在第十届中国数字服务产业发展年会的重要环节——中国数字服务数智化峰会上，微博客服总监刘静文围绕“服务行业AI实践应用”这一主题，分享了微博客服在舆情服务智能化转型中的探索与成果。此次分享吸引了众多行业精英关注，共同探讨AI技术为服务行业带来的变革机遇。
微博客服在2024年之前主要采用传统服务模式，通过语音、在线及工单等形式被动处理用户咨询。然而，随着微博平台的发展，其特性决定了用户常通过公开发博、@官方账号或在评论区留言等方式咨询问题，这促使客服需从公开场景中主动发现并解决问题。自2024年起，微博客服开始向主动服务模式转型，但这一转型面临诸多挑战。
信息规模与传播速度是首要挑战。微博平台日发博量巨大，信息能在短时间内从个体事件发酵为全网热点，这对监测系统的实时性与覆盖能力提出了极高要求。其次，用户前台发言情绪表达常大于问题描述，真实诉求隐藏在情绪化表达中，需客服透过表象识别核心问题。公开交互中易涉及用户个人信息、退款等敏感内容，处理不当会放大舆情风险。
为应对这些挑战，微博客服构建了“感知 - 决策 - 行动”的AI驱动闭环体系，实现了从被动响应到主动预警与挖掘的转变。在传统舆情服务中，“看不全、判不准、动作慢”是三大痛点。尽管依托关键词库过滤信息，但因信息量庞大和关键词更新滞后，仍有大量遗漏；人工判断主观性强，对同一内容可能作出相反判断；从发现到回复用户的流程链条长，难以满足舆情处置对“快”的要求。
引入大模型技术后，微博舆情服务发生了三方面变革。从关键词匹配转变为语义泛化与情境理解，利用AI能力高效提升了信息识别准确率；将人工线下统计转变为AI自动摘要与意图分析，缩短了决策路径；借助AI预警与干预，服务角色从“救火队员”转变为风险“规避者”。
智能化建设使微博舆情服务的效率和效果显著提升。日均检测量达到数十万级，发现问题量较之前增加11倍，信息处理人效提升9.7倍，重点用户覆盖率达100%。负面舆情首次响应时间从“小时级”进入“分钟级”，重点事件分析报告产出时间从“天级”缩短至“小时级”。智能监测还为15个业务部门输出产品改进建议，其中21条被采纳。
在构建舆情服务智能闭环方面，微博客服从策略分流、任务生成、任务处理和前台感知等角度出发。策略分流环节，根据用户发博场景、传播影响、用户价值和情绪等综合策略划定分流规则，人工定策略后由机器执行。任务生成环节，进行动态的任务定级，根据舆情趋势变化调整定级，规避高风险问题；通过内部协同模型实现任务预警，打通内部工作；利用答案匹配模型确保回复内容专业准确。
任务处理采用四级处理机制。AI处理约97%的重复性高、风险低的常规问题；人机协同处理复杂业务问题和需提供决策参考的问题；人工处理“三高”问题（高价值用户、高敏感问题、高风险舆情），确保精准把控。任务处理结束后，通过多轮交互跟踪用户反馈，自动生成评价报告与数据分析，持续优化分流策略与模型。
智能闭环的构建离不开三层核心能力。感知层要智能识别内容情感和意图，识别反讽和情绪化表达背后的真实诉求，具备热点与趋势自动聚合能力。决策层明确人工负责制定分类规则与校准准确率，AI负责执行判断、分流与定级，建立动态处理路径。行动层包括智能化技术推荐、自动创建工单、语义中识别线索与产品创新点等。
微博客服的智能闭环发展经历了不同阶段。从最初的单点工具期，解决正负向判断等单点问题，提升过滤效率；到人机协同期，串联多个环节形成流程骨架；再到如今的智能闭环期，形成可复制的全链路能力，实现从效率提升到价值创造的转变。作为月活5.78亿的国民级社交平台，微博拥有海量、活跃的源头数据与十余年舆情实战经验，其提炼出的智能闭环方法论已具备应用于其他行业与机构的潜力，有望突破传统客服边界，成为各行各业洞察民情、预见风险、激发创新的“战略雷达”。
