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大、小模型+智能體:沈陽水務(wù)AI落地的方法論

時(shí)間:2025-11-20 09:22

來源:中國水網(wǎng)

作者:汪茵整理

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9月25日,由E20環(huán)境平臺·供水服務(wù)促進(jìn)聯(lián)盟主辦的“2025(第十屆)供水高峰論壇”在廣西南寧開幕。沈陽水務(wù)集團(tuán)營運(yùn)管理中心副主任楊威以“沈陽水務(wù)營業(yè)業(yè)務(wù)智能體應(yīng)用與數(shù)據(jù)溯源實(shí)踐”為主題,進(jìn)行了分享。

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楊威

(點(diǎn)擊上方照片,觀看楊威在2025供水高峰論壇上的完整分享視頻)

大、小模型結(jié)合,服務(wù)具體業(yè)務(wù)場景

楊威介紹,沈陽水務(wù)集團(tuán)近兩年在數(shù)字化建設(shè)方面投入巨大,涵蓋資金、人才、政策和管理等多個(gè)維度。

他此前在與百度團(tuán)隊(duì)交流過程中獲悉,當(dāng)前許多大型企業(yè)正嘗試?yán)么竽P陀?xùn)練行業(yè)級模型,希望通過自上而下的方式,以行業(yè)模型指導(dǎo)具體業(yè)務(wù)場景的問題解決。然而實(shí)踐表明,該路徑效果并不理想。一個(gè)重要原因在于,行業(yè)級模型的準(zhǔn)確性高度依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量,而目前市場上多數(shù)行業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量仍有待提升。

在此情況下,較為可行的做法是采用大模型結(jié)合小模型,先解決具體業(yè)務(wù)場景中的問題,再通過問題解決過程中形成的高質(zhì)量數(shù)據(jù)反哺行業(yè)級模型。楊威表示,沈陽水務(wù)集團(tuán)正沿此方向推進(jìn),并在部分場景中開展了應(yīng)用實(shí)踐。

客服機(jī)器人對話(大模型)

在大模型應(yīng)用方面,沈陽水務(wù)集團(tuán)客服系統(tǒng)中的智能機(jī)器人以DeepSeek大語言模型為底層支撐。該模型在交互過程中首先理解用戶意圖,并結(jié)合基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建的交互型知識庫,向用戶輸出回答。

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客服機(jī)器人對話大模型

針對咨詢類問題,大模型可直接調(diào)用知識庫內(nèi)容予以回復(fù)。但在涉及業(yè)務(wù)辦理的場景中,則需大模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行對接。例如,在查詢水費(fèi)場景中,傳統(tǒng)客服機(jī)器人通常通過彈出鏈接引導(dǎo)用戶跳轉(zhuǎn)至其他頁面,進(jìn)行半自動化操作以獲取結(jié)果。

而當(dāng)前沈陽水務(wù)集團(tuán)的客服系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)直接響應(yīng)用戶查詢,如告知上月水費(fèi)金額,并支持進(jìn)一步詢問其他時(shí)段的水費(fèi)信息。這一過程依托大語言模型調(diào)用業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)完成輸出,表明模型與系統(tǒng)之間的對接是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場景落地應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

水表識別(小模型)

在小模型應(yīng)用方面,沈陽水務(wù)集團(tuán)開發(fā)了水表識別小模型,旨在通過圖像識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對水表照片的智能解析。該模型的開發(fā)源于實(shí)際業(yè)務(wù)需求:盡管許多水務(wù)公司要求抄表員拍照以加強(qiáng)監(jiān)管,但海量照片的全量復(fù)核與審核成為新的挑戰(zhàn)。

為此,沈陽水務(wù)集團(tuán)構(gòu)建了分級識別流程:首先通過分類算法判斷圖片是否為水表及具體類型,如數(shù)字機(jī)械表、指針機(jī)械表、電子表或非表類圖像;隨后針對機(jī)械表進(jìn)行讀數(shù)、表號及缺陷識別。在缺陷識別方面,楊威解釋說,現(xiàn)實(shí)中存在因拍攝角度、反光等因素導(dǎo)致的識別困難,以及水表本身損壞、銹蝕、無盤等情形,給識別工作帶來了困難。電子表則僅識別表號,因其已具備遠(yuǎn)傳功能,無需過多處理。

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水表識別小模型

截至目前,該模型訓(xùn)練樣本數(shù)量已近100萬張,在分類識別方面的準(zhǔn)確率達(dá)到98%,讀數(shù)與表號識別準(zhǔn)確率超過90%。缺陷識別精度仍有提升空間,主要受限于訓(xùn)練樣本中缺陷樣本數(shù)量不足,預(yù)計(jì)隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的持續(xù)積累,識別率將進(jìn)一步提高。

水表識別小模型的開發(fā)具有雙重意義:一是提升管理能力,強(qiáng)化監(jiān)管水平;二是為未來開展水量數(shù)據(jù)交易提供存證依據(jù)。目前,該功能正進(jìn)行SaaS化平臺開發(fā),以期向有需求的水務(wù)公司提供服務(wù)。

智能體(混合應(yīng)用)

在智能體落地應(yīng)用方面,楊威以換表業(yè)務(wù)場景為例進(jìn)行了說明。當(dāng)智能機(jī)器人在與用戶交流過程中識別到換表意圖時(shí),會引導(dǎo)用戶上傳照片并提交基礎(chǔ)資料,進(jìn)而確認(rèn)具體換表需求,隨后自動生成并派發(fā)換表工單。所有換表工單均由智能體實(shí)現(xiàn)自動審批。

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換表業(yè)務(wù)智能體

他談到,該應(yīng)用對沈陽水務(wù)集團(tuán)意義重大:首先,換表作為供水營業(yè)中的關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié),存在一定的監(jiān)管難度與尋租風(fēng)險(xiǎn),采用AI審批可在一定程度上提升流程的客觀性與可靠性;

其次,系統(tǒng)大幅提升了換表工單的審批效率。沈陽地區(qū)共有403萬用戶卡,每年換表達(dá)50多萬次,所有換表流程均通過線上工單完成,每個(gè)工單涉及六至七個(gè)審批節(jié)點(diǎn),占用大量人力資源。但實(shí)際上,換表工單審核內(nèi)容相對標(biāo)準(zhǔn)化,通過提煉審核規(guī)則,并結(jié)合AI識別能力,智能體已能實(shí)現(xiàn)大部分換表工單的自動審批。

盡管存在少數(shù)難以判斷是否合理的情況,但目前已有70%以上的工單可由智能體直接完成審批,其余無法判斷的工單則轉(zhuǎn)由人工審核。盡管該場景較為單一且規(guī)模有限,但其實(shí)現(xiàn)過程融合了大模型、小模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng),對沈陽水務(wù)集團(tuán)乃至智能體在行業(yè)中的落地應(yīng)用均具有一定示范意義。

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編輯:汪茵

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