人工智能赋能电信用户投诉的应用场景及趋势研究

辛星  武骏  王海燕  张洋  郭薇

（工业和信息化部电信用户申诉受理中心，北京 100083）

摘要：伴随着用户对电信服务要求的不断提高，如何持续增强投诉处理能力、满足人民群众日益增长的服务需求，已成为电信行业提升用户服务质量的重要课题之一。人工智能技术的应用，可有效提升用户投诉服务质量、投诉处理效率并重构投诉服务模式。通过梳理人工智能技术在电信投诉领域的主要应用场景、目前应用中面临的主要问题，对其未来应用趋势作出展望，以期为如何通过技术手段提升电信用户服务能力提供参考。

关键词：人工智能；电信用户投诉；智能决策；智能体

0  引言

电信用户投诉服务是保障电信用户权益至关重要的环节。当前，信息通信行业正处于数字化转型的关键期，随着新技术、新业态的不断涌现，广大用户对电信服务体验和权益保障有更高的期待。如何持续提升电信用户投诉服务水平，切实维护电信用户合法权益，不断满足人民群众日益增长的需求，是电信用户服务质量提升的重要课题之一。近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）大模型技术持续取得突破，正成为赋能经济社会高质量发展的重要引擎^[1]，为解决电信用户投诉处理面临的问题提供了重要路径参考。

为深入了解AI在我国电信用户投诉中应用的相关情况，本文研究团队于2024—2025年先后实地调研了浙江、河北、河南等地，问卷调研了4家基础电信企业，深度访谈对象包括且不限于企业客服中心、投诉处理部门主要负责人，以及部分AI企业的研发人员。基于对上述调研情况、行业政策以及相关文献的分析可见，近年来AI技术在我国电信用户投诉处理中的应用持续深化，工单流转、结果判定等场景纷纷涌现出一批智能化解决方案，有效提升了电信用户投诉处理的效率。

1  AI赋能电信用户投诉的意义

当前，用户对电信服务水平的要求持续攀升、投诉场景日趋复杂多样、处理难度不断加大，在此背景下，AI正逐渐从辅助工具转变为驱动投诉处理模式变革的重要力量。AI技术的加速落地，其意义不仅体现在提升行业服务质量及效率方面，更体现在重构电信用户服务逻辑、保障我国十几亿电信用户利益等方面。

1.1  促进用户服务质量提升

AI在用户投诉中的应用，可有效提升用户服务质量与服务体验。用户来电时，电信企业依托海量投诉数据训练的专用算法模型，结合用户历史投诉数据勾勒精细化的用户画像，提前识别用户潜在的投诉风险；用户来电中，电信企业通过实时语音转写、情绪识别等技术快速捕捉用户诉求，依托大模型与知识图谱为坐席推送智能解决方案与话术，提高用户投诉一次解决率；用户来电后，电信企业通过AI智能外呼自动回访用户，并对服务结果进行确认与反馈，有效提升用户的服务质量。

1.2  助力投诉处理效率提升

传统投诉处理依赖人工打标分类、撰写报告、话音质检，耗时耗力。AI通过比对历史数据分类情况，根据用户投诉内容，实现三级分类码、业务码的自动标注，将人力从重复工作中释放出来，聚焦复杂问题的处理；AI可自动提取工单字段信息及多格式证据材料，生成结构完整、内容规范的标准化报告，大幅缩短报告生成时间；AI通过自动追踪投诉热点、开展问题归因分析、挖掘潜在关联风险，可辅助处理人员提升对高频投诉的预判能力，提升用户投诉处理效率。

1.3  推动投诉服务模式重构

本文调研显示，AI正在重塑用户投诉服务模式。一方面，AI推动处理流程的优化升级，从智能客服提升用户咨询响应速度，到多模态算法分析投诉内容，再到智能责任判定，AI正逐渐替代传统用户投诉处理的人工环节和流程，并能在提升投诉处理效率的同时降低人工判定的主观性。另一方面，AI可以实时汇聚并分析规模庞大的民情民意，实现对社会风险的精准感知^[2]，通过识别潜在投诉风险、发现异常情况、预防群体性投诉等，从源头减少投诉的发生。整体来看，AI对用户投诉服务模式的重构，不仅提升了用户体验，更为电信用户服务质量的持续提升奠定了基础。

