高速公路特情处理云客服应用研究

王文光

招商华软信息有限公司 广东 广州 510663

1 背景分析

目前除了MTC入口自助发卡外，收费站收费车道均需配人员进行值守，每条车道平均需要配置4班人员，执行3班倒，平均配置3~4名收费人员，其他人员还有收费班长、督导、行政等相关人员，随着人口红利的流失，用工成本的日益上涨，收费人员薪资已经成为路段运营主要支出之一。

传统收费站设备并未与云端行业SaaS服务形成双向互动，尚未形成监控、管理和回控的运营模式，对现场无法做到实时可知可控。

目前对于现场的各类收费异常处理仍只采用人工处理模式，一般通过电话让监控大厅人员纸质登记特情信息和指导现场，效率低下[1]。

随着大数据技术的发展，AI技术的成熟，社会各行各业不断融入新技术和智能元素，如何结合新兴技术，建设一套智慧管理、智慧服务的高速公路新型服务体系，降低收费站运营成本，提升收费服务效率，为交通服务提质增效成为越来越多路段客户关注的内容。

2 主要内容

为了进一步提升高速公路收费站通行效率，降本增效，行业内也做了相关的思考、讨论和创新，例如瘦车道收费系统、MTC智能收费等。因此高速公路特情处理云客服应运而生，云客服为智能收费机器人（边缘设备）提供了以特情处理、人工呼叫、远程运维、人效管理、查询与监控、报表呈现为代表的云端服务能力，综合了车辆结构化、车型识别的AI技术，运维可视化和边缘节点管理的AIOps远程运维技术，基于数据仓库的大数据分析处理技术，人机对话的音视频理解技术，以领导、特情处理人员、维修人员和系统管理员等不同视角关注机器人客服服务的不同维度，为机器人收费业务的可靠、安全运营提供了云端服务保障能力[2]。

3 总体设计

3.1 设计思路

特情处理云客服主要的业务职责是实现车道特情的云端处理能力。当车道产生特情事件后，智能收费机器人将事件发送到云端和现场的智能终端，云端客服系统根据各个路段、收费站配备的客服人员进行派单，每个座席可以处理多个车道的特情，根据配置可以同时处理多起特情。围绕特情处理能力，通过语义理解和自助对话，增强车主与智能收费机器人交互能力，应用图片、视频对讲让云端客服了解现场情况并能做出初步特情处理，通过车辆结构化、车型识别等AI能力，为特情场景识别车牌、车型等信息，为云端客服人员做出合理判断保驾护航，通过机器人监控能远程感知机器人工作状态并能进行远程控制和干预，云端客服人员处理的事件可查询、可度量，通过不同维度的报表和人效管理功能，为路段运营人员和领导提供较强的监管能力。通过边缘设备管理能力，提供了智能收费机器人注册、参数管理、容器管理和远程升级等功能，增强对云端客服的设备保障能力[3]。

3.2 架构设计

特情处理云客服架构如图1所示（见文末）。

图1 特情云客服技术架构图

3.3 部署架构

特情处理云客服系统部署架构如图2所示（见文末）。

图2 特情云客服部署架构图

4 总体功能

系统功能架构如图3所示（见文末）。

图3 系统功能架构图

5 实施效果

特情处理云客服系统配合边缘设备如智能机器人和车道手持智能终端构建了完整的收费和特请处理业务能力，已经在全国十几个地区推广落地了，在一定程度上解决了降本增效的运营痛点，提升了云端对车道软件和设备的控制能力，符合行业发展的趋势，获得了路段业主和省中心的大力支持。

6 结束语

在取消全国高速公路省界收费站和费显点亮工程之后，业界对行业的发展趋势做了大量的探索和尝试，如何进一步降本增效，让车道设备和软件在云端可控、可管理、可监测，不断提高端和边缘侧的信息化水平，向着瘦终端方向突破，业务逻辑尽可能放在云端集中管理和升级，这是一个待解决的行业痛点。

特情处理云客服通过视频、图片、人机交互、AI辅助进一步将车道现场需要处理的工作迁移到云端，利用云端的集约化处理，效率高成本低，一位云端客服人员可以同时监管和处理几十个车道的特情，大大节约了车道的人员配备要求，车道的无人化、少人化意味着我们可以通过技术的不断演化，让终端更简单，云端更智能，向着全自由流、信用通行又迈进了一步。