工单，对于任何一位政务热线工作者来说都不陌生，它是政务热线受理市民诉求时，处理和记录市民诉求的载体。市民带着诉求拨打政务热线寻求帮助，话务员通过运用自身掌握的专业知识，以及业务系统支撑平台各功能的使用，为市民答疑解惑。此时，较为简单的咨询类问题可以得到话务员的直接答复，而那些无法由话务员线上处理的复杂诉求则需要形成工单，转派到各承办单位。

工单是如何进行流转闭环的呢？首先，话务员需要将市民诉求以及工单涉及的关键要素详细记录，完成工单建立并进行提交；提交后的工单将根据问题归属派发至承办单位，由承办单位通过对问题的核查，提供确认结果及处理方案；最终工单流转回政务热线，由话务员联系市民做好回访工作，工单进行闭环管理。

可见，工单从建单到闭单的整个流转过程，各环节都需要通过人工进行操作处理。在人工智能的时代，这恰恰是政务热线提质增效的突破口。如何在工单管理的过程中，通过智能化技术的应用，简化人工操作，提升工作效率及质量呢？且听下文道来。

市民致电政务热线诉求种类较多，包括查询、咨询、求助、投诉、意见、公共服务等类型，涉及的领域更是纷繁复杂，如市场监管、社会保障、自然资源、水电气热、文旅、民政等等，当话务员无法在线解决时，则需建立不同类型的工单进行后台流转处理。因工单问题分类选项较多，且建单需要填写的关键信息较多，对于话务员的填单要求就很高。那除了加强话务员培训，提高业务技能外，快速有效提升建单准确率的智能手段还有哪些呢？

1.智能推荐工单类型

借助语音识别ASR、自然语言处理NLP、大数据处理技术，通过机器学习、模型计算，在话务员与市民沟通过程中，实现系统主动识别市民诉求，为一线话务员推荐合适的建单类型，快速辅助建单。话务员只需在推荐的工单类型中进行选择，如此一来不仅提高了建单类型的准确率，又减轻了一线话务员压力。

2.设置模板规范填单

由于每类工单关键信息要素不同，话务员受理时难免存在信息缺失的情况，因此需要将工单填单内容模板化，并与工单类型进行关联配置。当话务员选定某个工单类型时，对应填单模板自动弹出，可有效确保工单信息收集的规范性及完整性。

3.机器替人自助建单

通过对市民诉求与建单情况进行聚类分析，锁定那些必须通过建单流转解决的问题，结合目前人工受理流程，梳理设计人机交互流程，实现机器与市民交流收集关键信息，直接自助建单。即市民致电政务热线，智能机器人进行应答，并根据市民诉求按照设定流程与市民进行交流，并完成信息的收集建单提交，全程没有人工参与，既提高了效率，又有效分流了人工话务。

工单提交后，将根据问题类型、责任归属等关键要素派至不同部门完成后续核查处理工作，此时工单的精准派发、有效处理是关键。如何在人工派单的基础上，实现工单智能流转处理呢？

1.设定规则自动流转

通过对现有人工侧工单流转业务规范以及工单各环节操作流程的梳理，将具有规律性的工单流转规则，借助系统功能的支撑，配置自动处理规则。实现工单提交后按照预设的规则自动流转至指定环节及承办单位，减少人工操作，有效提升工单流转效率。

2.智能推荐承办单位

对于无法通过规则自动流转的工单，则借助于机器学习，通过模型训练，实现工单承办单位的智能推荐，辅助人工派单。

工单正常流转的同时，一定存在差错工单、异常工单的情况。此类工单可否及时发现，并得到有效处理直接影响工单流转质量。那这类工单要如何及时发现并避免呢？

1.工单受理自动校验

针对异常工单建单情况，配置工单校验规则，当建单信息未通过校验时，系统自动提醒，辅助话务员做好规范建单，从源头上减少了不规范工单的生成。

2.智能核查检索漏单

针对话务员承诺建单受理的问题，系统通过关键字检索，并与对应时段内工单记录进行比对，当发现无工单记录的情况时，向指定人员发送问题明细，确保此类问题的及时补救。

问题处理完毕后市民是否满意、感知如何，这是热线最为关心的，也是闭单的关键环节。目前在人工回访的基础上，可实现自动调查市民满意度情况。通过配置自动回访基本规则，工单到达指定时间后，按照规定次数及频率自动与市民进行接触，并按指定话术询问市民问题处理的满意度情况。同时，针对问题未解决、处理不满意的场景，也可实现工单自动再次派发处理，有效确保问题解决率及市民满意度的提升，同时大大减少了人工成本。

想必已经有很多政务热线正在实践上述功能，体验到了智能化运营所带来的高效与便捷，但同时也遇到了一些问题。后期如何进一步优化工单管理的智能化应用，笔者有以下几方面的设想。

1.工单内容自动带入

在目前智能推荐工单类型的基础上，可以考虑更进一步，在话务员与市民沟通过程中，系统自动识别收集关键信息，当填单模板打开时，信息自动带入对应项目中，人工只需进行校验补充完成建单，这样可进一步提升建单效率。

2.填单模板自行迭代

填单模板并非一成不变，现有的模板更新模式是人工梳理、人工配置，那通过机器学习是不是可以实现模板更新自动推荐呢？机器通过对现有模板及问题处理结果内容的学习，归纳整理模板增删调整项进行自动推荐，通过人工校验后确定是否采纳。

3.流转规则智能推荐

目前工单流转规则同样是由人工梳理、手动配置，且新增规则要考虑与现有规则是否冲突，规则越多，难度越大。可以考虑实现规则配置自动化，即人工提出业务诉求，系统通过模型自动推荐配置规则，且通过数据分析对规则冲突进行自动规避。

4.智能推荐处理意见

通过对历史工单处理步骤及详细过程进行机器学习，可以考虑实现由机器人进行问题的初步核查处理，并进行处理意见的自动推荐，话务员只需进行核对及补充即可完成处理环节的操作。由此减少人工操作步骤，实现工作效率的提升。

5.智能稽核异常工单

针对工单流转异常发生卡单的情况，直接影响工单流转效率。此类工单人工很难及时发现，可以考虑通过设定判断标准，当工单符合预设场景时，系统自动将异常工单进行打标，同步向指定人员发送预警信息，确保异常工单及时有效处理。

6.智能核查处理质量

问题处理是否妥善，工单闭单是否规范，在人工核查的基础上，可以考虑实现智能核查。通过设定指定场景（如：问题类型、处理时长、处理结论等），自动检索“不合规”工单进行推送，由人工复核校验，最终定性。