封面人物 | 专访中国电信浙江公司10000运营中心总经理张晶辉

封面人物 | 专访中国电信浙江公司10000运营中心总经理张晶辉
2024年09月30日 17:02 客户观察

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让改革伴随工作的每个时刻。

/个人简介/

张晶辉,毕业于邮电企业管理专业,现任中国电信浙江公司10000运营中心总经理,从事呼叫中心运营管理工作18年,从基层做起,带领团队的规模从初期的70人发展至如今的1200人,始终坚持“协作、敬业、务实、创新”的团队管理理念,以务实抓执行成效,在呼叫中心专业化管理、人力资源管理、队伍文化建设、数字化智慧服务等专业领域取得了优异成果。

/企业介绍/

中国电信浙江公司10000运营中心创建于2010年11月,共有1200多名员工,下设三个分中心,主要承接浙江省11个地市电信客户的服务工作,是电信浙江公司统一的对外服务窗口。自成立以来,浙江10000坚持“协作、敬业、务实、创新”的核心文化,致力于对内打造“万号大学”,对外提供“智慧客服”,全力建设“全媒体、全智能、全客户、全专业” ,“客户及客服双满意”的电信服务门户。曾荣获“中央企业先进集体”,并多次荣获市级、省级及全国“工人先锋号”“五一巾帼标兵岗”等荣誉。

国资委综合处、省总工会、省通信管理局、呼叫中心行业协会及地方党政各级领导均多次到中心进行视察和指导,对浙江10000的内部管理方式和以人为本的团队文化给予高度评价和肯定。10000运营中心党支部于2021年7月被中共浙江省委评为浙江省先进基层党支部。

封面人物专访

不忘初心,深耕细作

依托“AI+”科技能力,为企业创新正向赋能

2024年9月刊

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/ 引言 /

PREFACE

“我们要不忘初心,要以提高服务水平、提升效率和为企业创值为目的,牢记AI只是工具,我们要用它为企业和员工服务。”中国电信浙江公司10000运营中心总经理张晶辉介绍道。

中国电信浙江公司10000运营中心近年来稳抓改革,积极探索AI赋能,并着力推动系统性服务问题的解决。张晶辉坦言,“作为呼叫中心,不能总是低头干活,也需要抬头看路。”AI作为新一轮科技革命的重要组成部分,正在影响着各行业的客服领域。张晶辉认为,呼叫中心对此要先行先试,浙江10000正在尝试把大模型和生产运营进行深度结合,今年一共设计了15个场景,目前已上线7个场景,预计年底全部上线,从已经上线的场景来看,取得的成效较为明显。

对于AI引起的新一轮科技革命,张晶辉认为AI的应用显著提升了呼叫中心的运营水平和效率。有了AI加持后,可以生成一些自动化的推荐预判,包括话术推荐,这些都增强了员工的当场解决能力,从而提高服务水平。同时,AI的发展也影响了人员结构,企业需要招聘更多技术人才,而AI的使用虽然会替代一部分简单的工作,但这不代表AI会代替人工,因为呼叫中心需要平衡效率和客户的感知。“一味地想要提升效率,减少用人工的行为,是不利于人民群众满意的,是不可取的”张晶辉说道。企业在智能化建设的道路上,必须平衡技术与员工幸福度之间的矛盾,要“让新技术为员工、企业服务”。此外,通过AI的加持和赋能是可以提升企业价值的。呼叫中心作为信息中心,会收到用户大量的问题和建议反馈,通过捕捉、处理,不仅可以提升用户满意度,还能不断反哺企业,从而优化产品及服务。

面对日新月异的技术和环境,只有不断学习才能适应发展的需要,基于此,中国电信浙江公司10000运营中心多年前便开始创新员工的管理与培训方式,“万号大学”的成功运行为中心源源不断地输出了“业绩好”“修养好”“身体好”的三好员工。经过多年的探索和运营,目前已形成完善的培训体系:新员工(破茧计划)、成熟员工(蜕变计划)、储备人才(成龙计划),全方位激发学员内生动力,适应市场需求。对此,张晶辉谈道:“我们更关注的是员工个人能力的提升,企业不能仅功利性地只培训员工的业务,只满足于完成指标。我们应该有更高价值的目标,就是要培养人,让员工觉得自身能力得到了大幅提高。”

