以AI+赋能电视业务排障难题，中国移动让“心级服务”触手可及

中国移动电视业务高速发展,用户规模已突破2亿。

如何让用户获得优质的服务,快速响应用户需求,及时处理售后问题,是提升用户满意度,促进业务高质量发展的重要动力。

中国移动基于大语言模型(LLM)和知识图谱构建了一个全面丰富的电视业务排障知识库,以电视大屏作为入口,为用户提供1对1 的个性化排障指导。

01 常见的电视业务问题

传统的电视业务一般通过专用的电视网络和机顶盒终端为用户提供服务,需要相对复杂的网络布线和机顶盒放装的流程。如果收视过程中出现问题,对于普通电视观众来说,往往是不小的挑战。

从历年的用户投诉数据可知,常见的电视问题如下:

(1)电视无法观看:用户投诉较为集中的问题之一,由于信号传输故障、网络线路老化、以及终端软硬件故障引发的问题,导致电视无法开机、不能进入播放页面。

(2)视频播放卡顿:由于内容源、网络等问题,用户观看过程中,出现视频缓冲不及时、卡顿等现象,严重影响用户的观看体验。

(3)终端故障:遥控器按键失灵、电视系统崩溃、固件更新失败、机顶盒主板损坏、电源供应故障等问题,给用户带来不便。

02建设排障知识库

(1)数据收集与整理:数据是大模型核心竞争力的基石,中国移动在多年的电视业务运营过程中,积累了行业丰富的客户服务和装维经验。中国移动对收集到的用户手册、技术文档、维修记录、客服问答等多维度数据进行清洗和结构化处理,便于后续的分析和处理。

(2)知识抽取:利用大语言模型对清洗后的数据进行实体和关系抽取:识别出与电视业务故障相关的实体,如故障现象(画面卡顿、无声音等)、故障原因(网络问题、硬件损坏等)、解决方法(重启设备、检查线路等)等;并进一步分析实体之间的关系,识别故障的因果关系和解决方法。

(3)知识图谱构建:根据抽取的实体和关系,定义知识图谱的模式,包括实体类型、属性和关系类型,并用图数据库来存储和管理知识图谱,形成一个由“故障现象”“故障原因”“解决方法” 等实体类型,以及 “导致”“对应” 等关系类型组合而成的结构化知识网络。

图 1 移动高清排障知识图谱(部分截图)

03 应用成效

知识库集成到机顶盒自助服务平台,为用户提供故障排查服务。用户可以通过输入故障现象,系统能够根据知识图谱和大语言模型快速给出可能的故障原因和解决方法。

图 2 智能排障助手应用截图

04 结语

中国移动通过对用户意图识别、语言理解、逻辑推理、知识检索等任务的针对性、系统化训练,结合现有移动高清智能排障系统,完成了电视业务排障知识库构建,加速推动中国移动AI技术在行业应用中深入发展的脚步。

随着AI技术的发展,中国移动将持续优化排障知识库,结合AI Agent和大数据技术,自动分析识别全网用户的质差情况,自动为用户解决问题,给用户提供更好的收视体验。