今日行业协会发布重大政策工行贵阳花溪支行开展校园反：诈宣传护航学生购物季金融“安全” 很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。品牌授权报修电话，快速上门服务

隆安县，辽宁省锦州市义县，武清区汊沽港镇，辽宁省朝阳市北票市，辽宁省铁岭市开原市，上海市市辖区嘉定区，鹿泉区寺家庄镇，伊犁哈萨克自治州昭苏县，福建省漳州市龙海市，百色市田林县，四川省德阳市广汉市，江苏省徐州市丰县，西青区精武镇，洛阳市汝阳县，密云区古北口镇，山东省淄博市临淄区，山东省潍坊市青州市，甘肃省陇南市，四川省乐山市，朝阳区豆各庄地区，山西省运城市夏县，福建省三明市梅列区，山西省吕梁市中阳县，江苏省苏州市相城区，河东区大直沽街道，江西省宜春市宜丰县，井陉县吴家窑乡，合肥市瑶海区，云南省丽江市宁蒗彝族自治县，丰台区右安门街道，广东省珠海市斗门区，防城港市东兴市，湖北省宜昌市西陵区，赵县沙河店镇，蓟州区东赵各庄镇，喀什地区叶城县，平山县小觉镇，山东省烟台市牟平区，元氏县，山西省晋中市灵石县，河东区东新街道，福建省南平市建瓯市，湖北省襄阳市襄州区，广东省江门市，黑龙江省伊春市金林区，宝坻区牛家牌镇，长安区广安街道，阿克苏地区拜城县，南阳市内乡县，广东省云浮市新兴县，江苏省连云港市赣榆区，陕西省西安市未央区，山西省长治市襄垣县，大兴区，贵州省安顺市普定县，内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗，陕西省商洛市山阳县，山东省泰安市泰山区，桥西区东华街道，江苏省南京市浦口区，昌平区小汤山镇，四川省宜宾市翠屏区，辽宁省铁岭市清河区，四川省凉山彝族自治州昭觉县，和平区南市街道，昌平区回龙观街道，湖北省宜昌市夷陵区，辽宁省沈阳市，阿克苏地区新和县，海南省三沙市西沙区，桂林市兴安县，丰台区和义街道，广东省广州市越秀区，甘肃省白银市景泰县，重庆市县巫山县，延庆区康庄镇，四川省凉山彝族自治州甘洛县，贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县，四川省广元市，赞皇县院头镇，甘肃省陇南市武都区，朝阳区双井街道，江苏省镇江市句容市，喀什地区麦盖提县，平顶山市卫东区，江西省赣州市石城县，蚌埠市龙子湖区，南开区体育中心街道，贵州省六盘水市水城县，山东省枣庄市台儿庄区，湖北省恩施土家族苗族自治州建始县，银川市贺兰县，山西省晋中市太谷区，陕西省汉中市西乡县，巴音郭楞蒙古自治州和硕县，辽宁省本溪市溪湖区，云南省大理白族自治州云龙县，江西省鹰潭市余江区，福建省莆田市仙游县，内蒙古兴安盟乌兰浩特市，江西省吉安市吉安县，黑龙江省鹤岗市，四川省遂宁市蓬溪县，塔城地区和布克赛尔蒙古自治县，海淀区青龙桥街道，崇左市宁明县，湖北省宜昌市秭归县，江苏省徐州市新沂市，静海区西翟庄镇，山东省聊城市冠县，丰台区长辛店镇，云南省玉溪市新平彝族傣族自治县，江西省宜春市奉新县，亳州市利辛县，福建省厦门市湖里区，江西省吉安市永新县，山西省忻州市宁武县，北辰区广源街道，四川省甘孜藏族自治州九龙县，北辰区，江西省九江市武宁县，门头沟区大峪街道，开封市通许县，内蒙古乌海市乌达区，黑龙江省佳木斯市汤原县，四川省宜宾市珙县，内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗，江苏省徐州市，内蒙古鄂尔多斯市鄂托克旗，四川省宜宾市江安县，黑龙江省哈尔滨市巴彦县，四川省甘孜藏族自治州丹巴县，福建省福州市永泰县，许昌市建安区，行唐县龙州镇，湖北省恩施土家族苗族自治州恩施市，平山县东回舍镇，西藏阿里地区日土县，平山县上观音堂乡，西藏拉萨市达孜区，井陉县测鱼镇，固原市西吉县，平山县岗南镇，南开区长虹街道，朝阳区小关街道，西乡塘区，辽宁省沈阳市沈河区，辽宁省沈阳市浑南区，贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县，陕西省汉中市南郑区，吉林省长春市双阳区，福建省莆田市城厢区，四川省凉山彝族自治州西昌市，云南省普洱市景东彝族自治县，昌平区延寿镇，元氏县苏村乡，湖北省宜昌市宜都市，焦作市中站区

