摘要：該文探討了如何運用大語言模型有效挖掘外呼數(shù)據(jù)和萬號數(shù)據(jù)，針對兩類語音轉文本數(shù)據(jù)設計并實施定制化的NLP解決方案，提升業(yè)務洞察力，優(yōu)化客戶服務流程，并驅動潛在商機的精準識別與轉化。

關鍵詞：大語言模型；NLP；文本摘要；商機挖掘

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.015

中圖分類號：TP 311.13 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）09-00-03

Deep Data Mining of Large Models--Research on Text Abstract Generation and Intelligent Business Opportunity Recognition

HONG Pei， DAI Shenglin， QIU Guoqing， LIU Hengzhi， MA Liang

（China Telecom Anhui Branch， Hefei 230001， China）

Abstract： This article explores how to effectively mine outbound call data and Wanhao data using big language models， design and implement customized NLP solutions for two types of speech to text data， enhance business insights， optimize customer service processes， and drive accurate identification and conversion of potential business opportunities.

Keywords： big language model; NLP; text summary; business opportunity exploration

0 引言

外呼與萬號數(shù)據(jù)是構成中國電信電話營銷數(shù)據(jù)的重要組成部分，其分別提供客戶主被動電話服務在坐席互動中的全方位信息，蘊含著豐富的客戶行為、需求、反饋以及商機信息。對于電信語音通話數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)人工分析的方案效率低下，人為對錄音數(shù)據(jù)進行摘要及標注存在強烈的主觀性，且結果優(yōu)化方向往往不可控制。另外，通話數(shù)據(jù)可能包含客戶的個人敏感信息（如身份證號、地址、銀行賬號等），在挖掘過程中運用不恰當?shù)姆绞綍е驴蛻粜畔⑿孤讹L險。對于多輪對話、跳躍性強或涉及專業(yè)知識的對話文本，傳統(tǒng)自然語言處理技術很難完全理解上下文對話，影響信息提取的準確性。

本文旨在全面深入地理解客戶行為、需求和潛在商機，為電信運營商提供精準的客戶洞察力和決策支持。通過外呼摘要能力，摘要總結坐席外呼通話中客戶往期接受的營銷歷史，幫助坐席快速理解客戶畫像，提升本次營銷中客戶的滿意度；通過商機挖掘能力，找出每日萬號數(shù)據(jù)中存在的商機分布，幫助上層決策營銷方向，以及針對定點人群做單獨銷售優(yōu)化，提升轉化率。

1 建模方案

1.1 數(shù)據(jù)預處理

首先對數(shù)據(jù)進行細致的樣本篩選，通過分析真實通話記錄，識別并剔除那些無法提供有效信息的通話（無效外呼），對于因客戶不便接聽而導致的短暫、無實質(zhì)內(nèi)容的通話，亦應納入無效數(shù)據(jù)范疇，以避免干擾后續(xù)分析結果。在完成無效數(shù)據(jù)篩選后，進一步聚焦于有效通話文本的核心信息提取，這包括識別客戶對推廣活動的反應態(tài)度、對產(chǎn)品或服務的具體問詢、對價格或優(yōu)惠政策的關注程度等關鍵信息點。對這些核心信息進行精準捕捉，能夠為后續(xù)模型提供豐富的特征輸入，有助于模型更準確地理解和預測客戶行為。

在對外呼數(shù)據(jù)與萬號數(shù)據(jù)分別進行上述特定預處理后，還需進行一系列通用的文本預處理操作，以進一步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為模型構建做好準備，包括但不限于停用詞去除、分詞、詞向量化等常規(guī)NLP預處理操作。通過上述專業(yè)且細致的預處理與預分析流程，原始的外呼數(shù)據(jù)與萬號數(shù)據(jù)得以凈化、結構化，并提煉出關鍵信息與特征，為后續(xù)模型構建提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入，確保模型能夠準確捕捉客戶行為模式、購買意向等核心信息，為電信運營商的精準營銷、優(yōu)質(zhì)服務、高效運營及社交化營銷等業(yè)務決策提供有力支持[1]。