随着科技的发展及人才战略的实施,呼叫中心早已从“成本中心”开始转为“价值中心”,在此期间,“人才”和“技术”将成为企业翱翔的双翼,只有合理运用,才能使企业飞向更为广袤的未来。

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/ 访问过程 /

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Q1

请您简单介绍一下目前的工作方向和内容。

客户观察的观众朋友们,大家好!我是中国电信浙江公司10000运营中心的张晶辉,非常高兴也非常荣幸有机会在这里和大家探讨一些问题。

我在中国电信浙江公司10000运营中心任职总经理,目前浙江10000运营中心有1200多人,分布在三个区域办公,分别是杭州、台州和丽水。谈到工作经历,我大部分工作时间都在10000,从分公司10000到省公司10000,累计已有18年了。

浙江10000这几年主要在抓三方面的工作。第一个方面是改革,这也是在积极响应公司的号召和大方向,主要包括省分中心一体化运营建设、流程优化、集约能力提升等。第二个方面是AI赋能,也是为了降本增效,各个行业都在做这件事。第三个方面就是推动系统性的服务问题的解决,因为作为呼叫中心,我们不能总是低头干活,也需要抬头看路。呼叫中心的信息很多,可以对这些信息进行分析后,反哺公司,帮助公司提升经营能力和服务水平,这也体现了呼叫中心的价值。

近年来,在推动系统性服务问题解决方面,我们花了很大精力,这需要公司各个部门的支撑,目前分析出的一些问题都得到了解决,提升了客户的感知。

Q2

据了解,您从事呼叫中心运营管理工作已近20年,以您的经验和阅历来看,您认为当前AI引起的新一轮科技革命给行业带来哪些变化?中国电信浙江公司10000运营中心做了哪些探索与尝试呢?

AI作为新一轮科技革命的重要组成部分,正在影响着各行业的客服领域,首先要先行先试,目前我们也正在尝试把大模型和生产运营进行深度结合。

今年浙江10000一共设计了15个场景,计划年底前要全部上线,目前已经上线了7个场景,从已经上线的场景来看,取得的效果比较好,成效也比较明显。今年虽然是AI大模型元年,但是对我们来讲,前几年就开始尝试小模型的精细化设计,对员工也有所帮助。

在AI建设这方面,浙江10000是有三个原则的,即三个“面向”:面向客户,面向一线,面向管理(运营)。面向客户要找准客户的切入点,例如,数字人的构建中如何引入大模型,如何与小模型进行结合。当用户问一些精准的问题,用小模型就可以给出精准的回答,但如果用户产生多轮询问,大模型则更好识别,所以两方面需要进行结合。在线机器人也是可以给用户做一部分直接应用的,但是目前还无法大量地把大模型应用直接链接在客户服务上,因为大模型答复准确率还没有达到预期目标,正在进行设计和改进。

其次,面向一线,可以帮助和支撑服务人员。例如,在员工容易犯错或者比较复杂的场景中,通过座席助手把这些答案或用户画像推送给员工,让员工可以便捷地找到解决方案。这一方法同样可以应用于智能填单,在话务过程中,把相关信息自动记录到工单当中。

还有一方面就是面向管理(运营)。例如,之前做投诉分析是通过取数,然后做一些分析、听电话,这些都需要人工处理,但目前利用AI可以一键生成投诉分析报告。此外,之前我们用到的智能质检还是需要人工听完并打分,对问题做整合处理,而现在将小模型与大模型进行结合后,我们上线了自动生成质检报告的功能,可以在10分钟左右,生成几百个员工的报告。

对行业来说,我认为AI的应用显著提升了呼叫中心的运营水平和效率,也就是我们所说的降本增效,这对呼叫中心有较大帮助。其次就是提升了服务水平,有了AI加持后,可以生成一些自动化的推荐预判,包括话术推荐,这些都增强了员工的当场解决能力,从而提高我们的服务水平。如果85%以上的电话都能够在第一次的通话当中解决问题,用户的满意度就会提高,企业的效率也会提高。