2  AI赋能电信用户投诉处理的关键技术

AI技术的应用为电信用户投诉处理模式的变革提供了关键驱动力，通过对语音、文本等多模态投诉信息的统一处理，能够实现关键内容的自动提取、情感倾向的分析及用户意图的深度理解，完成工单智能派发、自动应答生成与投诉预测等。本章系统阐述了AI在电信用户投诉处理应用中的关键技术（见表1），为后续应用场景的论述提供了技术基础。

本文研究团队通过对调研情况的梳理发现，我国基础电信企业已将AI用于电信用户投诉处理的事前有效预警、事中高效处理、事后优化改进中，实现了从基础人工替代、坐席辅助、服务质量控制到投诉热点预测的多方位支撑。

2.1  多模态交互与内容解析

在电信用户投诉处理中，需要同时处理语音、文本等多模态信息，以实现对用户诉求的全面理解和自动响应。该部分技术构建了从感知、理解到生成的完整流程，将非结构化输入信息转化为机器可理解的信息，生成自然流畅的语音或文本交互信息。

语音转文本：自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）技术对用户语音进行了实时转写，生成可供分析的文本数据。

文本理解：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术对转写文本进行意图识别与情感分析，捕捉用户诉求与情绪状态。

深度推理：针对NLP难以处理的复杂、模糊等诉求，大语言模型（Large Language Models，LLMs）进行深层语义理解与上下文推理。

语音合成：文本转语音（Text to Speech，TTS）技术将生成的回复文本转换为自然流畅的语音输出，实现与用户的拟人化交互。

上述技术不仅实现了多模态用户信息的输入、解析与输出，还能感知用户语音中的情绪变化、识别用户意图，提升了用户投诉处理的效率。

2.2  知识图谱与流程自动化

电信企业将内部知识进行结构化处理，便于关键业务流程的自动化执行，为精准决策与高效响应提供支持。

知识结构化构建：通过知识图谱将产品手册、故障处理指南、政策文件等非结构化业务文档，建成由用户、产品等实体与相互间关系组成的语义网络，形成机器可理解的结构化知识体系，为推理与决策提供支持。

流程自动化执行：机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）技术负责执行跨系统、规则明确的业务流程，包括信息查询、工单创建与状态更新等任务，实现标准流程的自动处理。

通过知识图谱构建的语义网络，不仅可为人工坐席提供实时知识支持，还可与LLMs及RPA技术深度融合，实现知识查询、决策推理、自动执行等功能。

2.3  数据分析与智能生成

在用户投诉处理过程中，数据分析、智能生成等技术，为电信企业运营决策和服务内容自动化生成提供关键保障，夯实了服务质量提升与运营效率提升的基础。

精准内容生成：基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术，通过从企业知识库中实时检索专业信息，对LLMs的内容生成逻辑进行优化校准，保障输出内容的准确性。

时序预测分析：运用时序预测算法，结合用户历史投诉记录与网络体验指标等多维数据，构建服务风险预警模型，实现对潜在问题的早期发现。

群体行为聚类：应用聚类算法分析投诉的时空分布规律，并对非结构化工单进行文本聚类，有效识别用户的共性诉求与服务短板。

上述技术在数据分析与内容生成方面发挥作用，可实现数据洞察、内容生成及决策优化，有力支撑电信用户投诉处理的智能化升级。

整体来看，ASR、NLP、LLMs等多模态交互与内容解析技术，知识图谱和RPA技术，RAG及数据分析技术，是AI应用于电信用户投诉处理的基础，可协同赋能用户投诉处理。

