从人工到智能：大模型如何增强工单审核效率
从人工到智能：大模型如何增强工单审核效率
在企业数字化转型浪潮中，工单审核作为一个高频、重复性的业务场景，长期存在效率瓶颈。本文将探讨如何利用大模型技术来构建智能工单审核系统，以解决人工审核耗时耗力、标准难以统一等问题。
一、背景与挑战
在企业数字化转型浪潮中,工单审核作为一个高频、重复性的业务场景,长期存在效率瓶颈。人工审核不仅耗时耗力,还面临着以下挑战:
- 审核标准难以统一,不同审核人员的判断标准存在差异
- 工作量大导致审核疲劳,容易出现疏漏
- 缺乏智能分析能力,无法挖掘深层次问题
- 审核反馈不及时,影响业务流转效率
二、智能审核解决方案
为解决这些问题,我们基于大语言模型(Large Language Model, LLM)技术,来构建智能工单审核。该系统的核心特点包括:
智能理解与分析
运用提示词工程(Prompt Engineering)将人工审核经验转化为模型可理解的规则
实现对工单文本的深度语义理解
自动识别关键信息点和潜在问题
标准化评分机制
建立多维度评分体系
确保评分标准的一致性
提供详细的评分依据
人机协同审核
大模型初审 + 人工复核的双重把关
智能筛选异常工单,提升人工审核效率
持续优化审核规则
三、测试实践过程说明
经过测试实践,我们认为智能工单审核助手完全可以作为初次判断的审核助手，将明显低于70分分值的工单通过智能工单审核助手进行拒绝并给出修改建议，而将超过70分以上的结果再提交给人工进行确认。
如下是我们的测试界面：
在具体实施中，我们将审核要点分解为多个评分维度，如内容完整性、专业术语规范性、解决方案合理性等。对每个维度，设计相应的提示词来引导大模型进行评估。系统不仅给出量化的评分结果，还能自动生成改进建议，帮助工单提交人优化内容质量。
四、系统实施集成
在实际生产环境中实施时，现有的工单系统只需增加一个“智能审单助手”作为虚拟员工。当需要进行审核时，该助手会将工单内容组织成自然语言格式，并调用大模型的API来完成审核并返回结果。
参考架构如上图所示：
- 底层红框部分是企业运维领域大模型的封装基础，负责与企业内部大模型和知识库的交互与管理，同时管理大模型的会话和运行日志。
- 上层红框“工单审核”模块通过底层大模型能力提供业务服务API，供不同运维领域的业务场景使用。
业务流程上：在大模型审核通过后，再由人工进行复审，这种流程可以显著提高审单效率。通过这种方式，人工审核人员可以避免处理不规范的工单，并且不需要手动撰写审核结果。更为重要的是，借助大模型的智能分析，系统能够识别出人工审核可能忽略的细节问题，并提供针对性的改进建议。这不仅提升了工单的质量，也帮助业务人员不断提高专业能力。
五、总结
测试实践表明，智能审核系统极大提升了工作效率。相比人工审核，处理时间从几分钟缩短到几秒钟，而且评分标准的一致性得到显著改善。系统全天候运行，确保工单能够及时得到反馈，加快了业务流转速度。
展望未来，随着大模型技术的不断进步，智能工单审核要形成一个完整的业务场景还有很大的优化空间。我们计划引入更多场景化的训练数据，进一步提升模型对业务细节的理解能力。同时，也将探索引入多模态能力，实现对图片、音视频等富媒体内容的智能审核。
从人工到智能的转变过程中，关键是要善于利用技术创新来解决实际业务痛点。工单审核只是其中一个缩影，相信未来会有更多业务场景因大模型技术的应用而焕发新的活力。