本文以某車企用戶之聲為假設背景，對基于ai的用戶輿情解決方案進行需求調研、業(yè)務場景分析、業(yè)務流程分析、產品定位分析，并進行產品選型和解決方案設計。

一、業(yè)務需求分析

1.1 傳統(tǒng)的輿情分析的痛點&ai 輿情分析的優(yōu)勢

輿情監(jiān)測是指通過各種手段收集、分析和評估公眾對特定事件、品牌或政策的看法和態(tài)度。在社交媒體、新聞網(wǎng)站、論壇、短視頻等平臺上，每天都有海量數(shù)據(jù)。輿情監(jiān)測對于維護品牌形象、預防危機和指定決策有重要意義。

傳統(tǒng)的輿情分析存在以下幾大核心痛點：

AI 輿情分析，是指利用 AI 技術對網(wǎng)絡上公眾意見、情緒態(tài)度和行為進行定量化、挖掘和分析，以實現(xiàn)對特定事件或話題的輿情的全面把握。AI 技術具備回歸、聚類、分類特點。AI 輿情分析具備以下優(yōu)勢：

1.2 相關利益者的訴求

1.3 目標與衡量標準

1.4 業(yè)務場景

以下是3大核心業(yè)務場景：

1、C2M：車型定位與設計精進

• 車型精準定位：(深度剖析市場機遇，洞悉消費者需求，精準提煉車型核心理念)
• 車型創(chuàng)新設計：(融合車型特色賣點，整合用戶體驗與競品分析，細化設定技術指標)
• 迭代優(yōu)化策略：(基于用戶真實反饋，系統(tǒng)排查車型瑕疵與設計短板，實施精準迭代升級)
• 競爭力綜合評估：(綜合考量質量、口碑、配置、傳播力與銷量，構建全方位車型評價體系)

2、營銷場景：活動策劃與效果評估

• 活動創(chuàng)意策劃：(緊貼時事熱點，匠心獨運設計活動方案，精準捕捉輿情關鍵詞)
• 投放效果監(jiān)測：(科學量化各渠道效果，精準評估投放表現(xiàn)，優(yōu)化資源配置)
• 活動成效分析：(深度剖析品牌曝光度、美譽度提升，高效促進線索至銷量的轉化)

3、服務場景：客戶反饋與閉環(huán)管理

• 細致反饋收集：(全面歸納客戶反饋，重點關注產品性能、服務質量及品牌形象)
• 快速響應處理：(高效處理客戶工單，確保問題及時解決，提升客戶體驗)
• 閉環(huán)監(jiān)控優(yōu)化：(深化客戶關系維護，細致分析滿意度數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化服務流程)
• 標準化知識管理：(建立規(guī)范化知識庫，提升服務效率，保障服務質量一致性)

1.5 業(yè)務流程

用戶輿情管理的業(yè)務流程從輿情收集開始，收集途徑包括私域輿情（如400 官網(wǎng)、車企 APP 等）、公域輿情（如媒介公關、市場等）以及門店反饋（來自用戶中心、經銷商等）。收集到輿情后進行輿情分析，包括對用戶進行洞察和對品牌、服務進行洞察。

接著是輿情處理，先進行輿情識別和分類，然后生成工單并進行工單關閉操作。最后是輿情運營沉淀，包括輿情規(guī)則定義和輿情策略的制定，通過這些步驟實現(xiàn)對用戶輿情的有效管理。

1.6 產品定位

一款利用生成式AI 技術，貫穿用戶和產品生命周期，滿足企業(yè)內部營銷、售后、研發(fā)、質量等多部門對智能化、高效精準的輿情監(jiān)測與分析的系統(tǒng)。

二、主要的 ai 輿情分析產品

2.1 廠商簡介

2.2 產品信息

三、AI 輿情洞察系統(tǒng)架構

3.1 業(yè)務架構

通過多樣化的用戶觸點管理（如400 接入、APP / 官網(wǎng)接入等）和全面的用戶調研（包括 400 滿意度調研等）以及品牌輿情監(jiān)測（如媒體事件監(jiān)測）來獲取豐富的輿情數(shù)據(jù)。接著進入輿情分析階段，對用戶體驗指標進行監(jiān)測，并針對服務輿情和產品輿情進行深入的問題分析。隨后是輿情處理環(huán)節(jié)，包括輿情識別和輿情工單處理流程，確保能夠對輿情進行及時且有效的應對。最后在輿情運營沉淀階段，進行用戶輿情運營管理，構建輿情知識庫，同時解決重大爭議問題。

