中国航信-启航民航客服大模型
应用场景：民航客服工单自动化处理与全量语音质检
投稿方：匿名投稿者 · 服务商：中国移动与中国航信联合提供 · 收录时间：2026/10/16
本案例信息由投稿方提供、平台整理，尚未经人工核实，重要信息请以原文为准。
案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
其他 · 已服务超 3 万 B 端用户
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
民航客服大量重复咨询依赖人工处理；高峰时段旅客等待超15分钟；知识库以周为单位更新，信息滞后导致应答错误和客诉增加；质检仅能人工抽检，无法全量监督。
5. AI 介入在哪一步
替代了高频咨询应答、工单自动填写与全量语音质检；增强了多渠道服务能力（5G视频客服、5G智能消息）与身份核验效率；复杂退改签仍由人工确认。
6. 模型与架构
基于九天·众擎基座大模型（750亿参数），L0-L1-L2三层架构：L0引入通识民航知识构建领域增强版模型；L1使用6.8万条专业问答SFT数据与5GB行业文档微调；L2通过Langchain/Workflow搭建智能体应用，并建立数据飞轮闭环。
7. 数据基础（必填项）
6.8万条民航专业问答SFT数据 + 5GB民航行业特有领域文档；数据利用率提升50%、标注效率提高8倍；原始语料规模与人工清洗投入未公开。
8. 效果
坐席交互量降低50% → 坐席交互量降低50%（全量口径）；工单处理时长4小时 → 20分钟（全量口径）；全量语音质检准确率超95%（全量覆盖100%通话录音）；航班查询、退改签等服务自助化率超80%；5G视频客服身份核验效率提升70%；数据利用率提升50%、标注效率提高8倍；AI语音质检准确率超95%。
9. 投入
投稿方未提供
10. 坑
民航知识与政策高频变更，知识库更新机制必须与业务同步；跨企业（运营商与民航信息服务方）联合建设时，数据边界与责任边界需在项目初期界定清楚。
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