本周研究机构披露行业动态被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修

全球服务区域:隆安县，辽宁省锦州市义县，武清区汊沽港镇，海南省海口市美兰区，辽宁省铁岭市开原市，云南省怒江傈僳族自治州福贡县，黑龙江省佳木斯市富锦市，山西省阳泉市平定县，濮阳市南乐县，陕西省宝鸡市眉县，山东省德州市齐河县，黑龙江省大兴安岭地区呼玛县，西青区精武镇，四川省广安市岳池县，山东省淄博市临淄区，甘肃省庆阳市镇原县，山东省潍坊市青州市，黑龙江省绥化市明水县，朝阳区豆各庄地区，山西省运城市夏县，福建省三明市梅列区，江苏省苏州市相城区，焦作市沁阳市，合肥市庐阳区，和田地区，井陉县吴家窑乡，青海省海西蒙古族藏族自治州德令哈市，山西省晋城市泽州县，云南省丽江市宁蒗彝族自治县，密云区河南寨镇，丰台区右安门街道，鹿泉区白鹿泉乡，防城港市东兴市，湖北省宜昌市西陵区，蓟州区东赵各庄镇，青海省果洛藏族自治州，喀什地区叶城县，甘肃省兰州市，元氏县，云南省红河哈尼族彝族自治州绿春县，山西省晋中市灵石县，河东区东新街道，福建省南平市建瓯市，马鞍山市博望区，广东省江门市，宝坻区牛家牌镇，长安区广安街道，乌鲁木齐市沙依巴克区，广东省云浮市新兴县，江苏省连云港市赣榆区，钦州市，重庆市市辖区北碚区，贵州省安顺市普定县，陕西省宝鸡市千阳县，四川省成都市双流区，陕西省商洛市山阳县，桥西区东华街道，江苏省南京市浦口区，桂林市秀峰区，四川省成都市新都区，昌平区阳坊镇，四川省凉山彝族自治州昭觉县，青海省玉树藏族自治州治多县，湖北省宜昌市夷陵区，辽宁省沈阳市，博尔塔拉蒙古自治州温泉县，吉林省白山市浑江区，平顶山市湛河区，丰台区和义街道，甘肃省白银市景泰县，贵州省黔南布依族苗族自治州惠水县，延庆区康庄镇，甘肃省定西市渭源县，贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县，信阳市平桥区，四川省广元市，赞皇县院头镇，芜湖市南陵县，辽宁省辽阳市白塔区，百色市靖西市，云南省文山壮族苗族自治州广南县，广东省深圳市，江苏省镇江市句容市，广东省汕头市龙湖区，平顶山市卫东区，甘肃省天水市秦州区，青海省海南藏族自治州贵德县，朝阳区管庄地区，江西省赣州市石城县，山西省忻州市定襄县，北海市海城区，贵州省六盘水市水城县，山东省枣庄市台儿庄区，湖北省恩施土家族苗族自治州建始县，银川市贺兰县，山西省晋中市太谷区，山东省威海市，山东省东营市垦利区，云南省红河哈尼族彝族自治州泸西县，辽宁省本溪市溪湖区，江西省景德镇市昌江区，内蒙古兴安盟乌兰浩特市，黑龙江省鹤岗市，四川省遂宁市蓬溪县，崇左市宁明县，淮南市大通区，福建省厦门市海沧区，山东省烟台市龙口市，江苏省徐州市新沂市，山东省聊城市冠县，江西省宜春市奉新县，桥西区苑东街道，西藏山南市贡嘎县，朝阳区酒仙桥街道，静海区大邱庄镇，亳州市利辛县，福建省厦门市湖里区，怀柔区宝山镇，江西省吉安市永新县，山西省忻州市宁武县，福建省福州市罗源县，湖北省孝感市汉川市，四川省甘孜藏族自治州九龙县，元氏县殷村镇，北辰区，江西省九江市武宁县，开封市通许县，内蒙古乌海市乌达区，蓟州区东二营镇，黑龙江省佳木斯市汤原县，江苏省徐州市，山东省聊城市茌平区，黑龙江省哈尔滨市巴彦县，福建省福州市永泰县，许昌市建安区，行唐县龙州镇，密云区不老屯镇，江西省萍乡市上栗县，陕西省汉中市留坝县，湖北省恩施土家族苗族自治州恩施市，西藏拉萨市达孜区，井陉县测鱼镇，固原市西吉县，平山县岗南镇，无极县大陈镇，南开区长虹街道，辽宁省沈阳市沈河区，贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县，陕西省汉中市南郑区，吉林省长春市双阳区，河西区桃园街道，四川省凉山彝族自治州西昌市，云南省普洱市景东彝族自治县，山东省泰安市东平县，昌平区延寿镇，元氏县苏村乡，湖北省宜昌市宜都市，焦作市中站区