浙江10000运营中心近年来一直坚持的理念是赋能前台,把相应的能力都迁移到前台,能不派单尽量不派单,在前台解决问题。公司设置了专人对前台的派单进行分析,看哪些前台派下来的单子是能通过赋能赋权到前台,把相应的能力植入到系统当中去,让前台不用再派单。这一方面提升了服务水平,另一方面提升了整体的效率。

第三方面,通过AI的加持和赋能是可以提升企业价值的。呼叫中心能够为企业做什么?众所周知,呼叫中心是信息的中心,必然会遇到一些用户的申诉,这代表他对企业有一些不满意或提出了一些问题和建议,我们要及时地把这些问题捕捉到,进而反哺公司。

上面提到,我们做了“投诉分析报告”。其实,分析报告里也有预警的内容,当某一些事件发生多了,就会有预警提示。因为浙江电信有一个服务的熔断机制,当投诉达到上限后,相应的产品就会下线,所以要及时把这些信息收集好并做相应分析,再交给专门负责的部门去解决这些问题。呼叫中心是企业的一个窗口,我们要守好服务的窗口,帮助企业提升整个运营和服务的水平。

当然呼叫中心在做好服务的同时也可以做一些营销,这种营销是提供能长久地解决用户问题的方案,比如用户费用比较高,可能是流量超出了套餐额度,我们可以给他推荐合适的套餐,可以节约用户费用,这些都是可以长久地解决用户问题的推荐。我觉得营销其实就是解决用户一些长远的问题,不能简单粗暴地向用户推荐什么产品,这样很容易引起用户的反感。

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Q3

经过了一段时间“客服AI+”的试运行,您觉得AI科技融合对于目前的运营中心的生产力有哪些方面的提升?

浙江10000运营中心今年也做了一些尝试,计划上线15个大模型应用场景,这是在做了几年小模型的基础之上所做的新一轮的尝试。目前已经上线7个场景,这些场景的上线对我们的帮助还是比较大的。

比如质检方面,全省一千多号人,如果要写这么多的质检报告可能会比较麻烦,而大小模型结合后,只需10分钟,AI就可以生成差不多400份质检报告,大幅提升了效率。

此外,投诉的智能分析之前都是由人工来做,去年做了一些小模型的报告生成,实现了人工和自动相结合。今年整体都是通过大小模型结合后,一键生成投诉智能分析报告,管理人员只需要审核并做一些简单的修改就可以了。

AI科技的融合带给客服中心的改变是比较大的,所以我对以后的 AI给我们企业带来的一些变化还是非常期待的,也有信心。

Q4

鉴于“客服AI+”在提升生产力方面的初步成效,您认为从“降本增效”的角度来谈,如何能够保持员工幸福感与提升生产力之间的平衡?

平衡员工效率和员工感知之间的关系,并不是突然面临的问题,因为它是逐渐发生的。就如AI这件事,并不是说我们今年才突然去谈论这件事情的,是逐渐发生的过程,所以员工不会突然有这种立刻的改变或者是感受。但是从一阶段来看,它会引起一些改变。比如,简单的电话都被 AI解决了,人工的话务占比就少了,可以不用招聘那么多人员,这确实会带来一定的人力资源替代。

但是目前AI带给员工的,更多还是正向的帮助,特别是实现了系统智能化以后。因为现在用户的要求普遍较高,我们的业务也比较复杂,员工在服务的过程中压力是比较大的。我们的目标主要还是想通过智能化的手段帮助员工去解决一些问题,这也是我们做智能化建设一个重要的要求,即面向员工,通过观察、研究员工的一些操作行为,以及用户问到的一些话务场景,我们把系统赋能给员工,让员工更方便地使用这些工具,其实是能够有效提升员工效率的。特别是一些复杂的问题,其实只需在系统里面点几下,就可以快速找到解决的答案了。

目前看来,AI提升了我们的效率和服务水平,让服务流程更便捷,客户感知变得更好。有了AI的加持,现在能在线解决87%左右的用户问题,也减少了一些用户等待的时间。但是长时间来看,AI的广泛使用肯定会引发人员结构的一些改变,公司需要招聘一些更优秀的人才去做大模型、去做训练、去做数据分析,帮公司解决一些系统性的服务问题。

