简介：哔哩哔哩客服坐席调度系统经历了从外部采购到自研的演进过程，通过引入均衡分配、熟客优先等调度策略，以及智能问答、向量搜索等技术，显著提升了服务效率和用户满意度。
随着互联网的快速发展和用户体验要求的不断提升，客服系统作为企业与客户沟通的重要桥梁，其重要性日益凸显。哔哩哔哩（B站）作为国内领先的视频分享网站，其客服坐席调度系统也经历了从初步搭建到不断优化迭代的演进过程。
在过去，B站的客服系统主要是外部采购的，但这一系统存在诸多不足。首先，其稳定性较低，缺乏良好的拓展性和伸缩性，难以应对突发的流量高峰。其次，该系统与B站的产品体系无法打通，难以实现业务定制化，导致服务效率低下。此外，高昂的采购成本和系统老旧导致的低效率，在降本增效的大背景下显得尤为突出。因此，B站决定开展新客服系统的自研工作。
在自研初期，B站团队进行了深入的调研和规划。他们访问了客服系统领域表现优秀的知名公司，从业务和技术的角度进行了全面分析。同时，团队还深入访谈了负责客服流程运营的团队以及各项功能团队，包括质检、舆情、机器人、工单、二线、数据等，并全面体验了现有的系统，获取了许多细节性的宝贵经验和一系列建议。
基于调研结果，B站团队开始了新客服系统的设计与实现。他们首先构建了客服系统的整体架构，包括C端入口、智能问答、客服坐席调度、客服工作台、知识库、IM聊天基础能力、客服工单和权限管理等核心模块。其中，客服坐席调度系统是整个客服系统的核心组成部分，负责给用户选择合适的客服人员，同时兼顾客服人员的工作平衡。
在坐席调度系统的设计中，B站团队引入了多种调度策略，包括均衡分配、熟客优先等。均衡分配策略将用户请求平均分配给各个坐席，以平衡工作负荷，提高整体服务效率。熟客优先策略则根据用户的历史服务记录和需求，将用户优先分配给曾经提供过优质服务的坐席，以提高用户的服务体验。
为了进一步提升服务效率，B站团队在客服系统中引入了智能问答功能。他们利用检索式模型，结合BERT文本向量化技术和Faiss向量搜索库，实现了对用户提问的快速准确匹配和回答。当智能问答无法解答用户问题时，系统会无缝转接到人工客服，确保问题得到及时解决。
自研的智能客服系统在上线后取得了显著成效。智能问答拦截率大幅提升至业内先进水平，用户满意度也显著提高。同时，平均处理时长有效缩短，提高了服务效率。这些成效的取得，离不开B站团队在自研过程中的技术创新和持续优化。
未来，B站将继续优化智能客服系统，引入更多先进的人工智能技术，如深度学习、自然语言处理等，进一步提升系统的智能化水平和用户体验。同时，他们还将加强与内部业务系统的整合，实现更加高效、精准的服务。例如，引入千帆大模型开发与服务平台，进一步提升客服坐席调度系统的智能化和自动化水平，为客户提供更加优质的服务体验。
以B站某次大型活动售票环节为例，面对激增的在线咨询请求，B站的客服坐席调度系统发挥了重要作用。通过均衡分配策略，系统成功将用户请求分配给各个坐席，避免了排队过长和客服人员过度劳累的问题。同时，智能问答系统也快速解答了大量简单问题，让复杂问题有机会被人工高效解决。
这一案例启示我们，客服坐席调度系统的优化和创新对于提升服务效率和用户满意度至关重要。通过引入先进的人工智能技术和调度策略，我们可以实现更加高效、精准的服务，为企业创造更大的价值。
综上所述，哔哩哔哩客服坐席调度系统的演进是一个不断探索和创新的过程。通过自研和优化，B站成功打造了一个高效、智能的客服系统，为客户提供了优质的服务体验。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，B站的客服系统将会更加完善和智能。