基于“互联网+”的城市轨道交通乘客智能服务模式探讨

张 森，于 敏

（1.广州地铁设计研究院股份有限公司，广州 510010；2.工业和信息化部电子第五研究所，广州 510610）

1 工程背景

目前，国内城市轨道交通普遍采用票亭及车控室兼作客服中心的形式进行乘客服务。在高峰时段，乘客客服需求多，客服中心人员的工作相对饱满；在非高峰时段，客服中心人力资源浪费严重。同时，人工客服上岗前的招聘、培训等都需花费时间和成本，而且一些简单无用的对话会消磨客服人员的热情，处理不好还会影响乘客体验。因此，如何提高客服中心的工作效率，提升乘客的服务体验，减少地铁运营的人力耗费，是目前迫切需要解决的问题。

随着“互联网+”通信技术和互联网产品[1]的不断更迭，乘客获取资讯的方式和习惯也悄然改变，新的客服载体不断衍生，手机APP、微信号[2]等应运而生，使服务不再受时间和空间的限制，让服务触手可及。若城市轨道交通与乘客沟通的窗口仍停留在实体客服中心(票亭)，势必无法跟上当今社会快速高效的节奏。

借鉴其他行业线上客服经验[3-4]，本研究首次提出基于线上线下的城市轨道交通乘客智能服务模式，适应乘客新需求和社会技术发展，将传统的以人工为主的服务模式向线上集中的智能服务模式转变，同时节约车站运营人力，降低运营成本。

2 设计理念

基于线上线下的城市轨道交通乘客智能服务模式的总体设计理念(见图1)如下：搭建全维度的综合智能客服平台，采用语音语义分析及知识模糊推理技术，构建“虚拟客服+人工客服”相辅的咨询服务响应，实现与乘客的远程音视频及自动应答交互[5]，按需解答乘客疑问及远程指导，为乘客提供更为智能、精准的品质专项服务，使地铁咨询服务深度融入乘客线上、线下全方位的服务渠道。

图1 乘客智能服务模式总体设计理念Figure 1 Overall design concept of passenger intelligent service modes

在线上设置移动式互联网客服载体，乘客可随时随地按需查询，或与后台客服进行精准沟通，形成融入市民生活的畅通沟通服务模式；在线下车站设置智能客服自助设备，乘客可灵活地通过自助操作、智能语音[6]及后台客服等方式，提供票务处理、票务查询、换乘指导、站内外导航、运营信息查询、周边信息查询等功能，车站现场将逐步向“无人化”值守转变，形成智能化的车站“一站式”快捷资讯服务方式。

在车站建设快速客服响应服务体制，车站工作人员配置移动式客服终端，通过精准室内人员定位技术，当设备及后台无法解决乘客服务需求时，后台客服“一键式”快速通知就近的现场工作人员进行人工“响应式”“一对一”的精准专项服务。

持续、有效地监控线网服务质量，及时获取乘客服务的意见，后台建立智能化线网服务质量监控系统，结合乘客数据分析，掌握乘客服务需求的趋势，为服务创新发展决策提供有效的数据支撑。

3 系统架构

乘客智能服务总体系统架构采用“线网-终端”两层实时数据传输方式。

线网层开发综合智能客服应用，设置集中客服中心，人工代表辅以智能机器人技术，与所有客服终端实现远程音视频交互，按需服务，达到个性化、精准化、智能化的客服目标(见图2)。

图2 乘客智能服务Figure 2 Passenger intelligent service

终端层由线上地铁APP、微信公众号、官网、邮件等在线客服载体，线下车站乘客自助终端、智能客服中心、移动式客服终端、智能机器人等智能客服自助设备构成，乘客可以在站内站外不受空间时间限制，与客服中心进行无障碍精准沟通，按需求助。乘客智能服务系统总体架构如图3所示。

图3 乘客智能服务系统总体架构Figure 3 Overall architecture of passenger intelligent service system

4 系统功能

乘客智能服务系统主要完成以下功能：

1) 远程音视频交互功能：基于网络音视频和高速传输技术的完善，乘客可以通过线上手机地铁APP、微信公众号等或线下车站现场设备，实现与集中客服中心的客服代表之间“一对一”的交谈互动；客服代表根据乘客的需要，解答客户的疑问，录入乘客的信息，远程辅助操作，帮助乘客快速掌握和完成各类业务，同时可主动对乘客进行呼出服务，通过远程音视频交互完成以下功能：

① 业务咨询：向乘客提供自助式/人工式业务咨询功能，包括公司介绍、线网运营情况、列车时刻表、票种资费、票务政策等业务。

② 投拆申告：受理乘客直接投拆，处理下层车站工作人员转来的投拆。

③ 操作指导：当乘客现场不会使用自助客服设备时，可通过音视频向远程客服中心请求提供操作指导。

④ 呼出服务：通过主动呼出的方式对乘客服务质量进行抽查和用户满意度调查，通过检查考核等手段实现对车站服务质量的监督。或对所受理的乘客有关投诉、建议、业务咨询、业务受理和数据查询等功能请求，不能立即答复的，待后续处理完后，由呼出服务回复客户。