总体来讲,前台的服务人员会被替代一部分,但AI的应用更多还是体现在能够帮助员工更好、便捷、高效地处理问题。

为了让员工们可以更好地应对这种转型,中心会加强员工技能方面的培训。除了日常业务的培训之外,我们会站位更高,结合现在的技术手段给员工做相应的赋能。其次就是让员工参与进来,一方面是希望这些手段能够有效地带给员工一些帮助,另一方面,当他们参与进来后,会有一些获得感,不会觉得突然有一些手段代替了他们,员工可以通过深度参与给运营一些帮助和建议。

对于员工层面,也要鼓励大家自主学习。因为社会的发展不断会有“新东西”产生,如果一直沉溺于以往的一些传统服务手段,这肯定不是行业所需,也不是企业所需,所以每个个体都要持续地去学习新技术。特别是现在大家都在谈新质生产力,谈AI大模型,这都需要不断学习,只有学习了才能跟上时代的步伐。此外,还要给员工更多的发展机会,让他们去参与一些竞聘,让他们掌握多种技能。

我们会不断关注不同阶段员工的满意度和身心健康,还有员工的反馈机制,这些都是我们日常应该要做到的。

Q5

据了解,中国电信浙江公司10000运营中心对内打造了“万号大学”,请您介绍下,目前这一培训体系是如何来为客服人员赋能的,带来了哪些改变和提升?

万号大学是中国电信浙江公司10000运营中心已经做了十年的一个品牌,当时为什么提出来万号大学的理念?因为我们的新员工基本上都是年轻群体,都是大学毕业以后就到浙江10000任职的,所以希望接过学校的接力棒,持续地培养员工,让他们感觉到和在学校的时候一样,要坚持贯彻持续学习的理念。

所以万号大学主要的目标是培养业绩好、修养好、身体好的三好员工。“业绩好”,就是把工作做好,让自己成为一个专业的服务人员。“修养好”是因为除了业绩以外,更应该要有一颗善良的心,要更多地去关注一些需要帮助的人。我们每年都会有一些公益活动,例如“冬日暖阳活动”,会组织进行衣物义卖捐赠,号召员工要有爱心,愿意奉献,为社会提供价值,并为员工进行积分。“身体好”就是健康的身体,员工除了工作以外,还应该有健康的“身心”。我们会组织一些社团活动,例如“运动社”“手工社”等,每一个季度还有体育达标测试,如果达标了也会获得积分。这些积分的设置都是为了引导员工主动参与体育活动,参与公益活动,帮助他人。

对于业绩好、修养好、身体好的三好员工,我们会在年度和季度评“三好员工”,并给予一定的奖励。

对于具体的培养方案,万号大学有五大体系:

1.责任制体系,说明是谁来负责这些事情,也就是每件事情的责任人是谁,大家都有自己的一块责任田。

2.能力提升体系,即怎么样培养员工。主要分成三个部分:①对于新员工我们有“破茧计划”,主要研究怎么在短时间内快速地提升新员工的专业能力。②对于老员工,我们也有“蜕变计划”。一些老员工工作时间比较久了,可能会有一些懈怠,所以也要时刻关注老员工持续学习的能力,激发他们的工作激情。③对于骨干人员,我们设计了“成龙计划”。对于每一个公司来讲,骨干人员都是非常重要的,他们的引领和带头作用,以及他们的管理能力都是一个公司发展的重要支撑。我们每年会安排一些课程,例如,怎么给员工做思想工作、怎么提升员工的凝聚力、怎么提升工作成效等。

3.激励体系,无论员工做得好与不好,怎么样让每个人都愿意工作,都有激情工作,这个是我们要关注的。

4.支撑配套体系,因为每个人都不是独立工作的个体,都是需要别人协作的。所以这一体系是以协调包括业务培训、质检、数字化的运营人员等进行互相协作,去支撑服务一线为目标的。

5.评价体系,评价体系就是对做得好还是不好进行一些评价和应用。

万号大学的五大体系是系统性地对员工进行一些培养,这不仅是为了完成企业的目标、完成服务客户的目标所设置的体系。企业不能仅是功利性地只培训员工的业务,完成指标只是基础目标。我们应该有更高价值的目标,就是要培养人,让员工觉得自身能力得到了大幅提高。万号大学对培养员工、提升员工凝聚力、建设团队以及丰富员工晋升通道等方面起到了重要的作用。

在万号大学实行的过程中,也会传递一些企业文化和团队文化,我认为文化是长久以来形成的一些习惯,是可感知但很难模仿的,需要时间的沉淀。

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Q6

在评估客服部门生产力时,结合当下,您的企业采取了哪些量化指标?这些指标如何帮助您监测并持续优化生产力表现?

