【億碼當先，云聚金陵】華為云MVP程云：知識化轉型，最終要賦能一線

“hey Sir，今天天氣如何？”

“小藝小藝，幫我打開電視。”

如今的智能語音助手，可以幫助我們完成日常生活中的一些常規動作。同樣，在企業中，智能問答機器人也在扮演著同樣的角色。

不止于問答，機器學習的腳步從未停止

華為云MVP程云從大學期間就一直在研究計算機軟件開發，畢業后去了國內最大的通信設備上市公司，從事系統開發管理工作。

在日常工作中，程云發現產品在使用時面臨大量相同的咨詢問題，造成重復工作。他在想，能不能為B端企業打造一個智能問答機器人，“就好比企業內部的Siri”，這樣就可以解放大量的人力，創造更多的價值。

這時，一家叫做云問的人工智能初創企業找到了程云，創始人告訴程云，云問想做的就是用機器人代替人工來回答重復的問題。雙方一拍即合，程云選擇加入云問并擔任CTO。

自此之后，程云全身心投入到智能問答機器人的研發中，經過一段時間的攻堅，他和團隊在NLP領域意圖識別、命名實體抽取、機器閱讀理解等方面取得了不錯的進展。基于此，他們拿下了和江蘇電力的合作，雙方共同研制了電力行業首套在線客服系統“電博士”。

電博士主要通過一問一答的形式，智能理解、精準定位用戶提問的知識點，通過與用戶進行問答交互，24小時實時在線解答客戶訴求，為用戶提供關于電費管理、營業業務、用電檢查、客戶服務等方面的知識點。

構建“電博士”期間，程云首先幫助搭建服務熱點分析系統，輔助人工解決工單的梳理歸類；其次解決外部客戶咨詢問題，釋放人力；最后研發智能知識中心，打造電力營銷中心整體的知識管理與消費平臺，逐步建設智能化的知識管理體系以及知識服務場景。

在智能知識中心從無到有的建設過程中，程云帶領研發團隊與知識管理維護人員共同分析業務框架，梳理電力文件以及知識體系，構建了上萬條的電力百科知識點，支撐4萬+用戶的日常知識消費，不斷打磨電博士對于C端用戶服務的精準效果，優化完善服務，也共同研創了自然語言處理領域與知識圖譜領域的多項發明。

“機器學習的腳步從未停止，它的作用沒有止于問答。”程云表示，他和團隊開發的智能客服工作模式從支撐用戶、客服逐漸向支撐決策方面轉化。通過對服務記錄、客戶評價、工單內容等多維度的交互數據進行文本語義分析與監測，來洞察客戶訴求、挖掘商機傾向、發現產品缺陷等，從數據層面找到更多的商業價值。

電力維修，還得看行業專家經驗

問答機器人解決了智能客服的難題，但是電力企業轉型還有一個關鍵的模塊，即電力設備的智能管理。電力設備長期不間斷的產生數據，數據量大、類型多，數據孤島嚴重，導致產生的數據價值得不到體現。電力設備的使用、維護、檢修等專家經驗常散落于維修手冊、工單、修理記錄等文檔中，造成行業專家經驗傳承效率低，新員工培訓周期長，影響企業生產效率。

在電力行業，設備故障的表象與故障本質存在復雜的因果關系，行業經驗決定了對故障的分析、檢修排期、維修方法的決策。

這些都需要從知識全壽命周期著手解決，其中包含知識需求感知、知識采編入庫、知識消費應用、知識培訓學習等方面解決。

三年前的一個夏天，程云和團隊攜手電力共同打造的智慧電力知識圖譜項目正式啟動，該項目之后被命名為“電滴學院”，其搭載營銷業務應用系統及移動作業終端兩個服務渠道，為全省電力營銷員工提供知識、文件智能查詢服務。

如今，“電滴學院”逐漸拓展為智能學習、智能考試、智能培訓三維一體的智能互動式培訓平臺，數據表現斐然，僅智能知識中心月活躍用戶近萬人，日均智能知識消費近萬次。

知識化轉型不是口號

“知識化轉型不是口號，最終還是要落到一線業務場景。我們在NLP和知識圖譜技術創新上有絕對的優勢，而企業在業務的創新上也有諸多訴求。”

程云認為未來的知識化轉型方向是滲透到各個行業細分領域的。通過構建各個行業的圖譜型知識庫，讓智能搜索與問答更精準，支撐知識推理和個性化知識推薦，真正做到讓知識賦能一線人員。

在深挖行業知識化轉型過程中，程云和華為云結緣。談及和華為云的合作，他表示目前很多政企項目的建設難點之一就是數據信息安全問題。恰逢此時接觸到華為云，雙方一拍即合，通過華為云專業的企業數據防護整體解決方案，對政企行業加密應用及敏感信息做好數據防護措施。另一方面，結合華為云的EI能力繼續深挖各行業產品應用層面的更多可能。

最后，圍繞企業的知識化轉型，程云也分享了他們的三個計劃，“一是要不斷地針對現有產品用最新的技術進行智能化提升，二是在更多的業務場景上深入的調研挖掘，聚焦解決更多的實際問題，三是將最先進的技術去賦能意向場景，勇于做大膽的嘗試與突破。”

專家 智能問答機器人 機器人

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