济南供电公司供电服务指挥人员利用数字同事“济小辉”审核工单。葛剑飞 摄

6月20日，在济南供电公司供电服务指挥中心，该中心监测指挥班班长谭苏君查看当日各类工单的处置情况。他介绍，该公司年均处理95598工单7万余件、12345工单5万余件，供电服务指挥中心座席人员全年需要重复几十万次工单接派和督办工作，单纯依靠人工难以高质量完成。

供电服务指挥业务和客户用电体验息息相关，又涉及营销、设备、调度三大专业。如何让供电服务指挥工作更高效更精准？2023年4月以来，济南供电公司应用流程自动化机器人、人工智能、大数据技术，在供电服务指挥中心上岗了三名“数字同事”，即数字指挥员“济小辉”、数字分析员“济小曦”、数字监测员“济小策”，优化服务调度、数据挖掘、风险防控工作，提升供电服务指挥中心运营质效。

数字指挥员“济小辉”

让服务调度更精益

数字指挥员“济小辉”的主要职责是协助座席人员处理全渠道客户诉求工单，涉及工单转派、督办、审核三个 环节，具备自动督办、自动审核、自动抓取回访评价等能力。

谈起应用数字指挥员之后作业模式的变化，谭苏君说：“以故障报修工单的转派环节为例，传统模式下座席人员收到故障工单后，需要凭借工作经验派发工单，如果地址判断错误就会造成工单回退。现在，我们构建了百万级地址库，实现客户地址与具体负责的台区经理一一对应。收到工单后，系统会自动根据报修地址，秒级自动派单给台区经理。现在，我们中心的自动派单正确率已经达到98.87%。”

在工单督办环节，“济小辉”通过流程自动化机器人自动识别需要督办的工单，并第一时间提醒座席人员处理。在工单审核环节，“济小辉”可自动审核工单回复中的固定字段，如户名、户号、地址、联系电话等，座席人员仅需确认工单中现场人员输入的内容，实现单张工单人工审核仅需约1分钟，审核效率提升80%。

“济小辉”上岗后已累计应用3万余次，推动济南供电公司故障工单的平均人工处理时长由25分钟缩短至6分钟。在“济小辉”的辅助下，该公司供电服务指挥中心在座席人员减半的情况下，工单回复规范率、接派单及时率依然保持100%，减负增效成效显著。

数字分析员“济小曦”

让数据挖掘更精细

工单数据是供电服务指挥中心的核心数据。从海量工单数据中分析发现电网设备存在的隐患、客户服务存在的风险，可以有效提升客户服务水平。

为此，济南供电公司上线了数字分析员“济小曦”，主要协助座席人员开展全量客户诉求工单智能分析，及时预警服务风险，支撑服务趋势感知、设备主动运维等工作。

4月23日，济南供电公司数字化部数据分析专责张娜登录数字分析员“济小曦”后台界面开展数据核查，她介绍：“以前，我们只能分析95598工单自带的信息，无法进一步挖掘工单产生的深层原因。现在，基于数据中台中7大类共400余万条数据，数字分析员将户号作为唯一代码，将工单信息与设备信息联系起来，可以秒级精准对应万条工单设备和客户信息。”

在“济小曦”的帮助下，人工选择统计周期后，数据中台里该周期所有的客户工单和工单涉及的线路、台区等设备信息都清晰呈现出来。“济小曦”还会综合分析工单情况，计算得出涉及工单数量较多的设备、故障报修工单集中的台区，提示运维人员提前介入，及时解决相关隐患。如果某一阶段意见工单较为集中，则需要考虑开展针对性服务，及时为客户答疑解惑，介绍最新的用电政策等。

从2023年10月“济小曦”优化升级至今，济南供电公司已开展225次设备主动运维，通过“济小曦”指导台区经理精准服务1756次，95598工单同比下降45.9%，客户满意率99.05%，提升了4.68个百分点。目前，该公司正在研究利用“济小曦”开展配网重过载统计、客户重复性诉求分析等业务，持续提升工单数据分析应用水平。

数字监测员“济小策”

让风险防控更精准

做好供电服务，及时掌握客户用电情况非常关键。济南供电公司通过数字监测员“济小策”开展客户用电数据实时分析研判，加强客户用电情况感知。

数字监测员“济小策”可协助座席人员开展低压设备运行状态监测、台区停电预警等5项工作。它能按照日、周、月、年的周期统计发生异常情况的台区，并且将监测对象由线路、台区进一步细化至客户，提高供电监测精细度，前移管控风险。同时，“济小策”还可实现供电中心、县级供电公司、供电所的供电情况多维度监测，支持一键查询停电线路、台区、客户等信息。在“济小策”的监测下，配网供电质量一目了然，反映了配网隐患故障治理工作成效。

上半年，济南供电公司未发生频繁停电投诉。

“数据监测员有一点与数字指挥员、分析员不同。它由潍坊供电公司开发，是我们在国网山东省电力公司数据交易市场用数字化积分购买的。”济南供电公司数字化部副主任梁栋介绍。目前，国网山东电力已经通过数据交易市场实现了省内200余个数据产品的便捷应用和快速共享，极大促进了数字化成果的复用和迭代。

目前，济南供电公司正在研发第四名“数字同事”——数字培训员“济小培”。针对业务规范规程、制度标准多，知识点覆盖面广的特点，该公司开发自然语言处理模型，研究利用生成式人工智能技术在知识问答上的优势实现知识库深度学习和精准智能问答，同时持续探索人工智能大模型技术在供电服务指挥技术迭代、座席人员业务能力提升等方面的落地应用。