3  AI在电信用户投诉处理中的应用场景

本文研究团队的调研结果显示，基于上述关键技术，我国基础电信企业采用自研大模型、DeepSeek等第三方模型方式，构建了从自动化处理、坐席辅助到智能质检、风险预警的全流程应用，典型场景包括智能语音机器人、数字员工、智能坐席助手、全量智能质检及智能报告生成等（见表2）。

3.1  AI承接部分人工流程

为降低运营成本、提升服务效率，基础电信企业通过AI技术实现标准化、重复性任务的自动化处理，使人工坐席专注于用户复杂诉求的处理。目前，智能语音机器人已成为主流应用，其部署模式主要包括两种：一是导航增强型，通过LLMs处理复杂诉求，实现高效的多轮交互与话务分流；二是标准化服务型，主要承担夜间常规业务及日间高峰话务分流。这两种模式均可向人工坐席无缝转接。

在工单自动化处理方面，工单智能派发能够自动识别用户投诉内容并高效分类，识别准确率超过90%。部分电信企业还引入基于多维数据的智能决策机制，根据投诉内容及处理人员的擅长领域，实现工单的动态分配。对于处理规则明确的工单，可通过流程自动化实现从受理到执行的全自动处理。

智能回访和数字员工等通过自动化外呼和模拟人工操作，可节约部分人力资源。智能回访在投诉结案后24 h内自动执行，通过拟人化外呼获取用户满意度评价及用户反馈。数字员工能够提取整理数据、自动执行运营流转等工作，如数字风险防控员对运营质检涉及的服务风险、集团推送、人工质检复核结果进行质量监控，并通知督导及相关人员，压降投诉风险。

3.2  AI辅助坐席处理投诉

针对AI尚不能独立处理的复杂投诉场景的现状，电信企业普遍采用AI辅助人工坐席的方式，以人机协同的服务模式，通过智能坐席助手，为坐席提供知识推送和处理建议，有效提升处理效率与服务质量。

自动填单可根据坐席与用户的对话内容自动生成投诉要点，信息准确率超过85%，处理时间缩短30%~50%。智能话术推荐通过实时语音转写与场景识别，动态生成最优应答话术。案例推送在坐席处理复杂投诉时主动推送相关业务知识点、历史相似案例及解决方案。

3.3  AI质量管理和报告生成

为提升用户服务质量、加强决策管理，基础电信企业采用AI技术对服务数据进行深度分析，实现了从过程管理到决策支持的功能拓展。智能质检已在企业中广泛应用，实现了对客服录音的自动化分析。部分电信企业智能质检已覆盖100%客服通话录音，关键问题识别准确率达到93%。智能质检通过情感分析模型解析用户情绪变化轨迹，为服务质量改进提供了有力支持。智能报告生成能自动生成结构完整的“调查处理报告”，将撰写时间从1~2 h压缩至10 min以内，准确率稳定在85%以上，将人力从繁琐的基础信息整理中释放出来，进行复杂投诉的处理和研究。

3.4  AI数据分析和投诉预警

为实现服务问题及投诉风险的早期识别，电信企业通过整合并分析用户历史投诉记录、实时业务行为、网络指标及外部数据，建立预警预测模型为坐席及后台管理人员提供预警及决策建议。在坐席预警方面，通过语音情绪识别在通话初期快速识别用户负面情绪，为坐席提供实时预警。在用户问题预判方面，目前部分电信企业预判准确率已超过80%。此外，电信企业还通过聚类分析与区域热点分析，以热力图形式展示用户投诉高发区域，并结合网络指标，协助网络部门调整网络资源、实现优化扩容。通过文本聚类等技术，电信企业从历史工单中自动识别共性诉求与服务短板，推动服务水平的持续提升。

4  电信用户投诉中AI应用面临的主要挑战

本文研究团队的调研情况显示，AI技术在我国电信用户投诉服务领域的落地步伐持续加快、融合程度不断加深。但由于用户投诉场景复杂、诉求类型多样、个案差异较大，AI技术应用于用户投诉处理时，仍面临一些挑战。