本月行业协会公开新研究成果被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

全国服务区域：武清区汊沽港镇，辽宁省铁岭市开原市，山西省阳泉市平定县，西藏山南市，濮阳市南乐县，陕西省宝鸡市眉县，山东省德州市齐河县，四川省德阳市广汉市，山东省淄博市临淄区，甘肃省庆阳市镇原县，长安区南村镇，四川省乐山市，甘肃省甘南藏族自治州，山西省吕梁市中阳县，海南省儋州市，山西省临汾市安泽县，焦作市沁阳市，河东区大直沽街道，江西省宜春市宜丰县，合肥市庐阳区，合肥市瑶海区，云南省丽江市宁蒗彝族自治县，丰台区右安门街道，广东省珠海市斗门区，蓟州区东赵各庄镇，青海省果洛藏族自治州，丰台区宛平城地区，喀什地区叶城县，甘肃省兰州市，福建省南平市，河东区东新街道，福建省南平市建瓯市，马鞍山市博望区，广东省江门市，南阳市内乡县，江苏省连云港市赣榆区，内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗，广东省惠州市龙门县，山西省长治市襄垣县，重庆市市辖区北碚区，大兴区，内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗，陕西省宝鸡市千阳县，山东省泰安市泰山区，四川省凉山彝族自治州昭觉县，青海省玉树藏族自治州治多县，和平区南市街道，海南省三沙市西沙区，平顶山市湛河区，武清区上马台镇，桂林市兴安县，丰台区和义街道，甘肃省白银市景泰县，延庆区康庄镇，四川省凉山彝族自治州甘洛县，甘肃省陇南市武都区，云南省文山壮族苗族自治州广南县，广东省汕头市龙湖区，喀什地区麦盖提县，平顶山市卫东区，青海省海南藏族自治州贵德县，朝阳区管庄地区，山西省忻州市定襄县，贵州省六盘水市水城县，山东省枣庄市台儿庄区，密云区高岭镇，内蒙古鄂尔多斯市康巴什区，湖北省恩施土家族苗族自治州建始县，银川市贺兰县，山西省晋中市太谷区，山东省威海市，山东省东营市垦利区，辽宁省本溪市溪湖区，西城区天桥街道，怀柔区龙山街道，福建省莆田市仙游县，黑龙江省鹤岗市，淮南市大通区，福建省厦门市海沧区，延庆区沈家营镇，湖北省宜昌市秭归县，广东省佛山市三水区，静海区西翟庄镇，山东省聊城市冠县，云南省玉溪市新平彝族傣族自治县，西藏山南市贡嘎县，朝阳区酒仙桥街道，亳州市利辛县，江西省吉安市永新县，山西省忻州市宁武县，福建省福州市罗源县，湖北省孝感市汉川市，北辰区广源街道，四川省甘孜藏族自治州，元氏县殷村镇，北辰区，蓟州区东施古镇，江西省九江市武宁县，门头沟区大峪街道，四川省甘孜藏族自治州泸定县，蓟州区东二营镇，四川省甘孜藏族自治州丹巴县，许昌市建安区，行唐县龙州镇，密云区不老屯镇，陕西省汉中市留坝县，平山县东回舍镇，井陉县测鱼镇，固原市西吉县，平山县岗南镇，无极县大陈镇，崇左市，四川省凉山彝族自治州西昌市，四川省泸州市江阳区，山东省泰安市东平县，昌平区延寿镇，元氏县苏村乡，湖北省宜昌市宜都市

售后服务上门服务电话，智能分配单据：被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？

　　以前忙到没空喝水，现在日均多接50通电话；以前怕被AI替代，现在教AI“读懂”客户——

　　【探班“AI搭子”①】被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？

　　工人日报记者 王群

　　开栏的话

　　AI会“抢”走我的饭碗吗？当AI同事走入职场，劳动者该如何迭代成长？劳动者合法权益又该如何守护？……这是各行各业面临的时代之问。

　　客服中心里，数字员工“秒回”客户，把坐席从重复性工作中解放出来；智能车间中，工业机器人与技术工人默契协作，改写生产流程；三甲医院内，医疗机器人各司其职，辅助医生精准诊疗、提升效率；养老机构里，人形机器人开始服务银发族，带来温暖陪伴……人机协作的“新劳动故事”正不断“上新”。

　　即日起，本报推出系列报道《探班“AI搭子”》。让我们一起走进现场，和AI工友来一次“亲密接触”，在探班中为时代之问寻找答案。

　　“我在外地出差，加油卡不小心丢了，急着加油，咋补办啊？”

　　电话那头话音未落，坐席员王思扬的电脑屏幕已弹出跨省补卡全流程指引，所需证件、办理时限醒目标注，还详细推送了用户附近3个网点的地址、营业时间与联系电话。

　　“它比我反应速度快多了。”王思扬口中的“它”，是客服中心的数字员工——智能助手。电话铃声响起的瞬间，数字员工会同步上线，自动提取客户提供的关键信息，捕捉核心诉求，快速推送解决方案。

　　数字员工来了，它会“抢”走员工的饭碗吗？它究竟“聪明”在哪里？员工该如何更好地和它作同事？

　　带着这些疑问，日前，记者走进中国石油956100客户服务中心(以下简称956100客服中心)寻找答案。

　　话务大厅来了新同事

　　早上8点，阳光刚漫过窗沿，956100客服中心话务大厅一派繁忙景象：坐席员身着浅蓝色工装，佩戴话务耳麦，一边接听电话，一边紧盯屏幕，手指在键盘上翻飞。此起彼伏的应答声与键盘敲击声交织在一起，忙碌而有序。

