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城市醫(yī)保局智能體開發(fā)平臺應(yīng)用案例實(shí)錄:如何用大模型破解政務(wù)服務(wù)的"最后一公里"難題?

成功案例

2025-04-21 13:48:18

作者:wenqian

閱讀量:0

文章目錄

文章摘要:"我們的智能客服系統(tǒng),市民問10個(gè)問題,有4個(gè)要么答錯,要么干脆回答'我不清楚'。"——這是某市醫(yī)保局項(xiàng)目啟動會上,技術(shù)負(fù)責(zé)人的一句無奈吐槽。在數(shù)字化政務(wù)快速發(fā)展的今天,智能客服已成為政府服務(wù)的標(biāo)配,但真正能精準(zhǔn)解決市民問題的卻寥寥無幾。本文將深度復(fù)盤某市醫(yī)保局智能客服升級案例,看如何用大模型技術(shù)開發(fā)智能體應(yīng)用平臺,突破政務(wù)智能化的"最后一公里"。

"我們的智能客服系統(tǒng),市民問10個(gè)問題,有4個(gè)要么答錯,要么干脆回答'我不清楚'。"——這是某市醫(yī)保局項(xiàng)目啟動會上,技術(shù)負(fù)責(zé)人的一句無奈吐槽。在數(shù)字化政務(wù)快速發(fā)展的今天,智能客服已成為政府服務(wù)的標(biāo)配,但真正能精準(zhǔn)解決市民問題的卻寥寥無幾。本文將深度復(fù)盤某市醫(yī)保局智能客服升級案例,看如何用大模型技術(shù)開發(fā)智能體應(yīng)用平臺,突破政務(wù)智能化的"最后一公里"。

城市醫(yī)保局智能體開發(fā)平臺應(yīng)用案例實(shí)錄:如何用大模型破解政務(wù)服務(wù)的

一、項(xiàng)目背景:當(dāng)傳統(tǒng)客服遇上大模型時(shí)代

1. 原有系統(tǒng)的三大痛點(diǎn)

某市醫(yī)保局此前使用的傳統(tǒng)客服系統(tǒng),面臨的核心問題包括:

準(zhǔn)確率瓶頸:對醫(yī)保政策等專業(yè)問題回答準(zhǔn)確率僅50%左右,例如,在面對市民咨詢 “異地就醫(yī)備案需要哪些材料” 這一常見問題時(shí),系統(tǒng)要么回答不全面,要么直接轉(zhuǎn)接人工客服,難以滿足市民的需求。

數(shù)據(jù)困境:可直接使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅300條,且存在大量噪聲,包含過時(shí)信息以及混雜的 HTML 代碼等,嚴(yán)重影響了模型訓(xùn)練的質(zhì)量

競爭壓力:相關(guān)競爭性平臺已接入大模型能力,對比體驗(yàn)差距明顯,相關(guān)競爭性平臺已接入大模型能力,在服務(wù)體驗(yàn)上形成了明顯差距,如競爭者能夠精準(zhǔn)列出異地就醫(yī)備案材料清單并附帶辦理鏈接,這使得醫(yī)保局傳統(tǒng)客服系統(tǒng)亟待升級。

2. 醫(yī)保服務(wù)的特殊挑戰(zhàn)

醫(yī)保服務(wù)本身具有獨(dú)特的復(fù)雜性和高要求。一方面,醫(yī)保領(lǐng)域涉及上千項(xiàng)政策條款,具有極強(qiáng)的知識依賴性,客服系統(tǒng)需要準(zhǔn)確理解和運(yùn)用這些政策知識來回答市民的問題。另一方面,醫(yī)保服務(wù)要求零容錯率,任何回答錯誤都可能導(dǎo)致市民多跑腿甚至遭受經(jīng)濟(jì)損失。此外,醫(yī)保咨詢往往需要多輪交互,平均每個(gè)咨詢需 2.3 輪對話才能解決,這對客服系統(tǒng)的理解能力和交互能力提出了更高的要求。

二、解決方案:不是簡單"接個(gè)大模型",而是全鏈路重構(gòu)

1.技術(shù)架構(gòu)升級

此次升級采用了 “大模型 + 智能文本機(jī)器人” 雙引擎模式開發(fā)智能體平臺,并進(jìn)行私有化部署,以保障醫(yī)保敏感數(shù)據(jù)的安全。引入 RAG(檢索增強(qiáng)生成)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)將最新政策文件實(shí)時(shí)納入知識庫,確??头到y(tǒng)能夠及時(shí)響應(yīng)政策變化。同時(shí),建立混合推理機(jī)制,對于簡單問題走傳統(tǒng) FAQ(常見問題解答)流程,快速給出答案;對于復(fù)雜問題,則觸發(fā)大模型進(jìn)行深度分析,提供更精準(zhǔn)的解答。

2.關(guān)鍵突破點(diǎn)

