智能工单系统能解决哪些问题？

文章摘要：随着IT系统规模的不断扩大和新业务功能的不断增加，大型企业日常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也逐渐加大。因此需要引入人工智能技术赋能企业，开展智能化工单处理，助力企业智能化、数字化转型升级。那么智能工单系统能解决哪些问题？

随着IT系统规模的不断扩大和新业务功能的不断增加，大型企业日常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也逐渐加大。因此需要引入人工智能技术赋能企业，开展智能化工单处理，助力企业智能化、数字化转型升级。那么智能工单系统能解决哪些问题？

当前工单处理存在的问题：

1、问题定位不够准确。由于处理人员经验不足，可能造成问题定位不准确，形成有偏差的处理方案。这不但无助于解决问题，还进一步降低了客户体验，增加了系统运行风险。

2、工单分类准确度低。客服需要将工单转发到相应的职能部门进行处理，再向客户返回处理结果。首要环节就是工单的有效分派，如果出现工单分派错误的情况，就会影响工单的顺利流转。

3、无法快速匹配历史工单。相似的工单重复出现，这是工单处理工作中的常见现象。有经验的处理人员经历了长时间的经验积累，或者知识总结，能很快找到类似的历史工单，参照历史处理方案进行处理，确保处理高效率。由于人员的流动性，新的人员无法在短期内具备这种能力，造成了低效的重复劳动。

4、工单数据价值亟待挖掘。企业发展积累了海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工作和价值发挥。且传统的工单分析主要是人工进行抽样分析，不仅效率低下而且无法分析全量工单。

沃丰科技Udesk智能工单系统

工单处理的效率和质量，将直接影响到客户对企业的认可度。为了助力企业提质增效，针对当前工单处理存在的问题，沃丰科技Udesk研发了智能工单系统，以提高工作效率和质量，提升客户体验。

智能化工单处理首先要解决的问题是：如何从非结构化的工单描述(一连串语言符号)中获取问题工单的关键信息，这就需要用到人工智能中的核心技术——自然语言处理。其次工单描述的内容具有很强的领域范畴，例如银行业务工单、通信运营业务工单、电力运营业务工单、电商服务业务工单等等，工单描述语言中的上下文内容和语义环境，与专业领域有很强的关联关系。

沃丰科技Udesk智能工单系统以工单数据为原料，构建各类主题分析模型，基于模型运转对全量工单自动化分析，实现工单自动分类、派单、发现投诉热点、深挖投诉原因、预测业务风险以及挖掘二次营销机会等功能，从而大幅提高业务运营与管理的效率，提升客户的满意度和忠诚度。

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