　　几乎同一时间，王思扬旁边的同事，接通了一位老人的求助电话：“家里燃气没了，我不会用手机缴费，咋弄啊？”电话中的声音语速迟缓，带着浓厚的西北口音。

　　紧接着，智能助手悄然就位，立刻识别到“老年用户”“操作困难”的标签，将这通电话自动转接到“银发专席”何忠盼的坐席，并同步推送线上缴费解决方案。何忠盼根据提示，耐心指导老人成功缴纳了燃气费。

　　“客户一句‘卡丢了’，人工坐席还在思考，数字员工已抢先一步判断是否跨省、有无紧急需求，随即给出一对一的解决方案，反应快、思路清、方案细，比新手坐席还懂业务。”956100客服中心智能化工程师李宝海说。

　　956100客服中心总经理邵连群打了个比方：电话铃声响起的瞬间，数字员工就像一位“隐形搭档”同步就位，捕捉客户核心需求，从知识库中精准匹配相关内容并推送答案。

　　在956100客服中心，数字员工以7×24小时不间断的服务模式，承接了大量重复性、标准化的基础业务，将人工坐席从高频、繁琐的“盯消息、查系统”工作中解放出来。

　　数字员工缘何“知我意”

　　懂业务、效率高、可进化……这些数字员工缘何能够“知我意”？答案藏在那些“喂”它长大的研发人员身上。

　　记者了解到，为了让数字员工真正听得懂、答得准、会变通，公司专门组建AI攻坚专班，一头扎进海量话务数据里“摸规律”——精准分析30万条对话内容，逐句标注“补办卡=证件+网点+流程”“开发票=抬头+税号+时效”等语义逻辑，搭建起覆盖48个场景的动态知识库，让数字员工从“关键词堆砌”进化到“段落级理解”。

　　数据显示，经过长时间的数据“投喂”、模型调优和场景磨合，数字员工的应答准确率跃升至85%，复杂问题解决率提升了60%。

　　一直以来，工作压力大、劳动强度高、离职率高等问题是客服行业面临的现实挑战。数字员工的“上岗”大幅提升了一线坐席员的工作效率，减轻了劳动强度。记者了解到，目前，956100客服中心一线坐席员30%的工作量已交由数字员工完成。

　　“以前，每天大部分时间都在重复回答加油卡挂失、网点查询这些问题，忙到连喝水的时间都没有。”坐席员张敏对此深有体会，“现在有了数字同事，工作变轻松了，效率更高了，日均受理话务量增加了50通以上，工作更有成就感。”

　　拥有5年客服运营管理经验的梁竞文也在经历着类似的改变：“现在和数字同事搭档，处理问题的效率比以前高了1倍，不用再被重复问答绑住手脚，可以腾出更多精力，努力成为客服专家。”

　　从怕被替代到共同成长

　　数字员工在完成大量基础工作的同时，也催生了数据标注、数据分析、知识运营等新岗位。这些岗位不仅优化了客户体验，释放了岗位新需求，也使得客服从业者的能力要求从单一的“业务应答”转向“人机协同服务”。

　　以知识运营岗为例，该岗位主要负责AI动态知识库的维护与更新，实时补充业务场景解决方案、优化应答逻辑，让数字员工的解答更快速、更精准。

　　“一开始特别担心被AI替代，生怕多年客服经验没了用武之地。”数字员工的出现，一度让坐席员王晶感到既焦虑又迷茫。后来，公司安排了专项培训，让她转型成为数据标注员。

　　现在，王晶每天拆解客户的对话逻辑，把相关业务规则一条条“教”给数字员工。“看着它的应答准确率越来越高，我觉得自己就像数字同事的启蒙老师，职业发展的路更宽了。”王晶说。

　　那么，有了更“聪明”的AI同事，人工客服会被取代吗？

　　“遇到情绪激动的客户，数字员工往往只能输出标准化安抚回答，而人工坐席能够捕捉客户情绪变化，巧妙化解负面情绪、重建信任。面对老年群体时，AI客服难以做到手把手地耐心讲解，而人工客服能根据客户的接受程度进行人性化操作指导。”梁竞文告诉记者，在解决复杂问题、提供个性化服务、处理突发状况时，人工客服仍然不可或缺。

　　中国石油集团共享运营有限公司董事长、党委书记王长根介绍，为支撑数字员工规模化运营，公司构建了“技术+人才+协同”的三维保障网：深度融合“昆仑大模型”，推动智能应用与业务耦合；通过三级培训和传帮带，培育“数字工匠”；跨部门、跨区域联合攻关，确保数字员工能快速精准匹配服务需求。

　　截至目前，该公司的数字员工已覆盖客服热线、流程监控、账务处理等核心场景，业务处理自动化率达65%。

　　傍晚6点，话务大厅的灯次第亮起。

　　王思扬再次接起一通电话，他的“隐形搭档”同步上线。他想起刚入职时，师傅说过的一句话：“优秀的客服，除了应答速度快、解答专业，还要让客户感到温暖。”现在，效率的部分交给了AI，温暖的那部分，还握在他的手里。