數(shù)據(jù)治理與知識庫構(gòu)建:面對原始數(shù)據(jù)量少且質(zhì)量差的問題,醫(yī)保專家團(tuán)隊(duì)耗時(shí) 2 周對 300 條原始數(shù)據(jù)進(jìn)行逐條審核清洗,去除其中的噪聲。在此基礎(chǔ)上,新增電子醫(yī)??ㄊ褂弥改系?12 個(gè)專題知識包,豐富知識庫內(nèi)容。此外,將客服系統(tǒng)與醫(yī)保局 OA 系統(tǒng)對接,實(shí)現(xiàn)政策變更自動同步,確保知識庫的動態(tài)更新。正如數(shù)據(jù)工程師所言:“最痛苦的是清洗那些帶著 HTML 標(biāo)簽的回答,就像從垃圾堆里找金子?!?但通過努力,成功實(shí)現(xiàn)了從少量噪聲數(shù)據(jù)到可用知識庫的轉(zhuǎn)變。

意圖識別優(yōu)化:采用 DeepSeek - V3 構(gòu)建多層級分類器,同時(shí)邀請醫(yī)保局業(yè)務(wù)人員參與標(biāo)注 2000 條典型問句,為意圖識別模型提供更準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過 A/B 測試持續(xù)優(yōu)化模型,最終將意圖識別準(zhǔn)確率提升至 92.3%,實(shí)現(xiàn)了從 “猜謎” 式回答到 “讀心” 般精準(zhǔn)理解市民問題的跨越。

RAG 機(jī)制完善:為確保 RAG(檢索增強(qiáng)生成)機(jī)制的可靠性,設(shè)計(jì)了 “剎車系統(tǒng)”。在召回環(huán)節(jié)進(jìn)行校驗(yàn),確保檢索到的政策文件是最新版本;對生成內(nèi)容進(jìn)行約束,禁止大模型自行編造報(bào)銷比例等關(guān)鍵數(shù)字;當(dāng)模型回答的置信度低于 85% 時(shí),自動轉(zhuǎn)接人工客服,實(shí)現(xiàn)人工兜底。技術(shù)負(fù)責(zé)人表示:“給大模型‘戴韁繩’比讓它自由發(fā)揮難多了。” 但這一舉措有效保障了回答的準(zhǔn)確性和可靠性。

三、實(shí)施成果:服務(wù)質(zhì)量與運(yùn)營效率的雙重提升

1.量化指標(biāo)提升

經(jīng)過升級優(yōu)化,智能體開發(fā)平臺的各項(xiàng)量化指標(biāo)得到顯著提升。準(zhǔn)確率達(dá)到 90.2%,市民投訴量隨之下降 67%,有效提高了市民對醫(yī)保服務(wù)的滿意度。命中率提升至 76.5%,人工轉(zhuǎn)接率從 45% 大幅降至 12%,極大減輕了人工客服的工作壓力。平均響應(yīng)時(shí)間縮短至 2.3 秒,并且在高峰期可承受 10 萬 + 并發(fā)咨詢,系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性得到大幅增強(qiáng)。

2.市民真實(shí)反饋

升級后的智能體開發(fā)平臺獲得了市民的廣泛好評。退休人員張阿姨表示:“原來要打 3 次電話才能問清楚的事,現(xiàn)在一次搞定。” 程序員李先生也稱贊道:“深夜也能立即得到準(zhǔn)確答復(fù),不用等第二天上班了?!?這些反饋充分體現(xiàn)了新系統(tǒng)在提升市民服務(wù)體驗(yàn)方面的顯著成效。

3.運(yùn)營效率變革

在運(yùn)營層面,客服團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了從 “回答機(jī)器” 到 “質(zhì)量監(jiān)督員” 的角色轉(zhuǎn)型,工作重點(diǎn)從簡單重復(fù)的問題回答轉(zhuǎn)向?qū)头到y(tǒng)回答質(zhì)量的監(jiān)督和優(yōu)化。政策更新到生效的延遲從 3 天縮短至 2 小時(shí),新員工培訓(xùn)時(shí)間由 1 個(gè)月壓縮至 1 周,大幅提升了醫(yī)保局內(nèi)部的工作效率,使得醫(yī)保服務(wù)能夠更加及時(shí)、準(zhǔn)確地響應(yīng)市民需求。

四、中關(guān)村科金得助智能體平臺免費(fèi)試用14天

點(diǎn)擊鏈接免費(fèi)試用/預(yù)約演示》》

某市醫(yī)保局智能體開發(fā)平臺的升級項(xiàng)目,通過直面挑戰(zhàn)、全鏈路重構(gòu)以及持續(xù)優(yōu)化,成功實(shí)現(xiàn)了服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營效率的雙重飛躍,為政務(wù)領(lǐng)域智能體開發(fā)平臺建設(shè)與發(fā)展提供了可借鑒的范例,也為未來政務(wù)服務(wù)在大模型時(shí)代的創(chuàng)新變革積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)。


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