強了客戶滿意度，降低了因投訴未及時處理引發(fā)的負面情緒和后續(xù)問題。

2 模型構(gòu)建

2.1 架構(gòu)設(shè)計

針對電力企業(yè)客戶服務(wù)復(fù)雜多樣的特點，選擇了適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行的Transformer-based架構(gòu)（例如BERT、GPT等）。這些架構(gòu)具有出色的語義理解、對話生成和上下文記憶能力。同時，當考慮擴展性和實時性需求時，系統(tǒng)也做出相應(yīng)調(diào)整，通過持續(xù)優(yōu)化學(xué)習其客戶需求。其架構(gòu)設(shè)計如圖1所示。

圖1展示了所選用的模型架構(gòu)。這一框架基于服務(wù)器連接網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)關(guān)與本地數(shù)據(jù)。該框架將用戶輸入數(shù)據(jù)傳入Transformer網(wǎng)絡(luò)中，在各個層級經(jīng)過多次處理后輸出響應(yīng)結(jié)果，形成其動態(tài)響應(yīng)能力和信息檢索功能?；诖?，模型得以支持實時通信功能，并基于網(wǎng)關(guān)保護支持通信的可靠性。其基本功能包括常見投訴處理等單純文字模型，也可以通過內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)協(xié)同等方式輸出個人信息與保修信息，從而與運維相結(jié)合提供實時信息反饋，實現(xiàn)故障報修與簡易問題的在線處理。大模型需要專一化元分類器的再訓(xùn)練，以便在圖Q學(xué)習框架下實現(xiàn)既往賬單信息和相關(guān)個人信息的挖掘整理，為實時反饋的客戶解答和分析提供支持，并適當提升節(jié)電宣傳能力。

總體來說，這種結(jié)合了深度學(xué)習技術(shù)與自然語言處理領(lǐng)域最新進展的框架能夠為智能機器人提供強大功能支持，在客戶個人信息和歷史信息的檢索基礎(chǔ)上實現(xiàn)智能客服對話，利用內(nèi)部數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障報修和賬單解讀，并兼顧系統(tǒng)內(nèi)部計算和網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度功能等其他協(xié)調(diào)需求。

2.2 訓(xùn)練與優(yōu)化

其用戶數(shù)據(jù)采用自組織映射（Self-Organizing Maps，SOM）模型來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和優(yōu)化。每個節(jié)點與輸入數(shù)據(jù)空間中的一個向量關(guān)聯(lián)。這一過程中，用戶數(shù)據(jù)與項目間發(fā)生交互，構(gòu)建了用戶數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并隨機賦予權(quán)重，如公式（1）所示。

D={x1，x2，…，xm} （1）

接著進行競爭學(xué)習。來自客戶實時交互信息的輸入數(shù)據(jù)被送入網(wǎng)絡(luò)，每個輸入向量與節(jié)點的權(quán)重進行比較，從而評估新增客戶信息的價值，競爭過程中，輸入向量x 與節(jié)點j的距離如公式（2）所示。

Dj=||x-xj||2 （2）

式中：Dj為輸入向量x與節(jié)點j的距離；wj為節(jié)點j的權(quán)重向量。

這一權(quán)重更新公式如公式（3）所示。

wj（t+1）=wj（t）+η（t）?hjj（t）?（x（t）-wj（t）） （3）

式中：η（t）為學(xué)習率；hjj（t）為鄰域函數(shù)，控制節(jié)點權(quán)重更新的幅度和范圍。

在權(quán)重更新階段，勝出節(jié)點及其鄰近節(jié)點的權(quán)重根據(jù)輸入向量的特征進行調(diào)整，使它們更接近輸入向量的特征。這個過程通過學(xué)習率控制，逐步調(diào)整節(jié)點權(quán)重。然后，重復(fù)以上步驟進行迭代訓(xùn)練，逐漸調(diào)整節(jié)點的權(quán)重，直到網(wǎng)絡(luò)收斂于穩(wěn)定狀態(tài)。這確保了模型能夠捕捉輸入數(shù)據(jù)的特征和分布，構(gòu)成立足于客戶數(shù)據(jù)的客服模型。