⑤ 交互管理：包括权限分配、技能定义、强拆、强插、三方通话、录音、监听、强制示忙、强制签出、解锁等和话务员服务质量监督有关的业务。

2) 多元化的沟通渠道：除在线音视频交互功能外，与乘客之间还具备其他多种沟通渠道。

① 短信渠道：乘客将需要咨询的内容编辑成短信，发送至地铁客服短信端口以获取服务，可实现业务的查询、咨询等操作，同时客服代表也可以通过短信向乘客进行回复。

② 网站渠道：乘客通过电脑登录地铁官方网站，获取相关服务。

3) 机器人智能应答[7-10]：乘客咨询问题时，机器人自动给出客服在后台预先设置的答案，同时提供知识智能学习、未知问题管理、关键词类维护、语法句式维护、历史记录知识点提取、知识目录维护、拟人化聊天风格、自然语言语义理解、人机协同等功能。

4) 自动语音应答[11-12]：是一个自动的“客服代表”，客户可以利用双音频话机，通过电话按键，从该系统中获得预先录制的数字语音信息，或获得通过文本语音技术动态合成的语音信息。在乘客使用手机或车站智能客服设备呼叫客服中心时，可通过语音菜单获取自助服务，最终极的服务是进入人工服务，从而实现全天候24 h的自助式服务。

5) 智能选择座席：自动呼叫分配功能是成批地处理来话呼叫(包括热线电话、微信、地铁APP、现场设备等呼叫)，并将这些来话按指定的转接方式，传送给具有相关职责或技能的各个客服代表。远程坐席可以实现“一对多”，根据车站早晚高峰灵活配置集中客服定员，进一步提高客服运营效率，节约人员成本。自动呼叫分配功能可以提供循环振铃、集体振铃、自动排队、最闲分配4种来电分配方式。

6) 乘客信息的可视化：系统建立乘客信息及历史数据库，当客服代表接受呼叫时，系统将乘客资料自动可视化弹出，使客服代表迅速地获悉来电客户的身份、背景资料以及历史资料，这在很大程度上决定其服务质量。通过自动被叫号码证实及自动主叫号码证实，呼叫中心将在建立路由的同时，检索与其相连的中心数据库，将客户资料同步地显示在客服代表座席计算机上，方便客服代表的输入，提高效率与正确率。

7) 呼叫同步转移：客服人员在为乘客提供服务遇到无法解决的问题时，会选择将本次服务转给熟练的座席或车站现场的就近站务。车站站务配置移动式客服终端，通过车站WiFi生产网接入客服系统，以及WiFi精准的室内人员定位。在本次服务转出的同时，客户的基本资料及此次通话记录概要也同步转移至受话者，或转移至车站现场的就近站务，免去不必要的问询时间，既提高了效率，又节省了客户的宝贵时间，从而增加了客户的满意度，更提升了公司的服务形象。

8) 人工智能提醒：用于辅助人工客服，在解决基本的重复性工作的同时，人工智能可以通过“顾问”的身份，提醒客服与用户进行交流，人工智能软件分析他们与客户的对话，并提供相应的指导。例如，当他们正在与某人交谈时，软件可能会自动评估对话的动态，如通过乘客语音智能分析乘客的情绪，提醒客服人员放慢语速，或不要打断对方的谈话等。通过合理的人工智能，提升客户满意度。

9) 数据管理功能：包括能够对呼叫及响应的时间进行实时的存储、统计、输出，并且具备生成各种报表的功能。统计分析功能包括对各时期(实时、天、月、年)话务特征的统计，对各时期、各专项业务特征的统计。系统可以统计每个客服代表的话务量、通话时长，以此分析其服务质量等。同时，可以对业务处理数据、乘客资料等重要数据进行数据存储及定期备份。

10) 数据收集挖掘及决策支持功能：系统收集乘客咨询、业务、投诉等服务信息，从中挖掘乘客热点需求及投诉的各方面重点问题，并反馈至相关生产业务部门进行处理，从而逐步提升地铁服务质量及水平。

11) 系统管理功能：提供方便的系统管理功能，提供图形化的系统和网络监管手段，使系统便于管理和维护，包括网络管理、设备监控、维修管理、权限管理、基础信息维护、时钟管理、灾备管理等。

