智能工单管理系统，助力企业提质增效

客户服务作为企业与客户沟通的桥梁，在企业的生存和发展中起着至关重要的作用。客户服务单数据记录了用户的基本需求，包括投诉单、故障单、需求单等。工单处理与客户体验密切相关，对人员的专业素质要求很高，是一项知识密集型工作。例如，银行系统工单处理人员需要具备丰富的财务知识和较强的分析能力。大型企业每年需要处理数万份工单。然而，目前的工单处理系统工单提交、审批、备案等办公事务环节实现自动化，主要依靠人工分析处理问题。随着IT随着系统规模的不断扩大和新业务功能的不断增加，大型企业每天需要处理的工单数量呈上升趋势，维护人员处理工单的难度逐渐增加。针对工单(非结构化数据)的特点，迫切需要引入人工智能技术赋能企业，开展智能化工单处理，帮助企业智能化、数字化转型升级。

工单处理中存在的问题：

1.问题定位不够准确。由于处理人员经验不足，可能导致问题定位不准确，形成偏差处理方案。这不仅有助于解决问题，而且进一步降低了客户体验，增加了系统运行的风险。

2.工单分类精度低。客户服务需要将工单转发给相应的职能部门，然后将处理结果返还给客户。第一个环节是工单的有效分配。如果工单分配错误，会影响工单的顺利流通。

3.无法快速匹配历史工单。类似的工单重复出现，这是工单处理中常见的现象。经验丰富的处理人员经过长期的经验积累或知识总结，可以快速找到类似的历史工单，并参照历史处理方案进行处理，以确保高效处理。由于人员流动性，新人员短期内无法具备这种能力，导致重复劳动效率低下。

4.工单数据的价值需要挖掘。企业的发展积累了大量的历史客户工单数据。然而，工单往往以非结构化文本数据的形式存储，严重制约了工单数据中关键信息的提取分析和价值发挥。此外，传统的工单分析主要是人工抽样分析，不仅效率低下，而且无法分析所有工单。

长远技术工单系统

工单处理的效率和质量将直接影响客户对企业的认可。为了帮助企业提高质量和效率，昌源技术开发了智能工单系统，以提高工作效率和质量，提高客户体验。

智能化工单处理的第一个问题是如何从非结构化工单描述（一系列语言符号）中获取问题工单的关键信息，这需要人工智能的核心技术——自然语言处理。其次，工单描述的内容在银行业务工单、通信运营业务工单、电力运营业务工单、电子商务服务业务工单等领域范围较强。工单描述语言中的上下文内容和语义环境与专业领域密切相关。

长远技术订单系统以订单数据为原料，构建各种主题分析模型，基于模型运行自动分析，实现订单自动分类、订单、发现投诉热点、挖掘投诉原因、预测业务风险和挖掘二次营销机会，大大提高业务运营管理效率，提高客户满意度和忠诚度。 长远技术研发呼叫中心系统已有八年，功能和使用体验无可挑剔，产品优势多！八周年之际，还推出了聚汇活动，注册即可获得0元享受工单系统和在线客服系统的机会，欲了解详情请咨询客服热线！