1.2 外呼摘要

在對外呼數(shù)據(jù)集的處理中，本文采取以人工標注摘要文本為基準的監(jiān)督學習方法，以大模型LORA為基礎進行領域特定的微調(diào)，精確提取通信行業(yè)外呼文本的三大關鍵摘要特征：坐席的推廣內(nèi)容闡述、客戶的實時反饋，以及營銷活動的最終結果。這一過程旨在對一次完整的外呼營銷交互過程進行系統(tǒng)性的梳理與精煉，提煉出與業(yè)務核心密切相關的關鍵信息，以服務于后續(xù)的策略優(yōu)化與決策支持。

本文構建了一套外呼摘要標注體系，涵蓋上述三要素的具體子類別與標注規(guī)則。專業(yè)標注團隊可依據(jù)此體系，對外呼數(shù)據(jù)集中的每一條通話記錄進行人工摘要標注，確保標注內(nèi)容精準、全面地反映坐席的介紹內(nèi)容、客戶的實時反饋以及營銷結果。

之后，利用大模型LORA的強大語言理解和生成能力，對其進行通信行業(yè)外呼文本的微調(diào)。微調(diào)過程中可將人工標注摘要作為模型的監(jiān)督信號，特意強調(diào)對坐席介紹內(nèi)容、客戶反饋與營銷結果三要素專項學習。通過調(diào)整模型參數(shù)，如學習率、正則化強度、優(yōu)化器選擇等，確保模型在保持泛化能力的同時，對特定領域特征有良好的捕捉與表達能力。

經(jīng)過多輪迭代優(yōu)化，在保留大模型LORA原有語言理解與生成能力的基礎上，成功習得通信行業(yè)外呼文本特有的摘要特征，其能夠系統(tǒng)性地梳理并精煉一次外呼營銷流程中的核心業(yè)務內(nèi)容。實證結果顯示，該模型在摘要質(zhì)量、信息完整性、領域特異性等多個維度均展現(xiàn)出優(yōu)秀的表現(xiàn)，為電信運營商的外呼營銷效果評估、策略優(yōu)化以及客戶行為分析提供有力的數(shù)據(jù)支撐工具[2]。

1.3 商機挖掘

本文中設計了一種融合大模型微調(diào)與深度學習文本聚類算法的智能挖掘框架，實現(xiàn)已有商機的持續(xù)追蹤與新商機的前瞻性探索。該框架的核心在于，通過人工標注體系賦予大模型初始的微調(diào)樣本，使其具備從復雜的萬號文本中精準抽取出潛在商業(yè)機會的能力，繼而運用深度學習聚類算法對大模型輸出的商機信息進行分類歸納，從而系統(tǒng)性地構建起規(guī)范化的商機類別體系，并保持對新出現(xiàn)商機的高度敏感與及時響應。

首先對萬號數(shù)據(jù)集中的各類文本進行詳盡的人工標注，明確界定商機的定義、類型及其在文本中的表現(xiàn)形式。以這些人工標注的商機實例作為大模型微調(diào)的標準，可確保模型在學習過程中能準確把握商機的核心特征與上下文關聯(lián)。采用預訓練的大規(guī)模語言模型，通過微調(diào)其參數(shù)以適應萬號數(shù)據(jù)集的特定語境和商機識別任務，強化其在復雜對話、業(yè)務描述及客戶意圖解讀等方面的理解力與判斷力。

在大模型初步識別出文本中的潛在商機后，引入文本聚類算法對這些商機信息進行高層次的組織與整合。利用諸如詞嵌入、深度自編碼器、圖神經(jīng)網(wǎng)絡等先進技術，從語義、結構、關系等多維度刻畫商機特征，進而進行無監(jiān)督的聚類分析。聚類結果不僅揭示了商機間的內(nèi)在相似性和差異性，還自然地形成了一個層次分明、邏輯連貫的商機類別體系，這一體系不僅有助于系統(tǒng)性地規(guī)范商機的分類標準，確保各類商機的辨識與管理的一致性，還能夠隨著新商機的不斷涌現(xiàn)，動態(tài)更新類別邊界，保持模型對市場變化的高度適應性[3]。