通過SOM模型的訓(xùn)練和優(yōu)化過程，智能客服系統(tǒng)能夠充分利用大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和分析能力。這不僅提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和用戶體驗，還為電力企業(yè)客戶服務(wù)的智能化發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。

3 性能測試

3.1 測試環(huán)境

本文基于所描述的架構(gòu)設(shè)計和訓(xùn)練優(yōu)化過程進行性能測試，針對所選的模型架構(gòu)評估模型在不同規(guī)模和不同渠道數(shù)量下的響應(yīng)耗時與耗能情況，從而針對系統(tǒng)的實時性需求，測試模型在實時環(huán)境下的性能表現(xiàn)。這包括評估模型處理實時交互信息時的響應(yīng)速度和性能穩(wěn)定性，需要通過模擬實際用戶交互場景，測試系統(tǒng)在不同負載下的表現(xiàn)。模型也需要測試模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時的擴展性能力，通過逐步增加數(shù)據(jù)量和并發(fā)用戶數(shù)，評估系統(tǒng)在不同規(guī)模下的性能表現(xiàn)。這有助于確定系統(tǒng)在面對未來業(yè)務(wù)增長時的可擴展性。

智能客服系統(tǒng)的性能測試中，將系統(tǒng)部署在阿里云服務(wù)器上，以確保測試環(huán)境的穩(wěn)定性和可靠性。服務(wù)器的具體配置參數(shù)為4核CPU、16G內(nèi)存、40G硬盤和CentOS7.2操作系統(tǒng)。為了全面評估智能客服系統(tǒng)的性能，在試驗中使用了多種移動終端設(shè)備進行交互，作為客戶端訪問系統(tǒng)測試大模型的響應(yīng)耗時。測試中所用的終端設(shè)備包括三款智能手機：iPhone 7、iPhone X和小米9。其中，iPhone 7配備A10 CPU、2G內(nèi)存，iPhone X配備A11 CPU、3G內(nèi)存，兩者均運行iOS 13操作系統(tǒng)，并使用Safari瀏覽器進行測試。小米9配備驍龍855 CPU、6G內(nèi)存，運行Android 9操作系統(tǒng)，并使用Chrome 76瀏覽器進行測試。所有終端設(shè)備均通過瀏覽器在移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進行遠程異地測試，以模擬用戶在不同網(wǎng)絡(luò)條件下的實際使用情況。

通過以上性能測試，可以全面評估智能客服系統(tǒng)在處理電力企業(yè)客戶服務(wù)方面的表現(xiàn)，從而發(fā)現(xiàn)潛在問題并進行優(yōu)化改進，進而確保系統(tǒng)能夠高效、穩(wěn)定地運行，為電力企業(yè)客戶提供優(yōu)質(zhì)的智能化服務(wù)。

3.2 響應(yīng)耗時測試

根據(jù)性能測試結(jié)果，進一步優(yōu)化模型的算法和架構(gòu)，提升系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性，確保能夠長期滿足大規(guī)?？蛻舴?wù)的需求。

針對不同用戶規(guī)模條件的耗時，其結(jié)果如圖2所示。

響應(yīng)耗時測試中，隨著并發(fā)用戶數(shù)量增加，系統(tǒng)響應(yīng)時間顯著增長。舉例來說，針對10個用戶，系統(tǒng)響應(yīng)耗時為2.12s；針對1000個用戶，響應(yīng)耗時增至4.98s；針對20000個用戶，響應(yīng)耗時則達到6.73s。這顯示系統(tǒng)在處理大規(guī)模用戶并發(fā)時，響應(yīng)時間明顯增加。SOM模型的迭代優(yōu)化也對系統(tǒng)響應(yīng)時間產(chǎn)生了顯著影響。在1000個用戶的情況下，進行1000次迭代時，系統(tǒng)的響應(yīng)時間長達86.2s，20000萬用戶的2000次迭代更達到226.16s。這表明當前的服務(wù)器配置可能不足以支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)流量，因此當處理復(fù)雜數(shù)據(jù)計算時，系統(tǒng)性能可能受到限制。

