前言
当前用户规模、网络规模不断增加，网络优化人员工作任务重、人手不足逐渐成为制约网络质量提升的主要短板。随着AI智能技术的普及，通过结合网络优化经验学习的智能网优工具也逐渐普及，能够简单的完成载波扩容、参数调整优化等较为日常的网络优化工作，提升工作效率。但是，在面对用户投诉、不满用户的智能分析优化方面，目前还属于空白。为了解决这些问题，我们迫切需要开展基于大数据可视化的投诉处理专家系统研究，以全流程投诉处理的方式提升问题解决效率，在投诉处理过程中获得更全面的投诉信息，准确定位问题的根源，预测投诉的趋势，在最短的时间内解决问题，并做到有效的服务管控，提升用户满意度。
1、投诉处理流程现状分析
随着5G时代的到来，数字化转型不断推进，客户对网络体验提出更高要求[2]。然而，当前的投诉处理流程中遇到了无法忽视的问题，这些问题制约了用户满意度的提升。根据目前投诉处理流程现状研究发现存在如下问题：①客服人员记录投诉内容容易出现人为记录不全或记录失误等问题，导致难以把握用户真实意图，缺少可支撑分析处理的关键信息，影响分析处理的有效性和精准性。②投诉难预测，对于升级投诉、重复投诉，单从网络因素考虑的投诉预测准确性低。③当前投诉工单约45%的投诉无法确定准确地址，热线客服填错地址、投诉用户提供地址不详细、代替他人投诉等情况都会导致投诉地址缺失。④在投诉处理流程中，投诉回访录音信息未充分利用，缺少智能化手段把握现场服务质量和投诉处理后的客户潜在诉求，在服务管理方面存在盲点。⑤投诉服务过程管理缺乏智能化手段，现场服务录音上传系统存在文件重复、不相关、不完整等现象。
2、大数据可视化的投诉处理专家系统及应用
2.1大数据可视化的投诉处理专家系统搭建
首先需收集并清洗历史投诉数据，包括类型、内容、来源等，对数据进行归纳和分类，同时储备可视化知识，如数据编码技术、地址智能识别技术等。然后搭建投诉专家系统，使用分类结果搭建投诉处理的专家系统，将不同类型的投诉作为实体，内容、来源、时间、地点等作为属性，投诉间的关联作为关系。最后应用投诉处理专家系统，基于投诉专家系统实现用户投诉信息地理化呈现、用户投诉信息遍历查询、用户投诉问题智能定位和用户投诉处理方案智能输出等应用，同时还能深入分析和挖掘投诉数据中的关键信息和趋势，提供决策支持[3]。
2.2用户投诉信息地理化呈现
专家系统根据用户投诉地址信息，实现投诉地址在GIS地图的呈现，地理化显示用户投诉位置相关信息（如：投诉区域是属于密集居民区、工业区或景点等）。
2.3用户投诉信息遍历查询
专家系统实现用户号码投诉历史信息的遍历查询，输入投诉用户号码后，可以直观查看到该用户有发生过几次投诉。
2.3用户投诉问题智能定位
专家系统结合用户MR解析和驻留小区信息，实现投诉问题的智能定位，罗列用户发生异常的问题小区和问题类型。
2.4用户投诉处理方案智能输出
专家系统根据智能定位的问题小区和问题类型，结合专家经验武器库，输出对应的问题解决方案。
结论
综上所述，本文研究的基于大数据可视化投诉处理专家系统是一款将用户级无线质量与KQI指标融合分析的智能化分析工具，打破了传统的KQI分析用户、现场测试无线质量等推理式网优方式，从用户实际无线质量、业务指标情况着手分析用户感知差原因，问题定位更加迅速、准确，方案更加有效、精准，节约问题处理时间、指导资源精准投放、提升客户实际满意度。根据目前投诉分析结果，成果针对用户的问题定位准确率达到96.73%，对比传统投诉分析处理方法准确率提升约40%以上，有效弥补投诉分析支撑工具不足的问题，极大提升投诉分析和满意度分析的工作成效。
参考文献
[1] 申鑫欣. 云计算的计算机数据可视化技术探究[J].软件，2022(05):137-140.
[2] 莫伟.基于大数据分析的5G投诉预警模型研究与实践[J].广西通信技术，2022(02):8-12.
[3] 陈震原.一种基于知识跟随的人工智能投诉处理解决方案[J].信息技术，2023(08):78-80.