燕千云功能新篇：AI应用与服务引擎深度迭代

在企业数字化转型的进阶阶段，燕千云通过在AI应用与服务引擎领域的深层迭代，构建了全链路智能质检体系与客服组自治管理机制。本次更新旨在赋能智能客服、质检与知识管理板块，通过数据驱动的精细化治理，实现服务质量的可追溯性与运营决策的科学化。
第一部分：AI应用 —— 从交互自动化到质量治理的闭环

随着人工智能技术在服务场景的广泛渗透，企业对AI的诉求已从单纯的应答率转向回复质量与知识准确性。燕千云ITSM通过引入全维度的智能监控与溯源机制，填补了AI服务过程中的管理空白。
1. 智能会话记录：全流程数字化捕捉

传统的AI服务往往面临“黑盒交互”的痛点，管理层难以还原用户与机器人的真实对话逻辑。

• 数字化捕捉：新增“智能会话记录”页面，按**用户 + 会话ID（session_id）**维度统计对话情况，实现对机器人对话的全量捕获。
  
• 关键行为识别：系统可自动化识别用户是否触发了知识问答、是否转接了在线客服以及是否最终转化为服务工单。
  
• 服务链路完整性：多维度指标关联为评估AI分流效能提供数据支撑，并支持从记录直接跳转至在线客服记录或工单记录。
  

2. 智能会话质检：AI驱动的溯源与调优

为解决知识库更新滞后与AI回复偏差问题，燕千云推出了智能会话质检体系，管理员/质检员可审计用户行为路径，排查回复结果并持续调优。

• 上下文归纳与溯源：系统结合上下文自动归纳用户核心问题，并记录AI回复的处理逻辑，支持排查回复的数据来源，实现逻辑路径的精准审计。
  
• 质量闭环驱动：质检员可对会话结果进行质检标记。针对质检未通过的记录，系统支持直接驱动问答更新或知识补充流程，通过“质检-反馈-调优”闭环确保知识资产持续进化。
  

3. 相关推荐功能：深度引导服务体验

在ITR（从技术到回复）等复杂服务场景下，单一问答往往无法满足深度需求。

• 功能逻辑：问答库支持绑定相关问题并定义开通相关推荐。若问题被命中，智能助理会同步输出答案与相关问题列表供用户点击。
  
• 核心价值：该功能提升了自助服务深度，有效降低用户重复提问率。
  

场景示例：用户咨询商品内容时，系统在提供答案的同时推送关联列表，引导其了解操作方法、定价信息或售后方案等衍生场景。
第二部分：服务引擎 —— 治理模式的精细化与时效管控

服务引擎的优化侧重于提升一线客服的作业效能与管理层的精细化调度能力，尤其是在大型多职能组织中的适用性。
1. 客服组管理模式升级：权责解耦与自治

针对跨部门协同的复杂组织架构，燕千云引入了“客服组各自管理模式”。

• 去中心化配置：支持在客服组上单独设立管理员，管理员可独立配置本组规则、常用语、智能分配策略及自定义页签。
  

• 权责与配置隔离：不同客服组可设置不同的单据服务项、评价推送及知识生成空间。
  
• 业务数据隔离：客服组管理员仅可见负责组内的会话记录、质检结果等数据，实现敏感部门间的数据隔离。
  

2. 响应时效与标识优化：增强时效感知

燕千云在交互层面进行了精细优化，确保服务等级协议（SLA）的严格履行并保障长周期服务的连续性。

• 新会话标识：列表增加“新会话”标识，帮助客服快速区分新接入且尚未响应的咨询。
  
• 未回复时长监控：实时展示客服未回复时长，到达预设“回复预警时长”时高亮显示，回复后计时重置。
  
• 会话锁定标识：针对复杂排查问题，客服启用锁定功能，防止会话因用户短时无回复而自动关闭。
  
• 浏览器通知：用户排队接入、排队超时及取消排队时，新增浏览器通知即时提醒客服。
  
• 转交流程简化：操作从弹窗搜索改为下拉选择，且支持选择客服后反向自动带出所属客服组信息。
  

交互体验优化：生成知识全方位升级

• 交互集成：将普通与智能生成操作统一整合在“生成知识”页签下，配置面板改为固定在右侧的版面。
  
• 覆盖校验：智能生成时，若页面已有填写内容，系统会询问用户是否覆盖，防止误操作。
  
• 待编辑留痕：若未发布便切换页签，系统会保留记录并标记“待编辑”，防止信息丢失。
  

通过在AI应用层构建质检闭环，并在引擎层实现精细化治理，燕千云正助力企业构建一个透明、高效且具备自我进化能力的服务运营体系。

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