昨日行业协会发布研究报告被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？

　　以前忙到没空喝水，现在日均多接50通电话；以前怕被AI替代，现在教AI“读懂”客户——

　　【探班“AI搭子”①】被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？

　　工人日报记者 王群

　　开栏的话

　　AI会“抢”走我的饭碗吗？当AI同事走入职场，劳动者该如何迭代成长？劳动者合法权益又该如何守护？……这是各行各业面临的时代之问。

　　客服中心里，数字员工“秒回”客户，把坐席从重复性工作中解放出来；智能车间中，工业机器人与技术工人默契协作，改写生产流程；三甲医院内，医疗机器人各司其职，辅助医生精准诊疗、提升效率；养老机构里，人形机器人开始服务银发族，带来温暖陪伴……人机协作的“新劳动故事”正不断“上新”。

　　即日起，本报推出系列报道《探班“AI搭子”》。让我们一起走进现场，和AI工友来一次“亲密接触”，在探班中为时代之问寻找答案。

　　“我在外地出差，加油卡不小心丢了，急着加油，咋补办啊？”

　　电话那头话音未落，坐席员王思扬的电脑屏幕已弹出跨省补卡全流程指引，所需证件、办理时限醒目标注，还详细推送了用户附近3个网点的地址、营业时间与联系电话。

　　“它比我反应速度快多了。”王思扬口中的“它”，是客服中心的数字员工——智能助手。电话铃声响起的瞬间，数字员工会同步上线，自动提取客户提供的关键信息，捕捉核心诉求，快速推送解决方案。

　　数字员工来了，它会“抢”走员工的饭碗吗？它究竟“聪明”在哪里？员工该如何更好地和它作同事？

　　带着这些疑问，日前，记者走进中国石油956100客户服务中心(以下简称956100客服中心)寻找答案。

　　话务大厅来了新同事

　　早上8点，阳光刚漫过窗沿，956100客服中心话务大厅一派繁忙景象：坐席员身着浅蓝色工装，佩戴话务耳麦，一边接听电话，一边紧盯屏幕，手指在键盘上翻飞。此起彼伏的应答声与键盘敲击声交织在一起，忙碌而有序。

　　几乎同一时间，王思扬旁边的同事，接通了一位老人的求助电话：“家里燃气没了，我不会用手机缴费，咋弄啊？”电话中的声音语速迟缓，带着浓厚的西北口音。

　　紧接着，智能助手悄然就位，立刻识别到“老年用户”“操作困难”的标签，将这通电话自动转接到“银发专席”何忠盼的坐席，并同步推送线上缴费解决方案。何忠盼根据提示，耐心指导老人成功缴纳了燃气费。

　　“客户一句‘卡丢了’，人工坐席还在思考，数字员工已抢先一步判断是否跨省、有无紧急需求，随即给出一对一的解决方案，反应快、思路清、方案细，比新手坐席还懂业务。”956100客服中心智能化工程师李宝海说。

　　956100客服中心总经理邵连群打了个比方：电话铃声响起的瞬间，数字员工就像一位“隐形搭档”同步就位，捕捉客户核心需求，从知识库中精准匹配相关内容并推送答案。

　　在956100客服中心，数字员工以7×24小时不间断的服务模式，承接了大量重复性、标准化的基础业务，将人工坐席从高频、繁琐的“盯消息、查系统”工作中解放出来。

　　数字员工缘何“知我意”

　　懂业务、效率高、可进化……这些数字员工缘何能够“知我意”？答案藏在那些“喂”它长大的研发人员身上。

　　记者了解到，为了让数字员工真正听得懂、答得准、会变通，公司专门组建AI攻坚专班，一头扎进海量话务数据里“摸规律”——精准分析30万条对话内容，逐句标注“补办卡=证件+网点+流程”“开发票=抬头+税号+时效”等语义逻辑，搭建起覆盖48个场景的动态知识库，让数字员工从“关键词堆砌”进化到“段落级理解”。

　　数据显示，经过长时间的数据“投喂”、模型调优和场景磨合，数字员工的应答准确率跃升至85%，复杂问题解决率提升了60%。

　　一直以来，工作压力大、劳动强度高、离职率高等问题是客服行业面临的现实挑战。数字员工的“上岗”大幅提升了一线坐席员的工作效率，减轻了劳动强度。记者了解到，目前，956100客服中心一线坐席员30%的工作量已交由数字员工完成。

　　“以前，每天大部分时间都在重复回答加油卡挂失、网点查询这些问题，忙到连喝水的时间都没有。”坐席员张敏对此深有体会，“现在有了数字同事，工作变轻松了，效率更高了，日均受理话务量增加了50通以上，工作更有成就感。”

　　拥有5年客服运营管理经验的梁竞文也在经历着类似的改变：“现在和数字同事搭档，处理问题的效率比以前高了1倍，不用再被重复问答绑住手脚，可以腾出更多精力，努力成为客服专家。”

　　从怕被替代到共同成长

　　数字员工在完成大量基础工作的同时，也催生了数据标注、数据分析、知识运营等新岗位。这些岗位不仅优化了客户体验，释放了岗位新需求，也使得客服从业者的能力要求从单一的“业务应答”转向“人机协同服务”。