基于1000用戶條件設(shè)置多渠道不同迭代條件的耗時情況如圖3所示。

隨著渠道數(shù)量增加，耗時顯著下降，當處理6個渠道時，平均需要48.65s響應(yīng)耗時，渠道數(shù)量增至12個時，平均需要34.71s。當有96個處理渠道參與時，僅需18.90s即可完成相同量級響應(yīng)操作。隨著更多通路被納入并行計算中，系統(tǒng)更擅長利用多核心或者并行計算資源。處理任務(wù)可以更有效地被分配到各個通路上進行分別處理，達到負載均衡狀態(tài)，更多通路意味更高概率地命中緩存或者預(yù)取機制，減少了等待I/O操作消耗。

從當前測試結(jié)果來看，在此場景內(nèi)逐步增加并發(fā)請求量確實對整體服務(wù)質(zhì)量有積極影響；但也需要注意其他方面（例如服務(wù)器配置、SOM模型復(fù)雜度等問題）對服務(wù)性能帶來的額外壓力，需要綜合考慮調(diào)整相關(guān)設(shè)置，以達到最佳用戶體驗和服務(wù)穩(wěn)定運營狀態(tài)。

3.3 響應(yīng)耗能測試

針對不同用戶規(guī)模條件的耗能，其結(jié)果如圖4所示。

隨著處理渠道數(shù)量增加，系統(tǒng)響應(yīng)時間顯著下降。這表明系統(tǒng)的并行處理能力顯著提高。當96個渠道時，響應(yīng)時間僅為18.90s，比6個渠道時減少了61.1%。這一特征表明，增加處理渠道數(shù)量能夠有效提高系統(tǒng)處理效率。隨著用戶規(guī)模增加，系統(tǒng)需要處理更多的請求。這意味系統(tǒng)需要更多的計算和存儲資源來處理這些請求，處理大量用戶請求需要更高的計算能力，這導(dǎo)致系統(tǒng)的處理器、內(nèi)存等硬件資源負載增加，系統(tǒng)的I/O操作頻率也隨之上升。這增加了磁盤和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的使用率，進一步提高了能耗。

基于1000用戶條件設(shè)置多渠道不同迭代條件的耗時情況如圖5所示。

隨著處理渠道數(shù)量增加，系統(tǒng)的并行處理能力提升，響應(yīng)時間顯著減少。然而，這也導(dǎo)致能耗增加。這種現(xiàn)象表明，當系統(tǒng)增加處理渠道數(shù)量時，雖然提高了響應(yīng)速度，但也消耗了更多的電能，處理渠道的增加雖然提升了系統(tǒng)的處理效率，但也增加了任務(wù)調(diào)度的復(fù)雜性。更多的任務(wù)需要更復(fù)雜的調(diào)度策略來分配到各個渠道，增加了處理器的開銷。并行處理需要處理器進行更多的同步和通信操作，這些操作都會增加系統(tǒng)的能耗。

4 結(jié)語

本文探討了面向電力企業(yè)客戶服務(wù)優(yōu)化的智能機器人大模型構(gòu)建過程。通過合理設(shè)計模型架構(gòu)、有效利用數(shù)據(jù)和持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)性能，智能機器人在提升電力企業(yè)客戶服務(wù)效率和質(zhì)量方面具有重要的應(yīng)用潛力。未來，隨著技術(shù)進一步發(fā)展和應(yīng)用場景擴展，智能機器人將在電力行業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用，為客戶和企業(yè)帶來更多的價值和便利。

參考文獻

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