自智网络移动业务投诉处理端到端智能化方案

        在通信行业向数字化、智能化转型的关键期，自智网络（autonomous networks）已成为全球运营商与设备商的共识目标。移动业务投诉作为用户感知的最直接反馈，其处理效能直接影响运营商的市场竞争力与品牌形象。

        当前移动投诉处理面临三大挑战：滞后性，用户发起投诉时，故障往往已发生较长时间；定界难，跨域（无线、核心网、传输、业务平台）问题定位依赖专家经验，耗时耗力；评价难，缺乏量化的成效评估体系，导致治理效果难以闭环。

        针对上述痛点，中兴通讯结合自智网络演进路线，构建了移动业务投诉处理整体方案。该方案以“数智赋能”为核心，通过VMAX跨域平台与单域智能体的深度协同，构建从感知、决策到执行、优化的全生命周期闭环体系。

方案架构与业务流程

      中兴通讯移动业务投诉处理端到端方案的核心在于构建了涵盖运营商投诉生产流程、跨域专家分析系统、单域专家系统的立体化协同体系，通过全量数据汇聚与多维AI算法，重塑投诉处理的业务流（见图1）。

        方案在物理与逻辑维度分为三个关键层级：

• 业务流程层：负责投诉受理、预处理、方案制定、集中优化及归档的全流程统筹。这是业务逻辑的起点与终点。
  
  
• 跨域VMAX能力层：利用跨域大数据平台，实现投诉接单后的自动定界。它打破了烟囱式的数据壁垒，将无线、核心网、承载网的数据进行关联分析。
  
  
• 单域工具/智能体层：包含无线智能体（AAX/NGI/NQI）、核心网智能体（CNIA）及承载智能体（BigDNA）。这些智能体基于专家系统和AI模型，对本域内的根因进行深度挖掘。
   

        方案通过智能化手段，将传统流程升级为四个关键阶段：

• 投诉预测拦截：利用AI算法提前发现网络故障，并结合用户感知指标（KQI）进行关联分析。在用户报障前，客服系统即可获取预判结果，实现预测、预防、预处理，将大量潜在投诉拦截在前端。
  
  
• 智能自动定界：依托跨域VMAX平台，系统接收工单后自动触发多维定界逻辑。通过AI规则机与协作算法，将问题精准归因至特定网络层次或业务维度（如弱覆盖、拥塞、干扰等）。
  
  
• 根因定位与协同优化：方案引入“智能体协同”机制，对于跨域复杂问题，通过无线、核心网、承载网三方智能体的并行分析，给出最终根因定位建议，并自动生成优化方案或远程操作指令。
  
  
• 手机App辅助运维： 针对一线运维人员，方案提供了移动端支撑体系，支持快速查询信息、测试记录一键下单，将现场提效目标设定在30分钟以内。

方案特点

        中兴通讯移动业务投诉处理端到端方案实现从被动响应到主动拦截的转型，依托客服预处理能力的提升，有效减少正式入库工单量，构建起完善的事前预防机制；采用分级解耦与意图驱动的递进式能力架构，遵循从自动化到自治化的演进路径，分工具协同、智能体协同工具、全智能体协同三个成熟度层级有序推进；建立了科学完善的闭环评价体系，可对方案实际应用效果进行全面、精准的量化评估，为方案优化迭代提供有力支撑。

预测预防：从被动响应转向主动拦截

        传统投诉处理是“事后处置”逻辑，本方案采用“事前预防”机制。通过构建感知预测模型，系统能实时监测网络KPI波动与用户体验下降的关联度。这种拦截机制通过客服预处理效果的提升，显著降低了正式入库的工单量。

分级解耦与意图驱动

        本方案的能力建设遵循从自动化到自治化的递进式演进路径，整体分三个成熟度层级有序推进，当前正处于第二层级的实施阶段。

        第一层级为工具协同层，聚焦单点工具的自动化改造，通过标准化运维动作的自动化落地，解决基础环节的效率痛点。

        第二层级为智能体协同工具层，以AI辅助专家决策为核心目标，将智能分析能力嵌入现有工作流，实现人工经验与智能能力的深度协同，提升决策效率与准确性。

        第三层级为全智能体协同层，目标是构建意图驱动的自愈网络体系，系统可直接接收 “用户投诉率降低20%”这类业务目标指令，自动完成从目标拆解、资源调整到结果验证的全闭环自治优化。

闭环评价体系（KBI-KEI-KCI）

        本方案借鉴业界自智网络成效评价体系，面向投诉类场景，构建了一套多维度指标评价体系，对方案实际应用效果开展量化评估（见图2）。

• KBI（key business indicators）：关注全局成效，如人员投入降低、人力费用降低、处理时延缩短。
• KEI（key efficiency indicators）：关注单场景成效，如投诉拦截率、平均定界时长、现场处障效率。
• KCI（key capability indicators）：关注单场景能力，如定界覆盖率、二次投诉比例、自动化成效比。

用户价值与商业成效

        本方案已在国内多家运营商规模化落地，形成可复制、可推广的投诉治理实践。以某运营商典型示范应用为例，项目围绕投诉全流程构建端到端自智网络能力体系，落地场景及成效如下：

• T0在线客服环节：构建故障类、规划类、共性问题类三类投诉智能拦截能力，实现投诉源头精准压降；日均调用超3000次，月均有效拦截投诉240单，大幅减少低价值工单流转。
  
  
• T1投诉预分析环节：完成网络与非网络原因共16类场景的智能定界、分类及自动派单能力建设；日均调用600余次，分析准确率≥86%，投诉分析时长缩短60%。
  
  
• T2一线现场处置环节：打造投诉分析、感知拨测、网元查询三类掌上App工具，实现一线移动端高效处置闭环；单张现场工单处理时长节约0.5小时，运维效率显著提升。
   

        从源头拦截、智能定界到一线处置的全流程优化，方案不仅实现了单环节的效率跃升，更通过端到端的能力协同，为运营侧的深度提效、用户感知的精准管理与数据驱动的精细化治理奠定了坚实基础。

• 极致运营效率提升
   

        成效自动化分析模块，实现时间、组织维度投诉治理效果自动对比；跨域投诉处理周期从天级压缩至小时级；减少专家介入比例，降低自有及代维人员投入，人力成本降低30%以上，释放人力聚焦高价值网络规划工作。

• 精准用户感知管理
   

        通过KCI指标监控工单验证通过比例，确保投诉真正解决；建立投诉后评估机制，核查修复后用户感知，杜绝“结案未修好”的二次投诉。

• 数据驱动精细化治理
   

        依托工单端到端统计、成效自动化分析看板，实现各分公司、各场景治理水平可视化；为资源配置提供决策支撑，提升网络建设与扩容针对性。

总结与展望

        中兴通讯提出的自智网络移动用户投诉处理整体方案，通过“预测拦截、智能定界、协同优化、成效评估”四个维度的全流程重构，成功解决了5G网络运维中的投诉处理效率瓶颈。该方案的价值在于不仅提供了一套技术工具，更确立了一套科学的运营方法论。其“三层指标体系（KBI/KEI/KCI）”为运营商自智网络成熟度评估提供了客观依据。

        随着生成式AI（AIGC）与大模型技术（LLM）的成熟，未来投诉处理将向 “对话即服务”的方向演进。中兴通讯将持续深耕自智网络领域，探索大模型在投诉智能研判、根源定位与闭环处置中的深度应用，助力运营商构建更具韧性、更具智慧、更有温度的移动通信网络。