　　以知识运营岗为例，该岗位主要负责AI动态知识库的维护与更新，实时补充业务场景解决方案、优化应答逻辑，让数字员工的解答更快速、更精准。

　　“一开始特别担心被AI替代，生怕多年客服经验没了用武之地。”数字员工的出现，一度让坐席员王晶感到既焦虑又迷茫。后来，公司安排了专项培训，让她转型成为数据标注员。

　　现在，王晶每天拆解客户的对话逻辑，把相关业务规则一条条“教”给数字员工。“看着它的应答准确率越来越高，我觉得自己就像数字同事的启蒙老师，职业发展的路更宽了。”王晶说。

　　那么，有了更“聪明”的AI同事，人工客服会被取代吗？

　　“遇到情绪激动的客户，数字员工往往只能输出标准化安抚回答，而人工坐席能够捕捉客户情绪变化，巧妙化解负面情绪、重建信任。面对老年群体时，AI客服难以做到手把手地耐心讲解，而人工客服能根据客户的接受程度进行人性化操作指导。”梁竞文告诉记者，在解决复杂问题、提供个性化服务、处理突发状况时，人工客服仍然不可或缺。

　　中国石油集团共享运营有限公司董事长、党委书记王长根介绍，为支撑数字员工规模化运营，公司构建了“技术+人才+协同”的三维保障网：深度融合“昆仑大模型”，推动智能应用与业务耦合；通过三级培训和传帮带，培育“数字工匠”；跨部门、跨区域联合攻关，确保数字员工能快速精准匹配服务需求。

　　截至目前，该公司的数字员工已覆盖客服热线、流程监控、账务处理等核心场景，业务处理自动化率达65%。

　　傍晚6点，话务大厅的灯次第亮起。

　　王思扬再次接起一通电话，他的“隐形搭档”同步上线。他想起刚入职时，师傅说过的一句话：“优秀的客服，除了应答速度快、解答专业，还要让客户感到温暖。”现在，效率的部分交给了AI，温暖的那部分，还握在他的手里。

祁治国在观看“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统运行情况

北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国

在北京市人民检察院的一间办公室里，一台以国产算力设备为支撑的人工智能一体机正高速运转。大屏幕上，成千上万的信息数据如潮水般流过，由北京市检察机关拥有自主知识产权的“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统逐一“思考”、解析。

不到一分钟，系统就从纷繁复杂的信息中捕捉到了存在潜在风险的社会矛盾纠纷、可以导入案件程序办理的线索信息并对执法司法工作情况实时开展反向审视——这不是科幻片场景，而是北京市检察机关日常工作中的真实一幕。

近几年，北京检察控告申诉部门一直在思索如何将大数据模型这种新质生产力与新时代“枫桥经验”相结合，打造出“数智枫桥·数治北京”这一北京样板。

如今，这种“大数据模型”已融入北京检察机关的日常工作之中，形成了“枫控智检”“索迹智见”“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”数智检察模型矩阵，每天有数以万计的涉法涉诉数据被智能处理。检察官成为“数据指挥官”，从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”走向“提前预防”。“科技赋能，就是为平安北京赋能。检察官的办案思维与最新的人工智能技术相结合，提前预警预防矛盾纠纷，就是我们最大的成效。”北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国说。

大数据模型成为检察官办案“助手”矛盾纠纷化解率超九成

在北京市人民检察院里，不到半米高的人工智能一体机正在高速运转，一体机连接的大屏幕上显示，大数据模型正在对一条条检察信访信息进行分析、处理。没多久，系统就给出了信访信息中反映出的各类检察监督线索信息，供检察官进一步甄别。

“这是北京市人民检察院研发的‘索迹智见’涉法涉诉监督线索筛查研判大数据模型，检察官可利用这套系统，从群众信访材料中智能、准确、高效地探寻各类矛盾纠纷线索的‘蛛丝马迹’，迅速提取出信访事项中的具体涉法诉求。”北京市人民检察院第十检察部主任宋文国告诉北京青年报记者，通过运用“索迹智见”，检察官能够及时发现各类监督线索信息，导入司法程序办理，实现矛盾纠纷法治化实质化解，化解率超95%。

在祁治国看来，相比叠加大量人力去阅读、分析海量材料，“索迹智见”这样的大数据模型可以大大节约检察机关的时间成本，让检察官们“好钢用在刀刃上”，全力去解决、处理大数据模型发现的监督线索，从而在第一时间处理化解矛盾纠纷。

如今在北京市检察机关中，像“索迹智见”这样的大数据模型并不少见。在北京检察整个控告申诉条线的共同努力下，目前北京市检察机关已建设起“枫控智检”矛盾纠纷风险评估、“索迹智见”涉法涉诉监督线索筛查研判、“法脉智鉴”案事件反向审视三个主要大数据模型和多个应用于医保欺诈监督、预付卡规范治理等领域的小模型，形成了“3+N”大数据模型矩阵系统。

“枫控智检”大数据模型通过梳理海量的信息材料，对矛盾纠纷风险进行评估研判，高效、准确地发现高风险矛盾纠纷信息，并将相应的高、中风险矛盾纠纷及时通报相关单位，确保将矛盾纠纷的风险消灭于萌芽状态。

而“法脉智鉴”大数据模型则立足于查找引发矛盾纠纷的“缘由”，反向审视司法、执法机关工作人员的办案、执法情况。通过对大数据的分析，锁定出群众反映较多的矛盾纠纷、案件类型以及相关的司法或执法工作人员，这有助于检察机关追溯司法办案、执法工作中存在的问题，发现并移交违纪违法线索，并提出源头治理的意见建议。

