人工智能技术在信息服务中的应用

赵西林 王占峰 马维峰

（1.国网陕西省电力公司信息通信公司西北分部运维中心 陕西省西安市 710004）

（2.武汉地大信息工程股份有限公司 湖北省武汉市 430074）

“人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统”。人工智能作为一项引领未来的战略技术成为国际竞争的新焦点。2017年国家出台了《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等政策文件。2019年国网工作会议提出要“充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术和先进通信技术，实现电力系统各个环节万物互联、人机交互，打造状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的泛在电力物联网”。国网发布的《泛在电力物联网建设大纲》、《泛在电力物联网2019年建设方案》中明确在人工智能领域开展“电力人工智能算法与模型，多源大数据治理与跨领域智能分析，高性能计算等”技术攻关与应用研究，运用人工智能等新技术，建设国际领先的制度标准智能化管理体系、构建智慧物联体系、研究支撑公司业务开展的人工智能相关技术训练平台。本课题是结合泛在电力物联网建设，从语义分析、图像识别、语音识别、辅助决策等各维度挖掘人工智能的潜在应用场景。针对特定应用场景，形成人工智能技术支撑方案。

1 业务场景

1.1 资源申请

用户申请软硬件资源时，客服机器人可根据资源库中已有申请模板，直接指导用户进行资源申请填报，用户点击提交后，系统自动返回至信息客服坐席。由信息客服坐席根据实际资源情况进行受理。

图1：智能运维中心建设整体架构图

图2：智能运维中心模块交互设计图

1.2 业务咨询

用户咨询具体业务时，智能机器人可根据运维知识库，对用户提出的咨询问题进行在线解答。可以根据不同类型问题或语义进行自我学习，并扩展知识库，建立知识图谱和知识网络。

1.3 故障报修

用户通过智能机器人报修故障时，系统初步判断故障问题并自动向信息客服人员生成客服工单，客服人员根据工程师情况，进行派单处理。

1.4 自动派单

系统根据初步判断，自行生成客服工单，经客服人员确认后，直接派给空闲工程师处理。

1.5 信息发布

智能客服机器人可根据内网信息，滚动通报近期已发布信息。信息客服人员发布的相关信息可通过智能客服机器人推送至用户端，提醒用户发布相关信息内容。

2 架构设计

随着大数据、人工智能的技术发展，对于自动化智能运维的需求已经成为可能。研究针对电网信息客服运维智能管理形成的主要建设思路有：

（1）沉淀运维知识库，对目前已经成型的运行维护机制、规章和业务流程进行梳理，形成结构化的维护管理知识地图。将知识地图中的数据汇聚融合到大数据中心，给智能运维大脑提供数据准备。

（2）建设智能运维大脑，提供智能一站式对话中心，能够通过自然人的自然语言操作和控制运维中心。提供监控预警中心、运维配置中心、自动化运维等，进行调度管理所有的软硬件IT 资源，为西北电网的运行提供智能运维大脑。

（3）已有内部信息化资源调度集成，将智能运维大脑与已有的信息化系统进行集成，通过智能运维大脑解析出的指令，控制和配置已有的信息化系统，从而控制软硬件IT 资源以及生成工单任务。

建设任务按照依赖关系，先有数据基础，然后进行智能运维大脑的开发，再集成已有的信息化系统，构建出完整的智能运维中心。通过智能运维中心的建设，更加高效的解决日常的运行维护工作。

通过对建设任务的整理绘制了图1 所示的总体架构设计图，主要利用已有的基础设施和信息化系统作为数据和后台支撑，以及一站式统一的智能运维平台自动化的完成重复性高并且十分繁琐的运维工作。

用户以自然语言文本的方式向平台输入要执行的相关任务，然后自然语言交互工具会对文本进行意图分析和关键字提取，将其与大数据中心存储的相关信息进行匹配，根据匹配的结果在任务调度中心调用相应的服务接口或系统指令来完成运维操作，并在完成之后给予结果反馈，用户可以根据该反馈来知晓任务执行的详细信息。平台将日常的运维工作进行集成和封装，使得相关人员不再需要自己手动或者以脚本的形式执行任务，不仅提高了工作效率，还能降低由于人员的误操作而造成的损失。

3 技术实现

3.1 沉淀运维知识库

在总体设计图中，知识库的构建是非常重要的，主要包括规章制度、业务流程、运维知识以及FQA 问题集等，将这些数据集成起来是为了让自然语言交互工具能够对用户输入的自然语言文本作识别和解析，以便达到智能运维的目的。对于机器来说，数据是否充分和完善决定了它是否能够准确的知道执行的任务是什么，比如根据存储的运维知识，机器就能理解用户语言中的专业术语和要执行的指令，进而自动化的调用资源去完成任务。而由于运维工作中有许多操作都是重复性的，或者通过固定的脚本就能执行，像这样的一些工作流程通过存储为知识库的方式即可实现自动化管理。

大规模知识库的构建与应用需要多种技术的支持：

（1）知识提取，可以从一些公开的半结构化、非结构化和第三方结构化数据库的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。

