在新一轮科技革命的背景下，人工智能和大数据技术在政务热线运营端的应用是大势所趋。政务热线的业务知识涉及面广、更新频率高，但培训工作缺乏系统性、针对性、灵活性，因此政务热线存在着培训需求高和培训方式落后的矛盾，亟需借助人工智能和大数据技术赋能培训工作、重塑培训流程，提高培训的质量和效率。政务热线与电信运营商也具有工作流程相对固定、工作内容涉及专业面广，以及工作直接面对群众的相似特性，同时，些许城市的政务热线的实际运营单位也是由运营商负责，所以在智慧培训方面，电信运营商进行的智慧培训方面的探索、实践和经验的总结，同样能为政务热线提供有价值的参考。

本文对电信运营商一线客服代表培训的现状进行分析，从单纯地对客服代表进行培训向对客服代表进行职业的全生命周期管理的研究，提出了面向客服代表生产的培训、考核验证、质检等环节的闭环管理思路。并对智慧培训管理的流程、架构以及服务展望等方面进行了分析和探讨。期望能为政务热线智慧培训提供思路及参考。

客服代表；智能质检；智慧培训

面对国家大力发展“新基建”的当下，各行各业均在融入人工智能、大数据等高新技术，电信运营商在客户服务领域为客户提供了智能化的语音自助服务，沉淀了包括语音识别、语义理解等多项语音能力引擎，并且应用在内部服务人员的培训管理中。在新技术赋能的情况下，仍未能带来客服从业人员的培训管理向从业全生命周期管理的模式转变。接下来将从以下几个亟需解决的方面进行分析。

1.培训对象从面向群体向面向个人转变。传统的客服从业人员培训是根据日常工作中质检出的问题和差错，制定课程向整个客服团队进行岗中的技能加强培训。但是，可能存在问题的人员仅是团队的一小部分，整个团队的加强培训会造成极大的人力和时间的浪费。

2.培训课程从被动接受向主动申请转变。传统的客服培训大多是培训师或者质检人员从发现问题触发培训流程，缺乏细致的技能清单供客服代表主动发起培训请求。

3.培训方式从人工向智能化转变。当前的培训方式，主要通过人工方式分析问题案例，制定课程，并通过笔试的方式验证培训成果。整个过程耗时、耗力，并且培训的结果缺乏实操训练。

4.培训内容从标准培训向精准培训转变。生产中遇到问题，传统的培训模式会向整个客服团队培训，随着区域集约化运营的推进，客服中心由原来几百人的团队增加至几千人，培训成本巨大，急需细化培训课程，建立参培人员与培训课程的映射关系。

5.客服从业人员的服务问题挖掘、课程定制、培训及通关信息全流程数据拉通。人工智能、大数据等新技术加持的环境下，生产、质检、培训及测试等环节的数据拉通是提升整个客服代表从业全生命周期管理的根本。

传统客服培训模式发展进入了瓶颈，电信运营商分别在寻找突破，对客服代表的技能提升从培训的各个环节都进行了升级，质检环节从原有的人工抽检升级成了自动化的智能质检，培训考试也采用了线上方式，但是未能整体上实现从客服代表的培训管理向从业全生命周期管理模式的根本性变革。客服代表从业全生命周期管理，是从人员招聘入职一直到离职或者退休的全过程数据均在系统中记录、维护和管理。

 （一）智慧培训的主要特征

1.对客服代表进行从业全生命周期管理

目前培训管理仅管理培训内容和测试通关信息。在新的智慧培训中，系统从客服代表入职起登记人员属性信息，记录从业过程中的培训、考试、生产等环节的信息数据，为每一个客服代表建立一套独立的数据画像，伴随至人员离职或退休，以开展人员的从业全生命周期管理。

2.打通客服生产、质检以及培训管理等系统数据

实现生产和培训全流程管理的基础就是将原有烟囱相对独立的系统底层数据拉通，构建一套完整的、包括各环节信息的数据中心。满足各环节信息的互相补充，实现环节间的信息协同。

3.智能化、精准化的提供培训服务

智慧培训的系统中拥有了客服代表的基础信息，与生产、质检等系统也打通了数据，建立了协同关系。在此基础上，需要将人工实现质检、培训、生产的操作通过模型的方式配置到系统中，让系统能够按时按点自动触发质检检查、培训推荐、培训、测验的过程，为客服代表提供千人千面的培训。

（二）面向一线客服代表的智慧培训应用场景示例

智慧培训是集客服代表个人信息和生产培训数据为一体，对客服代表进行日常数据采集和画像，系统能够结合管理者录入的模型，针对客服代表进行查漏补缺的培训，随着其技能提升不断更新画像的过程。以生产岗位客服代表为例，工作过程中有部分人员有新知识技能需要掌握，系统根据预设模型推荐指定群体技能培训，完成培训考核再次上岗生产，形成管理闭环。如图1：

 （三）面向一线客服代表的智慧培训技术实现

1.员工智慧培训管理流程设计

面对一线客服代表的培训管理流程有一条主线，以入职为起点，以离职为终点。客服代表入职后，从个人基础信息记录起，参与既定的岗前培训课程，课程培训完成后进入模拟考核验证环节；考核验证通过后，可根据人员技能特点进入指定生产岗位；生产活动中存在质检差错，以及需要补充新产品新知识时，策略触发岗中培训推荐课程和培训；通过模式考核验证后，重返生产岗位。

智慧培训环节动作及相关信息记录如下：

（1）岗前培训环节。培训老师通过系统将既定的岗前通用培训课程及技能提升计划更新至所有人员。

（2）考核验证环节。支持在线答题和定制模拟人工对话策略的考核验证方式，结合岗前课程培训及考核结果更新至个人数据，根据管理人员制定的技能模型匹配出客服代表的技能画像，确定是否适合进入生产岗位。

（3）上岗生产环节。客服生产系统中记录客服代表的日常生产数据，可支持智能培训管理系统或者智能质检模块随时调用。

（4）智能质检环节。智能质检系统根据质检管理人员制定的质检模型，调用指定群体客服代表的生产数据，包括热线接话、工单等，进行智能化质检分析，可形成质检报告、客服代表服务技能报告，以及结合客服代表技能和培训体系模型，为客服代表定制化智能推荐技能提升方案。

（5）岗中培训环节。根据客服代表对技能提升方案的选择，以及后台管理人员对客服代表的培训要求，触发视频自助培训课程，或者现场聚类培训课程。

2.依托统一架构客服系统能力

统一架构客服系统是企业集中建设的客服系统，旨在一点建设支撑全国。客服系统可采用平台+应用的架构，通过一个客服应用，智能中心、知识中心、接触中心、接入中心四个能力中心，模块化的建设实现系统中应用和能力的分离，以确保系统能力的灵活调用。其中，接触中心实现客服代表生产数据的沉淀；智能中心提供语音识别、语义解析、语音合成等智能语音能力；客服应用和知识中心在具备生产使用的同时，集成基础的培训管理能力等。以上的能力模块可以为构建智慧培训管理系统奠定坚实基础。

3.系统架构实现方案

利用统一架构客服系统能力，以接触中心作为智慧培训管理的共享数据中心，在客服系统中搭建智能质检模块，开发智能质检的策略模型配置平台，可支持关键词、短句、权值、上下文等方式的联合分析，能力方面调用智能中心的语音识别、语义解析能力执行分析。将原培训管理模块迭代升级，打通智能质检和生产环境数据，支持客服代表职业全生命周期数据管理，并且支持培训课程体系、员工技能等模型的录入和管理，通过调用智能中心的语音能力实现机器人与人工的模拟对话考试。系统架构如图3所示。