智能客服驱动效率和体验升级，上海电信+昇腾AI的一次民生应用实践_风闻

在互联网服务“秒办、秒回”成为常态的当下，用户对运营商客服的服务感知要求更高。然而，传统客服热线存在诸多问题：机械的语音提示层层跳转，人工客服面对海量咨询时手忙脚乱，难以快速应变和有效解决问题；传统机器人客服缺乏主动性，答非所问，严重影响用户满意度。

为提升用户服务感知和满意度，运营商需推进全员数智化转型，从快速应变和更好处理问题的角度出发，优化客服体系。通过引入智能客服技术，结合人工客服优势，实现人机协同，提升客服团队效能。智能客服应具备更强的语义理解能力，精准识别问题并快速给出解决方案；人工客服借助智能辅助工具提升响应速度和服务质量。同时，优化客服流程，减少用户等待时间，提升整体服务效率，以更好地满足用户需求。

为了保证客服质量，运营商也会定期对电话录音进行抽检，但仅靠人工抽检无法覆盖全量用户，平均抽检率只有2%，这也导致大量潜在的服务问题可能成为漏网之鱼。

我们注意到，上海电信客服热线最近有了一个巨大的突破，在全员数智化转型的推动下，客服效能显著提升。用户等待时间从2分钟缩短至3秒，AI大模型的准确率突破90%，绝大多数用户诉求一次就能解决。此外，话务质检从抽检2%升级为100%实时全检，确保服务质量全程可控。这些改变不仅优化了用户体验，更提升了运营效率，为运营商在激烈的市场竞争中赢得优势。

这个成绩十分突出，那上海电信到底是怎么做到的？背后是一场由昇腾AI算力托举的隐秘突围。

咱们今天就来聊一聊，上海电信的智能客服服务，如何在昇腾 AI 的加持下实现效率体验双重升级。

在运营商进入存量竞争、不进则退的当下，客服业务的智能化可以实时预判用户需求，让人工客服更有针对性地解决用户痛点问题。同时，大量传统流程实现自动化处理，让人工客服把宝贵的精力从重复枯燥琐事中解放出来，投入到更有温度、个性化的服务上。

因此，打造智能客服，成为上海电信降本增效，增强经营韧性、展开差异化竞争的有效手段。

那下一个问题就是，怎么做？上海电信又面临AI方案的选型难题。究竟哪种技术路径能真正适配客服场景的复杂需求？

最终，上海电信综合考虑场景化性能与优化能力、易用性、快速部署和自主创新实力，选择了昇腾。

在此基础上，异构计算架构 CANN 实现硬件资源的高效调度，提升算力利用率，为大模型并行推理奠定基础。而 MindIE 推理引擎则作为基于昇腾硬件运行加速、调试调优、快速部署的高性能深度学习推理框架，能够提高单卡吞吐，缩短响应时间，解决高峰期服务卡顿的问题。

因此，上海电信以昇腾AI为底座，开启了智能客服的探索。

通信与AI，是两个截然不同的行业，在实践中能否高效协作呢？在上海电信的实践中我们发现，有两股力量对技术落地起到了关键作用：

一是上海电信的研发模式创新。

传统的业务开发中，开发人员不了解一线的真实需求，客服人员只能被动接受不符合实际的系统。为了解决这个问题，上海电信立足自研，组建了开发团队和应用设计队伍，并基于昇腾自研了魔方应用系统。该系统让一线客服人员直接参与场景设计，将大模型能力嵌入生产主流程，确保场景与真实业务痛点高度契合。

二是昇腾AI生态的有效支撑。

方案设计上，上海电信采用了昇腾AI基础软硬件解决方案，以星辰 TeleChat2、Qwen2.5作为大脑，由昇腾提供算力，搭建起一套智能客服应用开发系统，让智能客服系统的核心能力大幅提升。

具体来说，基于昇腾的录音稽核微调版本并入生产后，吞吐提升80%，响应时间减少30%，超时率显著下降。大模型在客服场景的准确度，从80%提升到了90%。已有20多个大模型应用成功落地，像AI自动填单、录音稽核、沟通质量检测等，大幅提升了智能客服系统的核心能力。

那么，技术落地与系统能力的升级，对用户来说究竟意味着什么呢？这可能是大众更关心的。

如今，当你使用万号客服服务时，或许会惊喜地发现，即使在话务高峰期，系统也能快速响应，智能客服能够精准识别你的意图，直接提供对应服务，不再答非所问。刚说完自己的信息，系统就自动抓取并完成表单填写，你只需简单确认，整个过程又快又准。而每一通电话都能被实时关注到，一旦出现服务问题，能及时发现并处理。

这些变化背后，是上海电信与昇腾AI一起，通过全员数智化转型筑起的一道质量防线。全员数智化转型不仅提升了服务效率，更优化了用户的服务感知。

这个隐秘的技术故事，也让我们进一步看清了AI的发展方向。行业智能化，高度依赖于软硬件协同、与业务深度耦合的AI方案支撑，昇腾AI正凭借实实在在的业务价值，回应行业的期待，成为伙伴的优选。

很多人认为，AI的故事只在硅谷精英的实验室里。但上海电信告诉我们，让用户“少等几秒”“智能客服精准解答”这样的民生所需，才是AI更应该抵达的地方。

让AI扎根民生，提升用户满意度，是行业智能化的终点，也是昇腾AI产业生态成功的深层动力。