本文文档由付海岩、周靖、刘悦（均来自中国联合网络通信有限公司北京市分公司）撰写，并发表于《论坛》期刊2025年11月刊。该文档是一篇研究性论文，旨在解决政务服务热线（特别是“12315”消费维权热线）在处理高峰期投诉时面临的服务效率低下、信息记录不一致及服务质量难以标准化等问题。文章提出并详细阐述了一种基于人工智能大模型（AI Large Model）的智能应答语音机器人设计方案，聚焦于“网上商城”这一高频投诉场景。

学术背景与研究目标
研究领域属于人工智能应用，具体是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）与大语言模型（Large Language Model, LLM）在智能客服领域的实践。随着电子商务发展，消费者投诉量激增，传统人工热线模式在响应速度、信息处理标准化方面面临巨大挑战。与此同时，基于NLP与LLM的智能问答技术迅速发展，为解决上述问题提供了可能。然而，直接将通用大模型应用于政务热线等专业场景存在挑战：模型参数量巨大导致训练和部署成本高，且对专业领域知识的响应准确性不足。因此，本研究的目标是设计并实现一个专门针对“网上商城”消费投诉场景的智能应答机器人。其核心是通过特定的技术路径，使通用大模型能够深度吸收领域知识，从而在投诉受理、信息采集、流程引导和情绪安抚等关键环节提供高准确性、稳定性的实时应答服务，最终达到提升热线服务效率和用户体验的目的。

详细工作流程
本研究的工作流程主要分为三个核心阶段：数据预处理、模型训练和应用部署，其设计围绕“场景化”和“轻量化微调”展开。

第一阶段：数据预处理。 此阶段的目标是从原始、杂乱的热线历史数据中构建出高质量、结构化的训练样本集。具体包含三个子步骤：

1. 场景选择： 研究首先对某月热线工单数据进行统计分析，识别出投诉量前十的场景。数据分析显示，“网上商城”类诉求占比最高（达27.08%），且具有跨地域、多责任主体的复杂性，因此被选定为首个重点训练场景。这确保了模型研发的针对性和解决实际问题的价值。
2. 被诉企业分析： 为进一步细化数据维度，研究对“网上商城”场景下的投诉数据进行结构化分析，识别出热点被诉企业（如某东、某团、某音等）。这一分析有助于后续对训练数据进行更精细的类别标注，使模型能理解不同平台或商家可能涉及的典型问题。
3. 数据清洗与结构化： 这是数据预处理的核心环节，旨在将原始工单文本转化为模型可学习的“指令-答复”对。具体步骤包括：
   • 文本标准化： 使用程序化脚本对原始文本进行分句、格式归一化、去重，并清理无实际语义的语气词和符号（如“嗯”、“啊”），提升文本语义纯度。
   • 指令化转化： 将清洗后的投诉文本转化为标准的“用户问题-标准答复”格式。这需要识别用户陈述中的核心诉求点，并依据政策知识库和既有答复模板，生成结构化、规范化的标准答复内容。此步骤是构建高质量训练样本的关键，直接决定了模型学习的目标。
   • 类别标注与平衡采样： 根据场景和被诉企业分析结果，对每条样本的问题类型（如售后纠纷、退费）和被诉企业类别进行精细化标注。为解决不同类别样本数量不均衡可能导致模型偏向高频类别的问题，研究采用了过采样与欠采样相结合的平衡策略。

第二阶段：模型训练。 此阶段的目标是将第一阶段构建的高质量领域知识注入到一个通用大模型中，使其具备处理特定业务场景的能力。具体步骤为：

1. 预训练模型选择： 研究选取了具有良好中文语义理解能力、开源且支持本地化部署的大语言模型作为基础。文中提及了yuanjing和qwen两种模型架构。选择预训练模型而非从零开始训练，是为了继承其强大的通用语言理解和生成能力，显著降低计算与数据成本。
2. 模型微调方法设计： 为实现“轻量化”和“高效适配”，研究采用了创新的微调策略：
   • LoRA微调策略： 这是本研究的核心方法。其原理是冻结预训练模型原有的绝大部分参数，仅在模型的部分Transformer层中插入少量的、可训练的“低秩适配矩阵”。在微调过程中，只更新这些新增的少量参数（通常不足原模型参数的1%），而不是更新整个庞大的模型。这种方法极大地降低了训练所需的计算资源、时间和硬件成本，同时能有效防止在特定领域数据上训练导致的“灾难性遗忘”（即忘记原有的通用知识）。
   • 针对性训练与优化： 微调过程聚焦于“网上商城”售后投诉等核心问答场景，训练目标使模型学会根据输入的问题生成符合业务规范和政策要求的答复。同时，研究在训练中引入了业务规则和知识库进行增强，并结合验证集监控损失函数，采用“早停”机制防止模型在训练数据上过拟合。