4.1  复杂投诉场景处理难度大

随着新技术、新业务不断涌现，用户诉求也呈现出“多样化、复杂化、专业化”的特点，对AI技术的认知与处理能力提出了更高要求。之前用户投诉往往集中在话费、信号等单一问题，现在用户的投诉如异地宽带销户设备退还问题，涉及到网络、地域、终端等多个环节，要求AI不仅要有分类能力，还需具备根因分析和知识推理的能力。

从实际情况看，用户投诉的问题中往往会涉及到多个历史关联工单，在各工单中，用户反映的问题和诉求不完全一致，可能覆盖用户开户、停机、销号或携号转网等多个环节，有时还会涉及多年前的某项业务办理争议，业务链条长、时间跨度大。此外，用户投诉问题中往往包括多项争议，如宣传营销、业务办理、收费等，有时会涉及群体性投诉等复杂场景，用户还会因情绪或表达等原因未能清晰表述真实意图，AI在处理上述复杂投诉情况时面临一定的挑战。

4.2  投诉数据的解析、整合难

一方面，用户投诉处理中涉及的凭证数据需从企业跨系统、跨部门、跨业务场景中提取，既有文本类的投诉描述、业务说明，也有图片类的现场照片、系统截图等，还包括表格类的流量明细、音频类的沟通录音、PDF类的业务办理协议等，多源异构数据的解析与整合难度大。

另一方面，用户的业务凭证还存在客观的不规范问题，成为信息提取的额外阻碍，如用户签字模糊、手写备注字迹潦草，用户投诉时语言表述混乱，夹杂口语化表达、方言或简称。此外，各企业账单展示逻辑不一致，不同企业核验规则不互通。本文研究团队的调研结果显示，AI技术在识别上述场景时易出现误读、关系抽取不完整等情况。

4.3  专业知识构建与迭代滞后

模型训练理解速度与业务规则变化间存在滞后，AI模型训练周期长，部署后其知识库和处理逻辑相对固化，而电信企业持续推出的新套餐、新业务，配套的业务规则不断更新迭代，导致现有模型难以快速适配，如针对携号转网场景构建的投诉模型，无法有效解析用户关于未经同意变更套餐的投诉内容，影响服务响应精准度。高质量数据集与知识库仍处于构建阶段，数据飞轮未完全建成，未能与业务规则迭代、新数据成果形成同步联动，进一步制约了垂类模型的迭代升级。

4.4  技术业务复合型人才短缺

在用户投诉处理服务中面临AI技术与业务复合人才的双重挑战。随着AI技术的不断发展，企业亟须组建专业+技术团队^[3]。本文研究团队调研发现，一方面，部分技术人员对投诉处理、工单流转及责任判定等关键业务规则理解不够深入，导致模型构建与真实业务场景之间存在偏差；另一方面，业务人员对人工智能的决策机制与局限性缺乏系统认知，也制约了AI辅助潜力的充分发挥。此外，电信企业现有培训体系多侧重于单一维度技术或业务知识传授，跨领域融合的系统化培养机制不足，这些因素共同制约了AI的落地效果。

5  电信用户投诉中AI的应用趋势

从本文研究团队的调研情况看，AI技术已在我国电信用户投诉服务的多场景中落地，尤其是2025年以来，随着基础电信企业自建大模型的不断升级与国产开源大模型的技术突破，电信用户投诉领域整体呈现出AI技术能力加速落地、应用场景不断增多的态势。可以预见，AI将更深地融入电信用户投诉处理工作中，助力电信用户服务智能化、高效化、精准化发展。

5.1  大小模型协同实现处理智能化

大模型主要负责处理非标准化、复杂度高的投诉内容，执行用户意图识别、深层语义解析、情感分析及文本生成；小模型则专注于高并发、低时延的标准化任务，如敏感信息过滤、基础问答路由等。小模型先对用户输入进行快速筛选与分类，将复杂问题移交大模型进行深度处理；大模型完成分析后，调用知识图谱查询模型或业务规则引擎等专用小模型，获取精准解决方案，最终完成响应输出。在本文研究团队的调研中，电信企业技术部门的专家表示，尽管大模型在用户投诉中的应用潜力巨大，但小模型因其突出的效益优势和稳定性等优势，将与大模型长期并存，大小模型将协同推动用户投诉处理能力的提升。