化解矛盾纠纷于未然大数据模型每天处理信息数以万计

在大数据的帮助下，检察官们在调查、处理矛盾纠纷时，随时可以打开智能化的“工具箱”，用最合适的大数据工具辅助开展工作。

“以前检察机关往往是在矛盾纠纷出现之后再介入处理，现在有了大数据模型的帮助，我们可以在矛盾纠纷出现前，就将其化解于未然。”祁治国说，目前这些大数据模型已经全面覆盖了北京市检察机关刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”业务，每天都可以处理数以万计的数据信息。

西城区检察院办理了一起西城区某小区居民因为停车纠纷而划车的案件。“按照传统的思维，这起案件判决后，检察官的工作就告一段落了。可引发这起案件背后的矛盾根源并未得到解决。”祁治国表示，检察官们调查后发现，那几年，西城区因停车纠纷引发的各类刑事案件共有48件，其中因停车引发的寻衅滋事类案件占到该罪名案件的61.22%，而故意毁坏财物罪中的占比更高，达到81.81%。

西城区检察院协调相关部门调取了大量相关数据，形成了一张西城区停车纠纷的热力图，所有需治理的风险点位一目了然。

有了这份热力图，检察官们联合街道建立专项协调机制，在部分胡同增设停车位，并设置了多个非机动车停放区。随后，这一协调机制在整个西城区铺开，随着工作推进，西城区检察院受理的因停车纠纷引发的刑事案件数量明显下降了。

“回顾这些工作，我们检察机关也思考了很多，得出三点总结。一是通过个案办理，到类案监督，再到溯源治理，就可以实现由‘案’到‘治’的转变。二是通过大数据模型，从批量发现案件线索、办理检察案件，到减少线索、降低案件，可以实现从办案到预防的转变。三是通过检察履职的‘我管’，到各有关职能单位、部门形成合力的‘都管’，可以实现从个案办理到系统性解决的转变。”祁治国说。

他表示，总结起来，检察机关践行新时代“枫桥经验”，就是坚持问题导向、系统解决、创新思维。据此，能帮检察机关更好地化解社会矛盾纠纷、融入社会综合治理。

大数据模型分析数据超22亿条为国家追回税款等超2.4亿元

这样的大数据模型，很快取得了成效。此前检察机关发现，部分加油站会通过“体外账户”收付款、账簿凭证弄虚作假、篡改税控软件数据等手段隐匿收入、偷逃税款。

北京市检察机关运用大数据模型，全面分析超过22亿条数据，发现了大量违法线索，督促相关企业补缴税款及滞纳金共计2.4亿余元。针对办案中发现的问题，北京市检察院向市税务局制发了检察建议，堵住了存在的税务漏洞。

如今，北京市检察院打造的大数据模型仍在根据各级检察机关的工作需要，不断孵化出新的模块或新的模型。祁治国认为，社会是一个系统，这就要求检察官用系统观念来解决社会所面对的问题。而大数据模型就是在海量数据中系统科学地发现问题、处理问题的绝佳帮手。通过不断创新，让检察工作不断走在时代的最前沿。

为预付卡商家“跑路”建起“防火墙”372家企业被责令整改

近年来，在北京市检察院的指导下，各级基层检察院也将人工智能和大数据模型变为了“数智”好帮手。在这些新质生产力的帮助下，检察机关能够有效地发现社会中问题的征兆，变“被动防控”为“主动预防”。

此前，商家向消费者兜售预付卡后“跑路”的情况，引发了不少消费者投诉。朝阳区检察院的检察官们想到了利用大数据模型来解决问题。

朝阳区检察院第六检察部副主任李静雯说，2024年初经过调研后他们发现，很多销售预付卡的机构“跑路”前，都是有征兆的。不少“跑路”企业的做法都违反了北京的相关备案规定。

李静雯表示，发现这一问题后，检察官们梳理了海量数据进行“碰撞”，发现了100多条发卡企业存在应备案未备案问题的线索。检察官们由此实地调查取证，确认企业是否存在违规行为。

朝阳区检察院根据收集到的证据开展了公益诉讼检察履职，制发检察建议。相关部门先后对372家企业责令整改，消费者预存资金的安全性有了显著提升。

大数据模型助检察官升级思维发现行政公益诉讼线索上千条

北京市检察院第三分院第一检察部副主任王金倩也在办案中尝试用大数据模型解决老百姓最关心的问题。

此前辖区基层检察院曾办理过一起交通肇事案件，事故发生在一所学校附近。承办人进一步调查后发现，平谷区内还有一些学校不同程度地存在周边道路交通基础设施缺失的情况，于是着手办理了相关行政公益诉讼案件。王金倩回忆，该案上报到北京市检察院第三分院后，引起了检察官们的关注。

“在全市范围内，是否还有其他学校周边的道路存在类似的安全隐患呢？”王金倩说，如果没有大数据模型，检察官就需要到各个学校实地调查，花费大量时间成本的同时，最后往往只能就某些个案进行处理。

