字节跳动-马国俊-倾听用户的心声—AI技术赋能字节跳动反馈中台的效能实践.pdf

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1、主办方： 倾倾听用听用户户的心声的心声AIAI技技术赋术赋能字能字节节跳跳动动反反馈馈 中台的效能中台的效能实实践践 马马国俊国俊 字字节节跳跳动动 主办方： 摘要摘要 300字以内进行概括性的案例介绍（突出亮点、案例独特性等） 主办方： 目录 讲师简介 背景 AI技术赋能反馈中台的效能实践 案例启示 主办方： 马国俊 高级技术专家 “ 马国俊 公司：字节跳动互娱研发抖音影像质量保障团队、研发效能团队负责人 履历：先后就职于腾讯、百度等互联公司 专业：主要从事工程效能&质量保障领域相关作，包括工程效能服务化、算 法应用研究、质量保障团队管理等 2019年加字节跳动 请插入 您的照片 讲师简讲师

2、简介介 “ 主办方： 目录 讲师简介 背景 AI技术赋能反馈中台的效能实践 案例启示 主办方： 背景 字节跳动重视反馈文化，非常注重倾听用户的心声。作为全球日活超7亿的互联网公司，产品 收到了大量的用户反馈，如何快速识别用户意图、挖掘用户反馈价值是十分必要的。 痛点： 无效反馈占大多数 用户选择标签准确率较低 人工打标耗时、积压 用户体验较差 反馈渠道隔离 主办方： 背景 舆情 反馈客诉外溢趋势 举报 离线反馈+IM 主办方： 目录 讲师简介 背景 AI技术赋能反馈中台的效能实践 案例启示 主办方： 解决方案 识别 快速理解用户意图 发现 及时发现新的热点反馈 监控 准确监控反馈量级和内容 是

3、否异常 准召 时效人效 收益 引入NLP和神经网络算法，通过分类、聚类和时序预测等算法实现用户反馈智能检测。 主办方： 核心能力基于NLP分类的关键词告警闭环 用户 ES分类模型 工单 预测结果 关键词语义泛化匹配 告警策略 修复提审/发布 更新 处理 主办方： 核心能力基于人工纠偏的模型校准系统 用户 ES分类模型 工单 预测结果 关键词语义泛化匹配 告警策略 修复提审/发布 更新 人工纠偏(if any) AML训练平台 处理 主办方： 核心能力基于人工纠偏的模型校准系统 模型预测：通过NLP分类多级标签 人工纠偏：通过运营Check预测结果 报表统计：统计并可视化模型准召 在线更新：模型在线例行化更新 准召监控：对准召突降的指标进行重点优化 主办方： 核心能力基于聚类的热点问题发掘以及告警 用户 ES 分类模型 工单 预测结果关键词 语义泛化匹配 告警策略 修复提审/发布 更新 人工