案例复盘：国家电投某省公司智能客服Agent落地纪实

一、客户背景

国家电投某省级供电公司，年服务客户800万+，原有客服中心120坐席，高峰时段排队时长超过15分钟。客户痛点：重复问题占比高（60%）、夜间无人值守、新员工培训周期长。

二、解决方案

旭日神州采用"大模型+RAG+业务系统对接"三层方案：

1. 知识层

梳理2000+份业务文档（电费政策、报修流程、常见问题），构建专属RAG知识库。对电力行业专有名词做了术语增强。

2. 智能层

部署自研客服Agent，支持：

• 多轮对话：理解上下文，支持"那我家电费怎么算"这类追问
• 业务办理：通过API直接查询客户电表余额、报装修单
• 情绪识别：用户情绪激动时自动转人工并生成简报

3. 兜底层

所有高风险操作（如销户、改套餐）必须人工确认。低置信度query自动转人工。

三、项目历程

• 第1个月：知识梳理+POC验证，意图识别准确率78%
• 第2个月：业务系统对接+测试调优，准确率提升至91%
• 第3个月：灰度上线5%流量，稳定后全量

四、上线效果

指标	上线前	上线3个月后
人工进线量	100%	58%
平均排队时长	15分钟	40秒
客户满意度	76分	94分
夜间服务覆盖率	30%	100%

五、经验总结

经验一：行业术语预处理至关重要。电力行业"峰谷平""阶梯电价"等术语必须在RAG中做专有名词加权。

经验二：转人工不是失败，而是设计。我们刻意保留了20%的转人工率，让客户在复杂问题上感受到温度。

经验三：长期运营比一次性交付重要。项目结束后旭日神州保留了3人运维小组，持续优化知识库和意图模型。

六、结语

这是旭日神州在能源行业AI应用开发的标杆案例。我们相信，每个行业都有自己的"国家电投"，Agent落地的关键是深耕业务。