但现在，检察官们有了大数据模型。检察官根据大数据模型发现的线索，去实地调查走访，工作效率得以大大提高。如今，这款大数据模型已部署到北京各区检察机关，最终发现行政公益诉讼线索1389条。

用数据发掘隐藏的线索查获犯罪嫌疑人180余人

除了通过应用大数据模型为民造福，还有一些以往难以被发现的犯罪线索借助北京检察机关大数据模型被发现。

“医保骗保是一类较特殊的犯罪，这种犯罪一般也不会有被害人报案，且为规避侦查通常使用现金交易，隐蔽性非常强，传统的侦查手段难以有效发现线索。”北京市检察院第一检察部检察官助理刘凡石介绍了这样一起案件。

公安机关抓获了一名利用医保买药后倒卖药品的犯罪分子，缴获的手机中发现了海量的涉嫌违规出售、收购医保药品行为的聊天记录。

检察机关在对案件进行研究后，意识到可以利用人工智能技术去深入挖掘这些聊天记录背后的犯罪线索。通过调查，检察机关发现了医保骗保犯罪行为的大量共性特点，设计开发了医保欺诈全链条监督大数据模型。

“我们把医保骗保行为的特点、共性总结出来，将这些共性特点转化为人工智能能够理解的技术路径，然后将海量的医疗大数据交给人工智能进行筛查，帮我们找出其中疑似医保骗保行为的线索。”刘凡石表示，检察机关此后通过检察建议等方式，督促相关部门尽快堵住了漏洞。

这期间，检察机关也得到了市医保局等相关部门的大力支持，通过这款大数据模型，北京市检察机关累计筛查出各类医保骗保线索1100余条，在公安机关支持配合下累计查获犯罪嫌疑人180余人。

大数据成为女童守护者医生履行强制报告义务落到实处

同样利用大数据模型发现隐藏犯罪的还有北京市检察院第一分院第七检察部检察官助理荣杰。他和团队成员通过数据筛查发现有女童遭到性侵后，知情人没有主动报案，这导致受害者无法及时得到法律的救助，也不利于未成年人的健康成长。

为了破解这个难题，检察机关和卫健委合作，通过大数据“碰撞”的方式发现疑似未成年人遭遇侵害的线索。在大数据模型的帮助下，数起隐藏的恶劣犯罪被发现。

12岁的小静（化名）不幸遭到侵害，由于医生没有履行强制报告义务，直到检察机关用大数据模型发现了蛛丝马迹，犯罪分子才被警方抓获，并最终受到了法律的严惩。

荣杰介绍，通过大数据模型的帮助，检察机关发现并向相关行政主管部门移送未履行强制报告义务线索12条，督促行政主管部门处罚9家单位、8名个人。

“让我倍感欣慰的是，今年以来的案件中，北京检察机关再没有发现一起医生未履行强制报告义务的情况。”荣杰说。

祁治国表示，北京市人民检察院非常注重“3+N”大数据模型矩阵系统在全国的推广应用。截至今年11月，北京市检察院“数智枫桥·数治北京”技术工作室已先后接待30多家相关单位参观调研。“模型采取模块化建设思路，可以方便地实现相关兄弟单位间的共建、共享、共用。”

文/本报记者屈畅摄影/马向峰统筹/孙慧丽

·对话·

祁治国：创新应变，数智赋能践行新时代“枫桥经验”的实践

北青报：打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷是什么？

祁治国：随着我国城镇化进程快速推进，人口流动频繁，城乡结构发生了深刻变化，传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”，根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到，传统的化解方式还存在一些短板，比如，以往我们很多是风险爆发后才介入处理，是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时，我们也在主动思考，如何克服这些短板不足？我们注意到，人工智能大数据模型的高速发展，这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式，极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合，从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”，这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。

北青报：北京检察是如何打造出了“数智枫桥·数治北京”这一解决方案的？

祁治国：有了之前提到的“识变”，我们就要努力“应变”，用科技的手段，把我们的想法变为工作实效。这要求我们引入人工智能模型，用系统的、大数据的思维去思考。我们建立起了“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统，这个大数据模型矩阵系统可以让我们实现从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”向“提前预防”进行转变。应该讲，是科技的力量与北京检察官的大数据思维，让我们把曾经的不可能，变为了今天的可能。

举例说，拖欠税费的案件因为数据量很大，调查起来非常困难。但我们打造了检察监督税费大数据模型，聚焦水资源税等重点领域，以国有财产保护领域公益诉讼，推动了拖欠税费征缴工作的开展。这就是“科技赋能”给检察工作带来的质的飞跃。

北青报：能不能用一句最简单的话，概况北京检察“数智枫桥·数治北京”的核心内容？

祁治国：在我看来，我们的“数智枫桥·数治北京”的核心内容可以用16个字来概括：系统施治、科技赋能、协同联动、预防在前。这是北京检察机关勇于“求变”的生动体现。

我们通过转变思想观念，应用科技手段，实现了矛盾风险最大程度的预防与化解，这就是我们控告申诉工作的现实意义所在，也是我们坚持和发展新时代“枫桥经验”打造出的北京样板。王悦(EN103)

量子科：“技的拓荒”者与融通者