“源”大模型驱动，浪潮打造“智能客服大脑” 原创

在数字经济驱动下，数据中心不断升级，IT架构的不断扩展，服务器、存储设备数量攀升，加之云架构的出现和普及，使得数据中心的复杂程度越来越高，运维管理的复杂程度急剧增加。如何确保数据中心业务的高效稳定运行成为关键。

根据IDC数据，浪潮是中国最大的AI、边缘和云服务器供应商，AI服务器市占率位居全球第一，服务器出货量全球第二。在此背景下，浪潮信息服务与实施团队承接了浪潮信息全部八大产品线客户的远程运维、技术咨询、维修保障、等多类型、多等级的7×24小时全天候的客户服务，以专家服务体系提供从服务受理到故障解决的全场景智能化服务，充分保障客户侧数据中心产品的无忧使用与业务的稳定运行。

浪潮信息服务总监陈彬告诉记者，传统的智能客服系统由多模型多知识库支撑，每个知识库需要人工或半自动搭建，维护成本较高、效率较低。同时，数据中心场景更加复杂、知识门槛更高。企业在智能客服的投入边际效应递减，持续突破比较难。

以智能客服机器人为例，其需要掌握实时的服务政策、技术参数、产品规格、故障维修等多方面的海量专业IT知识。与此同时，要准确定位复杂业务场景中客户的具体问题对于智能客服机器人来说也颇具挑战。

陈彬说，对于企业级客户的需求，需要厂商真正理解客户的意图，并让客服机器人具备自主学习、自主迭代的能力，更快速、更专业地解决问题。

基于此，浪潮信息以全球领先的AI模型“源”为智能引擎，依托InService智能服务平台，构建了“智能客服大脑”，具备超强的语言理解、数据分析、自主学习和智能推理能力。

其中，InService服务平台贯穿从服务接入至现场服务各阶段，打通智能客服、智能运维、智能调派、智能现场等AI应用场景，成为“智能客服大脑”有效触达各个业务场景的“触手”。

跨越技术与业务场景的鸿沟

AI不只是一个技术、工具，更是一种解决效率问题的思维方式。依托AI大模型“源”，我们一方面将传统烟囱式的、碎片化的AI应用开发转向集中式开发，有效缓解碎片化开发反复建模的困境；另一方面，得益于大模型的加持，能够在专业领域实现更高水平的智能，高效完成专业任务，降低AI开发与应用的成本。

浪潮信息AI软件研发总监吴韶华表示，大模型应用于具体的行业场景需要引入行业数据并进行知识库的构建，也就是通过数据处理来实现行业场景相关的算法模型的训练。

浪潮信息在IT服务领域进行了务实的知识积累，打造了涵盖产品文档、用户手册、技术标准、服务准则等实时更新的知识库底座，此外，浪潮信息针对服务实践中的工程师的对话、工单、日志等材料做了有效的结构化数据处理，为智能客服大脑输送高质量的学习养料，像训练”新员工般”赋能大脑，实现“半监督训练“至”无监督自主学习“的技术突破。

吴韶华说，浪潮智能客服大脑以“源“大模型为核心智能引擎，通过知识蒸馏、压缩、零样本与小样本学习等技术，实现了智能问答、知识抽取、故障推理等多种核心引擎，可直接通过用户描述或日志记录进行智能诊断和工单派送，大幅提升了人机交互的准确性和全流程的智能化水平。

凭借出色的服务器出货量和客户群体，浪潮提前布局了线上化的服务渠道，积累了上百万条人工对话数据。同时，依托工单系统，浪潮能够提供故障报修和解决问题的完整记录。

据悉，通过学习2万余份产品文档、用户手册，结合百万余条浪潮信息专家工程师服务对话、数十万份日志、工单数据进行算法训练，“智能客服大脑”不仅支持自然语言交互服务、也能够实现对已授权IT设备的智能运维与诊断，还支持对专家工程师、备品备件等资源的智能管理与调度。

