基于运营商NLP模型，做好AI智能化落地

　　5G及AI的发展给通信行业带来了新的变化和挑战，各大运营商在都希望能结合新的技术为客户提供更好的服务。运营上如何打好AI这副牌，做好智能化落地，文章对此进行了分析探究。
　　随着5G及AI时代的到来，通信行业的竞争也越发激烈，各大运营商都希望能在每个业务中通过AI方式为客户提供更优质的服务，提升用户满意度，保留更多的用户。AI技术同5G技术一样刚刚登上历史舞台，都处于“婴儿期”，日后也都会茁壮成长。
　　本文将结合AI中的NLP模型在通信运营商实际生产环境中的构建落地，从而达到为通信业务用户服务增值增效，同时保留维系客户的应用目标进行阐述。
　　一、运营商AI的应用诉求
　　从通信运营商角度出发，如果可以预知用户行为，例如套餐消费行为、家宽业务拓展、保号维系等，并且有针对性地得知用户产生一系列行为的主要原因是什么，然后，对用户进行有针对性的精准推荐、维系挽留，有目标性的故障问题解决，那么，对于通信运营商来说，这样的智能应用将会为其保留并拓展更多的用户，带来更多的经济效益。
　　从用户角度出发，如果通信运营商可以提早有针对性地帮助其解决使用通信产品时的问题，让其产品体验感更加舒适的话，也愿意继续使用原本的产品服务。
　　当前国内通信运营商针对各自重点业务的精细化运营也提出了一系列AI应用需求，但目前在探索道路上，自研能力尚比较薄弱，比如对4G、家宽等业务的目标客户筛选识别，热线服务质量监测与提升等长期困扰呼叫中心的痛点仍未解构清楚原因，不能为营销增收、热线服务等重点业务提供有效生产力与优秀支撑能力，这些都充分体现了运营商亟需开展AI的应用建设诉求。
　　目前比较行之有效，又能够快捷解决运营商营销增收、热线服务中业务与应用难题的AI方式之一，是构建基于运营商在线服务的NLP模型。
　　二、运营商NLP模型应用
　　基于运营商的客服在线，NLP模型可以以不同应用方向进行设计，如为实现客户与运营产品的精准匹配，对业务或目标客户进行预测推荐的精准营销模型（预测模型、分类模型）；为提高低效客服的服务效率，从热线语义文本、办理日志、签入时长等方向切入，判定出热线服务中的低效客服唤醒模型；结合业务质检标准，通过多维度指标实现对客服通话数据的质量检验模型等等。
　　1。预测模型
　　预测模型主要用于指标的预测、趋势的预测，如新增客户、流量等的预测，主要使用线性回归、ARIMA、时间序列等算法，预测数值是为了对往后的趋势进行准确把握，及时调整市场和产品策略，当然也能更好的完成KPI指标。
　　指标预测模型：
　　新增用户推荐预测；
　　流量增长预测。
　　2。分类模型
　　分类模型主要用于客户细分和目标客户识别，如用户是否离网、用户是否有套餐升档的倾向等，主要使用聚类、决策树、RFM、逻辑回归、决策树和神经网络等算法，分类模型是使用得最为有效的模型，是实现精准营销的基础。
　　潜在商机客户识别模型：
　　潜在4G业务客户识别模型，通过客户消费、通信及终端信息等，识别营销成功高概率客户；
　　潜在宽带客户识别模型，通过客户消费、通信及终端信息等，识别高装宽带概率客户；
　　潜在某项业务目标客户识别模型，通过客户消费、通信及内容偏好等，识别潜在互联网业务客户等。
　　目标客户分类模型：
　　客户等级评定模型，综合客户资费档次、网龄、消费、停机次数等，评定客户星级；
　　数据业务高价值客户识别模型。
　　3。低效客服唤醒模型
　　低效客服唤醒模型，结合客服在业务场景中涉及的三个维度：客服营销成功率、客服营销动作、客服营销效能进行评估。
　　其中，营销动作的识别通过营销动作识别模型来完成。
　　该模型实现的功能为，将通话中客服的对话作为模型的输入，逐句进行分析，再将句子级分析整合通话级的结论，即判断客服是否有营销动作，营销成功效率多少。
　　4。客服能效评定模型
　　结合在热线运营服务场景中，客服的服务质量及效能进行量化评判。通过多维度如业务指标、效能指标、服务指标和营销指标等，综合得出客服针对该服务场景的质量效能得分及缺点，此外，根据客服对各类服务场景的质量效能评定结果，构建客服服务能力雷达图，客观反映客服的服务能力强项和短板。
　　三、运营商NLP建模关键
　　构建效果良好的NLP模型，主要有以下两个关键点。
　　1。做好数据预处理
　　数据预处理的好坏直接影响模型结果和模型准确性。数据预处理主要需要做以下几方面工作：
　　要检查数据的正确性与完整性，不能有明显的错误；做好缺失值和极值处理，一般可用0或平均值替代缺失值，极值也容易让一些统计量和模型偏离；
　　标准化、离散化、降维等处理，标准化将数据缩放在固定的空间，离散化是将连续变量变为分类变量，如不同年龄的人划分为青年、中年、老年等，降维是为了减少入模变量，提取主要的特征，常用因子分析、主成分分析等。
　　2。基于业务解读模型结果
　　要基于通信业务来解读模型结果，模型结果要遵循通信业务流程和逻辑，如果偏离过大，那就可能存在过度拟合问题，需要对模型进行调整。
　　例如，一般用户网龄越高离网的概率越低，但是模型结果却是用户网龄越高，离网的概率也越高，这显然违背基本的业务逻辑，这时，我们就需要好好审视一下模型，是否存在过度拟合、是否抽样有问题等。
　　四、运营商NLP业务增值
　　NLP对运营商业务应用的落地建设，不仅可以对运营商业务能力有效提升，也可为未来业务赋能提供渠道。
　　未来运营商为提升客服热线服务等重点业务的营销价值及运营衍生能力，势必会加大AI应用建设。
　　基于此，以NLP模型为手段，赋能营销和运营为目标，围绕营销体系建设、营销闭环分析、热点服务场景匹配、优秀话术应用等众多应用场景，全面推动AI落地建设，促进营销效率、客服服务效能及质量不断提升，实现运营商降本增效、增值赋能的战略要求。