接诉即办智能预判与即时咨询能力
全面展现系统可靠性、可用性与技术先进性
一、核心技术基座与分层架构
从"接诉即办"到"预判先办"：依托历史工单、时序预测模型与文本聚类研判，提供十类重点问题的量化预判和即时智能咨询能力；采用同源、可核对、边界清晰的分层设计，融合先进量化模型与自然语言处理，保障研判结果的高可用性与业务深度。
双引擎联合预测
结合 时序模型与 多维特征模型精准把握全局趋势与节假日等周期波动，同时量化分析区域差异与外生信号影响。
空间与语义深度挖掘
基于 NLP 与 TF-IDF 等文本聚类技术，将复杂诉求反馈与杂乱地址转化为结构化业务场景与焦点点位，精准提炼高频矛盾与典型办理案例。
多源外部情景融合
联动施工工程、异常天气、重点活动等公开信号，对模型量化输出进行场景化归因与交叉验证，提供不仅有数字，更有实操价值的调度参考。
大模型与智能编排
以大模型为意文中枢，将量化预测、结构库检索与知识库链式组装，实现从“查库看表”到“一线人员一次提问获取完整研判长卷”的跨越。
二、数据与模型全链路管控
从原始明细入库到最终出稿全程留痕，确保底层预测统计结果口径一致、可审计、可对账。
1
数据加工与清洗
统一时间口径（评价期19–18）、问题映射、点位字段标准化
2
入库与统计
清晰数据入库、派生字段重算、日/月/季度聚合表生成
3
模型训练
时序预测 + 多特征抽取和业务融合
4
聚类与规则
办件意见聚类、地址/点位映射、施工项目等外部信号接入
5
出结果
预测 JSON、图表 PNG、报告回填、季度 Word 与即时咨询输出
三、即时咨询：技术逻辑与编排流程
用户提问后，系统智能拆解并分流至四类专业能力，支持链式调用与多路线合成，最终输出自然语言报告。
量化精度 + 语言智能
预测与统计类问题由 Prophet、DB 等产出结构化数据；诉求与法规由聚类、知识库提供业务解读；大模型统一组织成易读报告。复杂问题可多路并行、链式组装，一线人员一次提问即可获得完整答案。