第三阶段：应用部署。 将微调后的模型集成到实际的智能客服系统中。研究将模型与语义检索模块结合，提供统一的推理和调用接口，以实现对用户自然语言输入的理解并生成高质量应答。整个系统采用分层架构设计，包括用户交互层、接口转换层、核心服务层（含微调后的大模型）和支撑知识层，形成了一个数据驱动、微调增强的智能应答服务闭环。

主要研究结果
研究的测试结果表明，所提出的智能问答系统在多个关键环节表现出色。

1. 在数据预处理阶段， 成功构建了一个高质量、标注清晰的“网上商城”投诉问答语料库。场景分析结果（网上商城占比27.08%）和被诉企业分布图（热点企业集中）为模型训练提供了明确且有针对性的数据基础。数据清洗和指令化转化过程产出了结构统一、语义清晰的训练样本，这是后续模型能够准确学习业务逻辑的前提。
2. 在模型训练阶段， 采用LoRA轻量化微调策略取得了显著效果。这种方法成功地将“网上商城”场景的业务知识注入到了通用大模型中，而无需耗费巨资进行全参数训练。结果表明，微调后的模型在理解消费纠纷语义特征和处理逻辑方面能力得到提升。训练过程中通过验证集监控和早停机制，有效保障了模型的泛化能力，避免了过拟合。
3. 在整体系统性能上， 测试结果显示，最终部署的智能应答机器人在信息采集、业务流程处理、情绪安抚及数据计算等关键环节均表现出高准确性和稳定性。这直接证明了从场景分析、数据清洗到LoRA微调这一整套技术方案的有效性。系统的成功运行，意味着它能显著减少用户排队等待时间，提供标准、一致的信息记录和答复，从而达成了提升热线服务效率和用户体验的核心目标。

结论与研究价值
本研究成功设计并实现了一套针对政务服务热线“网上商城”投诉场景的、基于人工智能大模型的智能应答机器人解决方案。其核心结论是：通过系统的场景化数据预处理（特别是指令化转化）结合LoRA轻量化微调技术，可以高效、低成本地使通用大模型适应特定专业领域，解决其原本存在的领域知识不足、训练成本高的问题，从而在真实业务中实现高准确性的智能问答服务。
该研究的价值体现在：

• 应用价值： 为政务服务热线、消费维权平台乃至其他垂直领域的智能客服系统提供了可落地、可复制的技术路径。它能够切实提升公共服务效率，降低人力成本，规范化服务流程，改善民众体验。
• 方法论价值： 研究展示了一个从业务分析（场景选择、企业分析）到数据工程（清洗、标注、平衡），再到模型轻量化适配（LoRA微调）的完整闭环流程。这套方法对如何将前沿AI大模型技术应用于解决具体、复杂的行业问题具有示范意义。
• 技术实践价值： 验证了LoRA等参数高效微调方法在政务这类专业、严谨场景下的可行性和优越性，为在资源受限环境下部署大模型应用提供了重要参考。

研究亮点
本研究的亮点主要体现在以下几个方面：

1. 问题导向的精准场景聚焦： 并非泛泛地研究智能客服，而是基于真实的政务热线数据统计分析，精准锁定“网上商城”这一最高频、最复杂的场景作为突破口，使研究具有强烈的现实针对性和应用价值。
2. 系统化的数据工程流程： 研究极其重视数据质量，设计了一套包含场景选择、企业分析、文本标准化、指令化转化和平衡采样的多层次、系统化数据预处理流程。这确保了模型学习的“燃料”是高质量的，是后续成功的基础。
3. 创新性的轻量化微调方案： 采用LoRA技术进行模型微调是本研究的核心技术亮点。它巧妙地在效果与成本之间取得了平衡，使得在有限算力下对庞大模型进行领域适配成为可能，极大地提高了方案的经济性和可推广性。
4. 完整的“业务-数据-模型-系统”闭环设计： 研究不仅关注模型算法本身，还涵盖了从业务分析到最终系统部署的全链条，展现了一个完整的AI系统落地框架，具有很高的工程参考价值。

其他有价值内容
文章在结语部分展望了未来可能的四个发展方向，进一步提升了研究的深度和前瞻性：一是引入多模态信息处理（语音、日志等），以应对更复杂的场景；二是结合实时反馈和在线学习，使系统能动态适应政策和业务变化；三是探索跨场景迁移学习，实现模型的快速领域扩展；四是优化模型的可解释性和可控性，以满足政务服务对透明度和合规性的严苛要求。这些方向为后续研究指明了有价值的路径。