锚定六大智能方向

浪潮信息服务团队从每一个细分业务场景入手，深度剖析研判智能化的可行性和收益曲线，最终确立了服务智能化的六大方向，分别是智能客服机器人、智能运维、智能调派、智能在线管理、智能现场管理和智能备件供应链。

专家级智能客服，丰富智能客服形态：打造行业领先的智能客服机器人“源晓服”，实现高效、专业、智能的文本对话服务。

陈彬表示，浪潮在智能客户方面起步较早，在浪潮智能客服机器人搭建初期，AI算法专家与呼叫中心专家工程师组建了联合训练小组，对AI客服进行FAQ问答库训练的方式，实现了从0到1的突破，2019 - 2021 年3 年间，浪潮信息先后上线了 FAQ 机器人、任务式对话机器人、知识图谱机器人，智能客服机器人的问题解决率达到50%左右。

目前，“源晓服”支持浪潮信息服务器、存储、边缘计算等八大产品线的全代际数据中心产品售后服务，拥有技术、产品、故障、服务四大类超百余种专业问题的解决能力，可覆盖终端用户92%的咨询问题，日均处理客户服务达近千次。

“源晓服”基于强大的专业知识理解能力与自然语言理解能力，可对复杂的数据中心技术咨询进行智能提问引导与问题的精准定位，并给出高可靠、高可读、高度精细化的专业解答。针对数据中心常见技术问题，如系统安装、Raid配置、部件异常等问题，“源晓服”的解决率高达80%，可将复杂技术咨询问题的业务处理时长降低65%，提升浪潮信息整体服务效率达160%。

随着“智能客服大脑”的持续进化，“源晓服”还将在文本机器人的基础上，新增、虚拟数字人等形态，方便用户多场景便捷使用的同时，增强用户的交互真实化感知和行业专业度感知；未来还将基于“源2.0”能力新增图像解析功能，初步具备识别部件类型、序列号、BIOS页面内容等能力。

提升智能运维精度，强化预测预警能力：持续迭代优化智能诊断算法和规则，将诊断准确率由83%提升至90%；不断增进HDD故障预测、SSD寿命预测和磁盘性能/容量预测能力，在提升预测精准度的同时，优化预警处理策略，保证数据安全、连续。

提高智能排线效率，强化调度协同能力：基于智能规划算法，采用中央管理、独立控制调度的管理模式，实现多形态下的任务分配、路径规划、调度协同等，支持复杂条件下的多类型调度任务。基于此，工程师日均处理单量将提升30%左右，浪潮服务团队处理突发和直面高峰的能力将进一步提升，韧性得以增强。

设备健康实时掌握，客户画像动态管理：“云、管、端、服”，即云端互联网大数据管理平台、数据网络、智能健康平台、健康管理服务四个环节有效结合，形成一个闭环式的健康管理模式。与此同时，实现对客户画像的动态描绘与管理，为智能诊断、预测等场景再添数据支持。

智能终端落地现场，规范管理保障安全：采用云计算、大数据和物联网等技术，结合售后、实施等不同场景构建服务现场管理系统，用智能终端武装现场服务，实现现场可视化，提升过程质量、安全性，从事故预防角度节约成本，提高现场管理效率。

备件需求精准预测，智慧仓储保驾护航：结合大数据、云计算、人工智能、物联网等技术，对备件供应链进行宏观层面的监测、部署与优化，把控订单、库存、产能、物流等信息，满足质量、时效、成本要求。

结语

陈彬表示，浪潮提供一个端到端的服务体系，从前端到后端，不仅包括售后服务，还包括实施工程化服务。“在服务调派侧，浪潮开发工程师中心、智能调派App和智能供应链系统，将工程师和备件资源高效有序调派，及时为客户上门服务，同时动态调整工程师评级。在服务实施及管理侧，浪潮信息拥有成熟的现场实施和服务管理的系列规范，保证服务质量和用户体验的稳步提升。”

从起初因定制化业务及客服行业发展瓶颈所开启的智能化转型之路，至如今的智能客服大脑，浪潮着眼于IT服务的智慧未来，以“小步快跑”的姿态为系统性的变革之路布道探索，实现AI的产业化落地，赋能服务行业创新型变革。