2 結果評估

在對外呼摘要模型和商機挖掘模型的建模結果評估過程中，評估方案將融合定量分析與定性評估，同時考慮模型在各自核心任務上的具體表現(xiàn)以及它們協(xié)同工作時的綜合效能。

對于外呼摘要模型，運用ROUGE系列指標進行量化評估，衡量其生成的摘要與人工標注摘要在詞匯、短語及句子層面的匹配度。ROUGE-N、ROUGE-L等指標分別反映模型在保留關鍵信息和保持文本結構一致性上的能力。此外，人工專家評審同樣不可或缺。人工依據(jù)預定義的評估準則對樣例摘要進行細致評估，提供對模型生成內(nèi)容在語義理解、邏輯連貫性以及行業(yè)適應性等方面的深度反饋，尤其針對外呼摘要中的特定業(yè)務要素，實施專項評估，確保模型能夠精準提煉并結構化呈現(xiàn)這些關鍵信息。

對于商機挖掘模型，評估重點在于其識別潛在商業(yè)機會的準確率和召回率。評估方案利用混淆矩陣統(tǒng)計模型在真實數(shù)據(jù)集上的分類表現(xiàn)，計算精確率、召回率和F1分數(shù)，以衡量其在識別有效商機、排除無效線索以及避免錯判方面的性能。同時，引入AUC-ROC曲線和Precision-Recall曲線來可視化模型在不同閾值下的整體表現(xiàn)，幫助調(diào)整模型決策邊界以適應業(yè)務對假陽性與假陰性的容忍度。

外呼摘要模型和商機挖掘模型的建模結果評估兼顧各自任務的專項評估與模型間協(xié)同工作的整體評估，運用多元化的評估手段確保模型既在技術層面達標，又能在實際業(yè)務應用中發(fā)揮實效，助力電信運營商實現(xiàn)外呼營銷的智能化與精準化。

3 展望與迭代

外呼摘要與商機挖掘模型作為電信運營商外呼營銷體系中的核心技術組件，共同構建起從海量通話數(shù)據(jù)中提取關鍵信息、識別并轉化潛在商機的有效路徑，對提升業(yè)務運營效率與決策精準度產(chǎn)生顯著影響。前者以高效的信息萃取能力為后者提供精準的數(shù)據(jù)輸入，后者則憑借敏銳的商機洞察力將提煉的信息轉化為可行動的商業(yè)策略。兩者共同構成外呼營銷智能化的核心動力，助力電信運營商在海量數(shù)據(jù)中精準定位高價值商機，驅動營銷效率與效果的雙重提升，實現(xiàn)業(yè)務增長與客戶滿意度上的雙贏。

為進一步提升模型性能，可通過標注平臺系統(tǒng)不斷擴充訓練樣本規(guī)模，納入更多具有代表性的外呼通話記錄。同時，通過數(shù)據(jù)增強、欠采樣、過采樣等技術手段，優(yōu)化樣本分布，確保模型在各種情境下的穩(wěn)健性和泛化能力。此外，該項目還持續(xù)對標注質(zhì)量進行監(jiān)控與改進，通過定期回標、專家審核、標注員培訓等方式，不斷提升標注數(shù)據(jù)的準確性和一致性，為模型提供更為優(yōu)質(zhì)的訓練素材。

參考文獻

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[2] 王乃鈺，葉育鑫，劉露，等．基于深度學習的語言模型研究進展[J]．軟件學報，2021（4）：19-26．

[3] 劉建偉，劉俊文，羅雄麟．深度學習中注意力機制研究進展[J]．工程科學學報，2021，43（11）：1501-1505．