5.2  数据驱动实现投诉处理精准化

数据为电信用户投诉处理提供核心支撑，通过对用户投诉信息、服务数据的采集、分析与应用，推动用户投诉处理日益精准。首先，通过多渠道汇聚用户投诉数据，整合客服通话录音、在线客服记录、工单文本、网络运行数据等，形成涵盖用户基础信息、历史诉求、服务轨迹等的数据。其次，对数据进行深度分析，实现用户精准画像及投诉态势、重点问题的综合研判，开展多维度、深层次的投诉数据分析，剖析服务短板和监管薄弱环节，精准定位问题根源。最后，将分析结果数据回流反馈到投诉处理的预判、响应、复盘环节，推动投诉处理能力的迭代升级。数据驱动使得用户投诉处理不仅靠人工经验，更以客观数据为决策依据，形成“数据沉淀—知识提炼—服务输出”的良性循环^[4]，进一步推动企业服务效率与用户满意度的提升。

5.3  多智能体协同将发挥重要作用

中国信息通信研究院的研究表明，智能体已渗透至电信、制造、金融、政务、能源、互联网等垂直行业，涵盖数据分析、生产管理、智能客服、智能运维等典型场景^[5]。在电信用户投诉处理中，智能体可根据对用户投诉内容和企业报告材料的分析，实现不同场景、逻辑和标准的智能化适用，从而提升投诉处理的效率与精准度。目前已使用的感知智能体、逻辑路由智能体、推理判断智能体、故障诊断智能体等，实现了部分电信用户投诉处理的端到端自动化，提升了响应速度与用户满意度。从本文研究团队的调研情况来看，这种多智能体协同的工作方式，将在用户投诉处理中发挥越来越重要的作用。

5.4  人机协同实现投诉处理高效化

电信用户投诉处理将突破传统的“人工+单一AI工具”模式，实现人机高效协同。如装维人员可通过视频展示现场网络设备的故障，AI精准定位问题，再通过安全操作完成远程修复，实现人机高效协作。人工聚焦复杂问题的情感沟通与策略判断，如安抚情绪激动的用户、处理复杂需求的投诉。AI承担数据检索、流程自动化、风险隔离等标准化工作，如自动调取用户历史投诉记录、生成标准化工单等，AI与人工的高效配合将大幅压缩投诉处理时长、提升用户满意度。未来，人机协同的电信用户投诉处理方式将成为常态，推动电信服务向更高质量发展。

6  结束语

随着AI技术的持续演进与行业应用的不断深化，电信用户投诉处理正从被动响应向主动干预、从经验驱动向数据驱动变革。大模型、多模态智能体交互等技术的发展，进一步推动了用户投诉处理事前有效预警、事中高效协同与事后处理优化，不仅为行业数字化转型与服务创新注入了强劲的动力，也将有效提升电信服务质量和用户满意度，为构建更高效、更优质的行业服务生态，保障用户合法权益筑牢根基。

Research on the application scenarios and trends of AI in empowering telecom user complaint management

XIN Xing, WU Jun, WANG Haiyan, ZHANG Yang, GUO Wei

（Telecom User Complaint Acceptance Center, Ministry of Industry and Information Technology, Beijing 100083, China）

Abstract: As users’ expectations for telecommunications services continue to rise, a key challenge for the industry is to strengthen its complaint resolution capabilities and consistently meet the people’s growing demand for high-quality service. The application of AI technology can significantly enhance the quality of user complaint services, improve the efficiency of complaint handling, and reshape the complaint service model. By reviewing the main application scenarios of AI in the telecommunications complaint domain, the key challenges currently faced in its implementation, and its future trends, the study aims to offer insights into how technological means can be leveraged to improve telecommunications user service capabilities.

Keywords: AI; telecom user complaints; intelligent decision-making; intelligent agent.