如何提高座席录入和处理工单的效率？

将大模型技术与座席管理系统、工单管理系统集成，从多个方面实现了提高效率的目的。 下面把整个工单处理流程拆解为几个关键环节，来看看具体是如何实现效率提升的：

一、工单创建与填写：从“手动输入”到“智能预填”

传统痛点： 座席需要一边接听电话，一边快速、准确地记录客户的关键信息，精神高度紧张，容易听错、记漏，导致信息不准确，且录入速度慢。

畅信达的解决方案：

• 语音流实时转写： 这是效率提升的核心。在客户通话的过程中，系统就在后台将双方的对话实时、自动地转写成文字。这意味着： 座席无需再分心打字记录，可以全身心投入到与客户的沟通中，更好地理解客户需求，提升服务质量。 避免了因手动记录而产生的遗漏和笔误，转写文本可以作为最原始的沟通凭证。
• 智能工单填写： 系统不仅仅是转写，更能理解转写的内容。它可以自动识别并提取关键信息点（如客户姓名、联系电话、问题类型、故障描述、地址等），并自动填充到工单对应的字段中。座席要做的，只是在通话结束后快速浏览并确认这些信息，大大缩短了工单创建时间。

二、问题诊断与解决：从“凭记忆搜索”到“知识主动推送”

传统痛点： 面对客户的问题，座席需要凭借自己的经验，或者在庞大的知识库里手动搜索关键词来寻找解决方案，耗时耗力，且答案可能不标准。

畅信达的解决方案：
智能知识库推荐： 系统会实时分析通话转写的文字内容，智能判断客户问题的核心，并自动在知识库中匹配最相关的解决方案、操作步骤或常见问答，然后主动推送到座席的屏幕上。

效果： 座席可以“照方抓药”，直接参考系统推荐的方案来回答客户，不仅响应速度更快，也保证了回答的准确性和标准化，尤其对新座席的帮助巨大。

三、工单分类与流转：从“人工判断”到“智能分派”

传统痛点： 座席需要根据复杂的工作流规则，手动选择工单类型、优先级，并指定处理部门或工程师，这个过程容易出错，导致工单在部门间“踢皮球”。

畅信达的解决方案：
智能工单分类/转派： 系统基于对工单内容（转写文本）的智能分析，可以：

• 自动分类： 自动将工单归类为“咨询”、“投诉”、“报修”等。
• 设定优先级： 根据内容中的关键词（如“紧急”、“无法使用”、“重要客户”），自动设定工单处理的紧急程度。
• 智能路由： 按照预设的规则，自动将工单分配给最合适的处理人员或部门（例如，根据产品线、地区、工程师技能和当前负载情况）。

效果： 减少了人为判断的环节和主观失误，实现了工单的“秒级”精准流转，确保了“正确的事”被“正确的人”快速处理。

四、工单总结与后续：从“重复劳动”到“自动生成”

传统痛点： 通话结束后，座席还需要花时间对通话内容进行归纳总结，撰写处理过程和结果，这是一项重复性劳动。

畅信达的解决方案：
智能工单总结： 系统可以利用自然语言处理技术，对完整的通话记录进行自动摘要，生成一份简洁明了的工单处理摘要，概括核心问题、关键步骤和处理结果。座席只需稍作修改或直接确认即可。

五、质量保障与持续优化：从“抽样检查”到“全面洞察”

传统痛点： 质检只能通过抽检部分录音来进行，覆盖面小，无法发现普遍性问题，且耗时费力。

畅信达的解决方案：
自动质检分析： 系统后期可以对所有转写的文字内容进行全量自动质检。它可以自动检测服务过程中的敏感词、服务禁忌语、规范用语的使用情况，并生成分析报告。

效果： 管理者可以快速发现服务短板、共性问题，并针对性地对座席进行培训，从而从根源上提升整个团队的服务效率和质量。

畅信达系统通过将 “语音转文字” 这一核心技术，与 “自然语言理解” 和 “智能决策” 相结合，打造了一个高度自动化的智能工单处理闭环。
给座席带来的直接改变是：

• 录入环节： 从“打字员”变为“沟通者”和“确认者”。
• 处理环节： 从“独自摸索”变为“有AI助手协同”。
• 流转环节： 从“手动选择”变为“系统自动执行”。

这不仅极大地减少了座席的重复性劳动和操作时间，降低了他们的工作压力和出错率，更让他们能将宝贵的时间和精力专注于与客户的有效沟通和复杂问题的解决上，从而在整体上实现了工单处理效率与质量的双重飞跃。