呼叫中心的指标有很多,评价指标的方式也有很多,但这些指标并不是都用来考核员工的,其中有一些是观察指标,分析以后能够改进流程,或者提供一些运营优化建议。

从我们的呼叫中心来讲,大指标有几个方面:一个是效率的指标,主要是响应时长、小时接话量等;还有处理的速度,处理的时限等。第二方面就是客户满意度指标,主要是话后满意度,如果客户在话中表达了一些异议,会通过智能质检的方式把它捕捉出来,并做一些话务的修复。还有一些解决能力的指标,比如在线解决率、在线的一键办理能力等。另外还有关于集约能力的指标,因为10000可能会接触第一手客户的信息,前台解决不了的就派单到后台解决,这个叫做“集约率”。

但对于员工来讲,其实应设置关键的几个指标即可,包括服务水平、工作效率、学习成长、有差错投诉等,并且嵌入系统中便于员工实时查看,知道自己处于团队中的排名及各项指标如何。

从运营的角度来讲还有一些指标,比如自动化能力、自助占比,这代表了中心的智能化水平,还有一些员工满意度和流失率也是我们在关注的指标,因为员工满意度很重要,没有满意的员工就没有满意的服务。

对“用户不满意”这个方面,浙江10000近年来做了比较多的工作。一方面我们会做专门的分析,可以反哺一线,也可以作为系统性问题的来源;另一方面,在用户点了不满意以后,我们有专门的质检人员会做回访。这个回访不只是询问用户为什么不满意,还要做回访修复。因为既然用户不满意,说明电话里未能解决问题,所以我们会再与用户进一步沟通,并帮助用户再处理一遍。此外,我们还做了一方面,对话中可能会不满意的,用智能质检进行抓取,比如,用户说某方面不友好,或者话语中透出了要投诉的意愿,但未评价不满意,智能质检也会进行抓取,同时质检团队会对潜在不满意的用户进行修复回访。

对各行业来说,运营的手段工具、管理方法、团队建设经验,其实是可以互通的。

Q7

请张总对《客户观察》的读者分享一下您的感想吧。

想和大家分享三句话:

第一句话是:不忘初心。我们的初心是什么?我们呼叫中心的初心就是服务客户、给企业创造价值。

我们做AI+应用,并不是一定意味着人员的失业,虽然它可能会在一定时间内代替掉一些简单的服务。但是作为行业来讲,作为呼叫中心来讲,我们要能够平衡效率和客户感知的关系,专业的客服人员还是必需的,人工服务在一定的时间内还是要持续存在的。一味地想要提升效率,减少用人工的行为,我认为是不利于人民群众的满意度的,是不可取的。

我们建AI的初心其实还是为了提升效率,提升服务水平,提升客户的感知,不要觉得做了AI建设,就要立刻拿一个考核的标准决定要减多少人,要降多少成本,要给AI一些成长的时间,然后逐步地去提升效率。我认为在近阶段或者是近些年,人工服务还是没办法被完全取代的,因为用户有沟通的需要,特别是对一些老年群体来讲,使用智能的自助服务是有困难的。

第二句话是:AI从来都只是工具,不是目的,要让AI为企业服务,为员工服务。每个人都可以积极地去拥抱它,参与到建设中,不要在这轮科技革命中掉队。

第三句话是:要让改革伴随着工作的每一个时刻。不论是大的改革还是小的改变,都可以叫做改革或者是变革。比如:有一个创新的想法、一些流程的简化、组织的优化、组织的整合、数字化的建设,我认为这些都可以被称为“改革”。如今,可能每天都会有一些新东西需要迭代和优化,这也是呼叫中心生命力的一个体现。

其实我觉得我们这个行业缺少的还是核心的专业人才,企业应该要往这方面去培养人。呼叫中心是最能够培养人的综合素质的地方,所以在这个行业还是大有可为的。

策划:Amanda、彭学诗

采访:梦茹

编辑/后期:梦茹、雨辰、彭学诗、舒雅

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