电商企业用 RPA 和 AI 对用户投诉进行 5 级分类并控制成本和保证准确率

一、数据收集与预处理

1. 多渠道投诉整合：

• • 使用 RPA 自动从各个电商平台、社交媒体、客服邮箱等渠道收集用户投诉信息，整合到一个统一的数据库中。然后利用 AI 对这些来自不同渠道的投诉进行标准化处理，去除噪声和重复内容，为后续分类做好准备。例如，RPA 可以定时检查各个平台的反馈入口，将新的投诉抓取过来，经过数据清洗后交给 AI 进行分析。rpa.top

1. 关键词提取优化：

• • 通过 RPA 协助人工对大量历史投诉数据进行关键词提取和标注，不断丰富和优化关键词库。AI 在进行分类时，利用这个优化后的关键词库提高分类的准确性。比如，RPA 可以将历史投诉按照不同的时间段、产品类别等进行分组，方便人工进行关键词提取，然后将这些关键词反馈给 AI 模型进行训练和优化。

二、AI 模型训练与优化

3. 小样本学习：

• 采用小样本学习技术，减少对大量标注数据的依赖，降低数据收集和标注的成本。例如，利用元学习等方法，让 AI 模型能够快速从少量的标注样本中学习到分类的模式，然后应用到新的投诉分类任务中。可以先选择一些具有代表性的投诉样本进行标注，训练出一个初步的模型，然后随着新的投诉不断到来，逐步优化模型。

1. 模型融合：