通信世界网消息（CWW）万物互联时代，物联网作为连接物理世界与数字世界的“桥梁”，正以前所未有的速度推动全球数字化转型浪潮。据权威机构预测，2025年，全球物联网设备连接数将从2021年的122亿激增至270亿，这一数字的跃升不仅彰显了物联网技术的蓬勃生命力，更预示着其在智慧城市、工业自动化、医疗健康、智能家居等领域的广泛应用和深远影响。
然而，物联网的高速发展也带来了前所未有的挑战。随着业务的高速增长，物联网投诉处理成为运维领域的一大难题。跨域网络的高复杂性、物联网终端的多样性加剧了投诉工单定界定位的难度。例如，某厂家终端进行区域性部署时，因其终端数据回传错峰机制的软件失效，致使该区域无线信号干扰强度抬升，最终影响业务正常运行。此时，运营商不仅要自证无责，还要协助排查，定位终端的软件故障。同时，不同厂家、不同协议、不同架构的设备交织在一起，故障表现形式的多样性使得故障排查工作异常艰巨，往往需要跨科室的运维人员联合排查，耗时可能长达十多个小时，极大地浪费了人力和时间成本。
面对这一挑战，物联网专家系统应运而生。作为AI数智员工的代表，物联网专家系统正引领物联网投诉工单处理的效率革命，开启行业发展的新纪元。物联网专家系统融合多项AI关键能力，通过深度分析运维数据，结合历史案例，为故障处理提供可解释性的诊断结论，显著提升了故障处理的效率，降低了运维人员的技能门槛，真正用“数智人”实现了降本增效。
物联网专家系统：AI数智员工的代表
物联网专家系统融合多项AI关键能力，可通过对话式运维、意图识别、思维链技术、专家经验库和可解释性诊断结论，实现运维工作的智能化转型。物联网专家系统架构和关键技术点如图1所示。
对话式运维：物联网专家系统采用聊天对话的形式，实现工单处理的自动化，用户只需简单描述问题，系统即可自动识别意图，执行相应操作，极大简化了工单处理流程，提升了运维效率，使故障处理流程更加人性化、智能化。
意图识别：基于自然语言处理技术，物联网专家系统能够准确理解用户话语中的意图，无论是专业性提问还是工单处理诉求，都能得到迅速响应，这进一步提升了服务的智能化水平，可为用户提供更加精准、高效的故障处理服务。
思维链技术：通过将复杂的人工排查过程分解为一系列具体动作，物联网专家系统自动生成“故障排查树”，同时匹配调用API获取O域数据，实现故障定位的自动化与智能化，可显著缩短故障排查时间，提高故障处理的准确性和效率，为运维人员提供有力的技术支持。
专家经验库：历史案例的收集与自学习使物联网专家系统能够根据工单信息进行语义搜索，快速匹配最相关的专家经验，为故障处理提供宝贵的参考依据，进而提升故障处理的智能化水平，降低运维人员对专业技能的依赖，实现运维工作的智能化转型。
可解释性诊断结论：基于O域数据的结构化展示，物联网专家系统将复杂的PCC策略和CHR记录简化为直观的访问目标列表和Top1错误码，辅以相关案例推荐，为运维人员提供清晰、透明、易于理解的诊断结果，极大提升了故障处理的效率与准确性，使运维工作更加高效、精准。
应用成效显著
物联网专家系统将AI技术应用于物联网投诉处理领域，成效显著，正重塑投诉处理流程，将复杂的流程简化为一场便捷的智能对话。用户只需输入工单投诉详情，AI系统便能迅速响应，通过深度学习和自然语言处理技术，精准解析投诉信息，自动匹配故障模式，快速生成工单定界定位结果。这一过程，不仅极大精简了输入输出流程，更将故障排查的思维链转化为清晰的“故障树”，为运维人员提供了准确的排查思路，显著降低了各专业科室的联合排查沟通成本和实际排查成本。
PCC白名单问题是目前排查难度最高、耗时最长、协调最难的一类投诉，这类问题通常由前端提单信息错误或终端访问机制异常所引发。随着七期工程业务逐步下沉，省侧白名单问题占比逐渐升高，致使问题的复杂性增加、影响范围进一步扩大。物联网专家系统在处理此类问题时，运用了多层次、多维度的分析方法，显著提高了问题的诊断效率和准确性。
首先，物联网专家系统根据投诉工单中的IMSI，在UPF（用户面功能）上查询会话，继而查询规则、流过滤器组、流过滤器，最终查询到对应的3层和7层规则。通过这种层次化的查询方式，将复杂的PCC策略转化成易于理解的访问序列。这一过程不仅简化了问题的分析步骤，还为后续的故障定位提供了清晰的路径。其次，大模型技术的应用进一步提升了问题诊断的精准度。大模型能够从工单中提取目标访问地址，并将其与访问序列进行对比分析，得出目标访问地址是否在PCC策略中的诊断结论。物联网专家系统针对PCC白名单问题，从OMC（运营维护中心）获取O域数据，结合思维链和SFT（监督微调）等大模型关键技术，实现场景化AI智能应用集成。通过这种方式，物联网专家系统能够快速识别并定位问题，减少人工干预，提高运维效率。
流量超限问题是现网中常见的典型问题，通常表现为前期流量正常，之后却突然流量耗尽无法访问，因而引发用户投诉。物联网专家系统首先对工单信息展开详细分析，提取关键的流量使用数据和用户反馈，接着选择合适的“故障树”，随后自动调用API，获取CHR数据，将其作为诊断流量超限问题的重要依据。大模型利用深度学习和自然语言处理技术，自动分析CHR数据，生成详细的诊断报告。这一过程不仅提高了诊断的准确性，还大大缩短了问题处理时间。通过上述步骤，物联网专家系统能够快速、准确地诊断流量超限问题，及时采取措施恢复用户的正常访问，显著提升了用户满意度和网络运维效率。
物联网专家系统还通过搜集和预处理历史案例，构建专家经验库，并将其融入大模型进行训练，以此提升工单处理的准确性和可解释性。针对频繁离线、批量离线、电话手表高清语音无法呼叫、终端无法获取IP、白屏、卡顿等常见问题工单，大模型能够智能推荐相关案例和专家经验，为快速解决问题提供有力支持。
在河南移动的实践中，物联网专家系统将AI技术融入生产流程，挖掘大模型关键能力，使用高质量、多样化的数据集进行训练，增强模型的泛化能力和可解释性，融合B域和O域多维数据研判，促进运维效率跃升，有效提高了投诉工单处理的准确率，显著缩短了典型工单的处理时长。
总结
在产业数字化转型的浪潮中，物联网专家系统以其卓越的智能与创新，打造了物联网投诉方面的新质生产力，引领运维领域的革新。物联网专家系统不仅显著提高了故障处理效率，降低了运维门槛，还通过对话式运维、意图识别、思维链技术、专家经验库和可解释性诊断结论，实现了运维工作的智能化转型。这一系列创新，不仅大幅提高了物联网专家系统运维效率、重塑了投诉处理流程，还在用户满意度、网络成本控制等多个维度彰显了价值，助力行业探索通过“数智人”降本增效的切实可行路径，为行业打造了智能化运维的标杆。未来，物联网专家系统将助力物联网加速迈向高阶自智阶段。
*本文刊载于《通信世界》
总第960期 2025年1月25日 第2期