5 定员分析

集中客服代表定员中人工呼入座席的数量N总，可以由以下经验公式计算得到：

其中的符号含义如下：

1) 月呼叫总量(N)是指客服中心每月呼叫总数。广州地铁2018年线网票亭BOM月处理约160万笔(约13条线路、200座车站)，热线电话月呼叫量2.5万笔，再增加现场乘客问询服务量，合计按200万笔计算。参考这一数据，应用本系统后，车站提倡乘客自助完成部分业务，若遇到困难时再呼叫后台，暂按50%的后台呼叫进行估算，即N=100万笔。

2) 人工呼叫比例(m，%)是指人工呼叫占呼叫总量的百分比。鉴于该系统是一个新型系统，前期乘客存在一定的适应期，暂按30%考虑；随着系统的逐步完善及乘客的适应，人工比例会逐步降低。

3) 忙日系数(d，%)是指一个月里最忙一天的呼叫量占呼叫总量的百分比。参考电信热线电话，一般取值7%。

4) 忙时系统(h，%)是指一天里最忙一小时的呼叫量占日呼叫量的百分比。地铁一天最忙的时间集中在早晚高峰期，参考电信行业，一般取值10%。

5) 人工呼叫的平均时长(Tm)是指座席处理一个人工呼叫的平均时长，一般APP或微信通过文字沟通用时较长，音视频在线服务用时较短。电信行业一般取值85 s，考虑到地铁乘客前期的不适应性，建议Tm暂按180 s估算。

6) 通话后整理时间(Ts)是指人工座席处理完一个呼叫后的后续整理工作时间，然后才能接听下一个呼叫。电信行业一般取值5～10 s，地铁建议暂按 10 s考虑。

7) 座席利用率(c，%)是指座席处理工作时间和总时间的比例。电信行业一般利用率在80%～90%，建议地铁暂按85%计算。

综上所述，人工呼入座席定员约为130人。

6 工程实践

2019年4月在广州城市轨道交通产业创新发展大会上，广州地铁发布了《新时代城市轨道交通创新与发展(广州2019)》战略规划，并在2019年9月中国城轨交通业主领导人峰会期间，展示了两座智慧地铁示范车站的成果，其中智能客服是重要成果之一，线上部分及广州塔站于9月同期开通，天河智慧城站于12月开通。

广州塔站与天河智慧城站分别在站厅两端集散厅设置了智能客服中心及乘客自助终端，通过专用网络与运行在管理云平台上的智能客服后台系统进行数据连接，在万胜围控制中心设置集中客服代表座席室，目前共设置了12个座席，系统稳定运行至今。

笔者统计近几个月地铁APP及官微呼入数据，如表1所示。

表1 地铁APP及官微呼入数据Table 1 Data sheet of Metro App and WeChat call

截至2020年3月31日，线上地铁APP及官方微信公众号“智慧客服”累计处理380 604件，月平均54 372件，其中机器智能回复率均为100%(机器人会话过程中，若预设库中没有内容，都会用通用的答案进行回复)。若乘客输入“人工服务”字样，则会转入客服代表接待模式，人工客服接待率 97%。人工客服满意度78%，平均处理时长7 min 32 s，操作截图如图4、5所示。

图4 线上地铁APP、微信公众号的在线客服界面Figure 4 Online subway APP, screenshots of online customer service in the WeChat official account

图5 客服座席软件界面Figure 5 A screenshot of the software interface customer service agent

热线电话系统设计应答流程如图6所示。

图6 热线电话应答流程Figure 6 Response flow of hotlines

终端设备、网页、地铁APP及官微系统设计应答流程如图7所示。

图7 终端、网页、APP、官微应答流程Figure 7 Schematic of terminal, webpage, APP, and WeChat response flows

以“无人值守”的设计理念在车站设置智能客服中心，乘客可以在付费区/非付费区通过自助操作，获得各类超乘/超时/补款/更新等票务处理、票务查询、电子发票、换乘指导、运营信息查询、周边信息查询等“一站式”服务，当不会操作时可呼叫客服中心进行远程指导，设计效果及现场情景如图8、9所示。

图8 广州塔站智能客服中心现场及效果Figure 8 Photograph and effect of intelligent customer service center of Guangzhou tower station

广州地铁“十三五”新线拟全线网实施新型智能客服模式，本工程为大规模推广客服新系统、新设备积累了宝贵的运营经验。

7 结语

笔者通过社会和技术发展潮流，借鉴其他行业客服经验，适时提出轨道交通行业的线上线下的乘客服务新模式，后台搭建综合智能客服平台，通过线上地铁APP、官微等移动手段，线下车站“无人值守”的全自助客服设备，将地铁行业传统以现场为主的人工模式向线上集中智能服务模式转变，同时与实践相结合，融入广州智慧地铁示范工程建设，搭建系统示范平台，测试验证客服新模式的可行性。本文的研究分析以及广州地铁先行先试，可为国内其他城市轨道交通客服新模式的应用提供重要的参考。

图9 天河智慧城站智能客服中心现场及效果Figure 9 Photograph and effect of intelligent customer service center of Tianhe smart city station