客服工单数据的记录着用户的基本诉求，包括投诉单、故障单、需求单等，订单解决与用户体验密切相关，对工作人员的技术专业素质规定极高，是一项专业知识劳动密集型的工作中。企业在这工单问题分析处理节，很多都是由人工完成，在企业的发展累积中数据越来越庞大，在处理工单数据难度也不断的增加，对于这些问题引入人工智能的技术，让工单智能化处理，好用的工单系统，更能为企业提升效率

　　工单处理的效率和质量，将直接影响到顾客对公司的认同度。为了便助推公司管理提升，对于当今订单解决存在的不足，微服网络产品研发了智能化工单系统，以提高效率和质量，提高用户体验。

　　智能化工厂最先处理的课题是如何从非结构型订货描述(一系列语言标记)中获得难题订货的重要信息内容，必须采用人工智能技术的重要技术——自然语言理解。 接下来订单叙述的內容具备较强的行业层面，比如信贷业务订单、通讯经营业务流程订单、电力工程经营业务流程订单、电子商务工单这些，订单描述语言中的前后文內容和词义自然环境，与技术专业行业有较强的关联方交易。

　　viki智能工作单系统使用工作单数据作为原材料来构建各种主题分析模型。基于模型的运行，对整卷工单进行自动分析，实现工单自动分类、工单调度、投诉热点发现、投诉原因深度挖掘、业务风险预测、二次营销机会挖掘等功能。进而大幅度提高业务流程经营与管理方法的高效率，提高顾客的满意率和满意度。

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