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今日相关部门更新行业研究报告被数字员工“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
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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。
昨日研究机构传递最新成果被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？
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在现代空战中，远程导弹打击能力的提升已成为各国空军发展的关键趋势。然而，随着电子战技术的不断进步，导弹在飞行过程中面临着日益严峻的干扰与信息更新被阻断的挑战。
2025年3月7日，兰德发布报告《导弹干扰和交战模式》，系统分析了空射导弹在复杂电磁环境下的作战效能，构建了导弹干扰与目标更新依赖性的数学模型（MJEM），并评估了电子干扰对导弹命中概率的影响。
报告背景与动机
美国国防部广泛共识认为，增加远程打击能力是提升空军作战效能的关键。在此背景下，美国陆军、海军和空军正致力于提升其“杀伤链”能力，以实现对远程目标的发现、定位、跟踪和攻击。在远程空射巡航导弹打击过程中，目标位置、速度和航向信息可能存在不确定性，且目标可能改变其速度和航向。导弹飞行时间越长，目标定位误差积累越大，因此在飞行过程中为导弹提供目标更新（IFTU）显得尤为重要。同时，导弹可能通过全球定位系统（GPS）获取自身位置更新。然而，敌方可能会通过干扰导弹接收器来阻断GPS更新和IFTU，或者通过动能或非动能攻击破坏提供信息的卫星或飞机。一旦这些更新被阻断，导弹将依赖惯性导航系统（INS）来估算自身位置，但INS的准确性会随时间降低，目标和导弹自身的位置不确定性也会增加，可能导致打击失败。
研究方法与模型概述
为解决上述问题，RAND开发了导弹干扰与交战模型（MJEM），并用Python编程语言实现了该模型。模型输入包括射手、导弹、目标和干扰机的海拔与距离信息、导弹上的无线电接收器及其相关电子保护措施、信息源的可用性和更新率、发射机和干扰机的功率水平、目标位置误差信息、导航系统性能规格以及导弹导引头特性等。MJEM将所有位置误差和不确定性视为零均值高斯随机变量，通过计算链路预算来估计干扰范围，并估计飞行过程中误差和不确定性的积累。模型输出包括干扰范围和导引头捕获范围处的横向位置误差作为性能衡量指标，以及导引头捕获概率作为效能衡量指标。
模型工作原理
干扰范围估计
模型通过计算干扰机与GPS接收器之间的功率链路预算，估计接收到的干扰与信号功率比，进而确定GPS干扰范围。对于IFTU接收机，干扰范围的计算过程与GPS类似，但需根据通信系统的设计确定干扰阈值。同时，模型考虑了视距限制，只有在干扰机与接收机之间存在视距时，干扰才可能发生，因此有效干扰范围是链路预算分析估计干扰范围与视距范围中的较小值。
导航系统误差估计
模型对GPS和惯性导航系统（INS）的位置误差进行了详细估计。GPS位置误差由伪距误差和基于卫星几何的地理精度稀释因子决定，不同代码的GPS信号具有不同的位置误差范围。INS的位置误差主要来源于陀螺仪偏差不稳定性、陀螺仪角度随机游走误差以及从宿主飞机到导弹的转移对准误差。模型对这些误差源进行了量化分析，并估计了其对导弹位置的累积影响。
目标位置与速度误差估计
模型假设目标位置、速度和航向由外部源（如信号情报、光电/红外传感器、合成孔径雷达等）估计，并考虑了目标位置误差（TLE）和目标速度估计误差。通过分析目标位置的两次估计值及其时间间隔，模型估计了目标速度，并预测了目标在未来时间的位置。同时，模型考虑了目标在导弹接近导引头捕获范围时进行规避机动对位置误差的影响。
关键发现与建议
关键发现
MJEM模型为量化导弹在复杂条件下对GPS和IFTU信息源的依赖程度提供了有效工具。研究发现，导弹对这些信息源的依赖程度因任务、导弹类型、目标及其他因素而异。惯性导航系统性能主要受宿主飞机转移对准的影响，目标速度误差估计在无加速度情况下可通过位置变化除以时间间隔得到，且模型的效能衡量指标强烈依赖于导引头捕获范围和视场。
报告建议
报告提出了多项建议以进一步提升模型的应用价值和效能。建议将模型应用于评估类似任务中的依赖关系，如压制或摧毁陆基敌方防空系统，或针对其他类型威胁编队的舰船。同时，建议增加惯性导航系统加速度计的表示，以便评估范围误差，这将提高模型的保真度，并使其能够应用于洲际弹道导弹打击等更多场景。此外，还需进一步研究惯性导航系统从宿主飞机到导弹的转移对准估计方法，以更准确地反映INS性能。最后，建议对MJEM模型进行更新，以提高其在表示多导引头导弹方面的效率，并探索将其应用于地空导弹与飞机交战、反舰巡航导弹与舰船交战以及多导弹齐射等更多场景的可能性。
结论
联参智库现有全球军事领域情报资料80万份，纵向贯穿战略规划、条令法规、指南手册、标准报告，横向覆盖全球主要50个防务智库报告。
资料专题，作战概念、指挥控制、无人系统、人工智能，试验鉴定等；
数据产品，如全球武装力量数据、军用无人机数据等；
软件产品，如全球装备参数数据库、全球现代军用飞机数据库等；
译文产品，如参联会系列文件、联合部队作战与条令等；
研究报告，如世界无人作战力量建设、星链反制等。
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