（2）知识表示，通过一定有效手段对知识要素进行表示，便于进一步处理使用。

（3）知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。

（4）知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。

知识库能够智能化地保存和管理已有知识，可以利用现有的知识图谱技术对其中的知识进行表示，使用基于图存储的数据库进行存储管理。而知识库的问答可以采用信息抽取的方法，通过提取问题中的实体，在知识库中查询该实体可以得到以该实体节点为中心的知识库子图，子图中的每一个节点或边都可以作为候选答案，通过观察问题依据某些规则或模板进行信息抽取，得到问题特征向量，建立分类器通过输入问题特征向量对候选答案进行筛选，从而得出最终答案。

3.2 建设智能运维中心

智能运维中心是整体建设中最为核心的部分，是用户进行操作的入口，也是所有软硬件资源汇总调度的地方，其中主要包括数据存储中心、自然语言交互中心和任务调度中心，图2 展示了各模块之间具体是如何通过数据和命令交互来完成自动化的运维工作。

3.3 大数据存储中心

大数据存储中心主要是对数据进行存储，以便于提供查询和匹配功能，由于知识库是通过知识图谱的方式构建，所以使用基于图存储的数据库，除此之外还需要借助大数据存储技术存储相关结构化和非结构化数据。为了能够高效的分析用户输入的自然语言内容所对应的执行任务，大数据存储中心不仅需要存储知识库中清洗整理好的知识要素，还要存储从各种电网信息化系统中获取的大量服务器和物联网监测设备等硬件里的相关信息，提取出设备关键的属性字段，如设备的IP 地址、所在的具体位置等，在进行自动化任务时可以利用这些信息知晓要对哪个设备实例做相应的操作。

3.4 自然语言交互中心

自然语言交互中心作为连接用户和其它模块的核心部分，首先需要对用户输入的文字进行解析以确定执行何种操作，然后根据解析的结果去大数据中心查询匹配具体的设备实例并生成动作指令，再通过任务调度中心已经注册的相关设备控制接口去执行指令中的操作，完成之后将接口返回的详细信息传给用户，用户根据反馈信息决定下一步要做的任务。该交互中心主要以任务型对话系统为主，使用智能聊天机器人作为用户的交互对象，机器人通过语义解析用户的语言文本内容，来完成对应的指令任务。

任务型机器人指特定条件下提供信息或服务的机器人，通常是为了满足带有明确目的的用户。由于用户的需求较为复杂，大多数情况下需要多轮互动，用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求，任务型机器人需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。其中的关键是获取意图与约束条件（槽位）以及对话状态的追踪。

基于任务型的聊天机器人主要包含三个模块：

自然语言理解（NLU），当用户语言经过自然语言理解模块时，即需要经过领域识别，用户意图识别以及槽位提取三个子模块。领域识别，即识别该语句是不是属于这个任务场景；意图识别，即识别用户意图，细分该任务型场景下的子场景；实体识别与槽位填充，用于对话管理模块的输入。识别意图就是将用户的话分类到预定义好的类别中，使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型可以实现用户的意图识别，而槽位填充是将用户的话中的词打上语义标签，即序列标注的问题，采用深度学习中的长短时记忆（LSTM）模型进行训练能够获得不错的效果。

对话管理系统（DM），包括两部分即状态追踪以及对话策略，自然语言理解模块的三元组输出将作为对话管理系统的输入。状态追踪模块包括持续对话的各种信息，根据旧状态，用户状态（即上述的三元组）与系统状态（即通过与数据库的查询情况）来更新当前的对话状态。对话策略与所在任务场景息息相关，根据当前对话状态决定机器的行为，输出一个向量。它有三个输入，用户的意图，对话的状态，根据状态从数据库中查找的信息，然后生成一个行为输出，可以使用监督学习和强化学习的方法实现。

自然语言生成（NLG），根据行为输出生成自然语言，利用深度学习中的基于序列模型（Seq2Seq）加注意力机制（Attention）的方法，能够生成符合上下文情境的回复语言。

任务调度中心主要是在指令解析完成之后调用相关的资源完成运维或其他工作，借助已有的电网信息化系统的服务接口进行任务的调度。在现有的信息化软件资源中，包含了诸多硬件设备实例的操作接口，用来远程控制监管设备的各种状态，将这些控制接口统一在任务调度中心进行注册之后，提供给要执行的操作指令调用，从而完成对设备实例的自动化运维。

3.5 已有资源调度集成

在对用户的指令进行解析之后，需要完成自动化的操作流程，因此有必要对现有的各种软硬件资源进行集成。而西北电网成熟的信息化管理系统已经对各种硬件设备进行了监控管理，所以最关键的是对各处分离的软件系统进行统一的管理，相对于硬件来说，软件系统基本都会提供对应的服务接口以便外界访问，并且基于接口会提供相关的操作方法，所以可以通过将与设备控制相关的接口作为服务在任务调度中心进行注册，在需要对应的接口时能够直接调用，并利用大数据集群技术完成任务和资源的统筹调度，以及相关的计算和指令执行等功能。

4 结语

信息客服智能机器人将是一种全新的智能工具，可以 24 小时在线实时回复用户提问，因此将客服机器人作为人工客户服务的补充，其为用户服务的能力相较传统的纯人工客服可以得到明显提高，可以在低投入的基础上为企业的用户提供优质高效的服务。同时，利用人机对话模式，替代客服解答用户高频问题，协助培训提升客服人员技能水平，同时满足网页、APP、微信等7*24 小时文字客服需求，全面提升服务质量，人工客服聚焦高价值业务，降低人力成本，提升人效。