3.2 應用架構

架構分為四個層次，最底層是數(shù)據(jù)層，負責從400、車企、社交媒體等多渠道對公域和私域輿情進行實時數(shù)據(jù)采集，并進行數(shù)據(jù)采集與分發(fā)，同時通過內部相關系統(tǒng)接口連接諸如 CRM、呼叫中心等系統(tǒng)。往上是標簽模型層，此層有識別模型和輿情標簽相關模塊，例如標簽管理、情感模型、關鍵詞管理等，用于對采集的數(shù)據(jù)進行處理和標注。再往上是功能層，包括輿情洞察預警、洞察分析和工單管理等功能，例如預警規(guī)則、自動預警、品牌洞察、自動分配等。最上層是應用層，包含輿情洞察預警和輿情洞察工作臺，具體有自助報告、數(shù)據(jù)管理等功能。整個架構從數(shù)據(jù)采集開始，逐步通過模型處理、功能實現(xiàn)，最終在應用層為用戶輿情管理提供服務。

3.3 集成架構

集成架構未進行窮舉，需根據(jù)實際情況進行分析，主要包括內部系統(tǒng)和外部系統(tǒng)，根據(jù)實際業(yè)務數(shù)據(jù)信息流，進行設計，以下示意為不完善的適意僅供參考。

四、ai 輿情洞察標簽設計與 ai 模型算法

4.1 分析指標體系

在AI輿情洞察標簽設計與AI模型算法中，分析指標體系是核心基礎。該體系通過一系列精心設計的指標，結合輿情主體、客體及場景，實現(xiàn)對輿情問題的精準定位與分析。

具體而言，指標展示與結構包括負面率監(jiān)控、一級指標、二級指標、三級指標、高頻詞以及原始文章等。這些指標共同構成了一個完整且層次分明的分析框架。

通過構建完善的分析指標體系，并從輿情主體、客體及場景三個角度進行標簽定位，我們可以實現(xiàn)對輿情問題的全面、深入和精準分析。這有助于企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)問題、制定應對策略，并不斷優(yōu)化產品和服務，提升用戶滿意度和品牌形象。對于voc標簽設計，建議從三個維度思考，以下是示例，內容并不完善，僅供參考。

Voc 標簽體系：

1. （輿情客體）兩業(yè)務領域：產品、服務
2. （輿情場景）兩大場景：用戶生命周期（長期）+用戶旅程（短期）
3. （輿情主體）：用戶基本屬性、用戶行為屬性（含輿情行為+消費行為等）

4.2 指標 ai 訓練

（數(shù)據(jù)預處理、構建模型、選擇和設計模型、訓練模型、評估模型、調整和優(yōu)化模型）

業(yè)務解決的核心問題是根據(jù)客戶的感性情緒，理性解決客戶問題，即客戶的情感分類在ai 訓練中占有重要的位置，因為在負面輿情反饋中，有可能存在非 OEM 自身，以及供應商 / 經銷商等客觀問題，而是客戶遺漏了信息，或者未按照操作說明，而產生的問題?；诖吮尘?，下面以 AI 情感分類為例，結合 AI 指標訓練的流程，舉例說明。

4.2.1 數(shù)據(jù)準備

• 收集數(shù)據(jù)：歷史公域輿情數(shù)據(jù)、私域輿情數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以結構化、半結構化的、非結構化的，形式可以是文本、圖片、音頻、視頻等。
• 數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。
• 數(shù)據(jù)預處理：將非結構化的數(shù)據(jù)，轉化為結構化的數(shù)據(jù)。包括數(shù)據(jù)標準化、歸一化、特征提取等步驟，使數(shù)據(jù)適合模型的輸入要求。

4.2.2 選擇和設計模型

情感分類是一種監(jiān)督學習任務，通常將文本分為“正面”“負面” 或 “中性” 三類?？梢越榻B情感分類與 NLP 其他任務的區(qū)別與聯(lián)系，說明它對文本理解的高要求。 根據(jù)任務類型（如分類、回歸、聚類等）和數(shù)據(jù)集特點選擇合適的模型類型。 下表是典型的情感分類常用模型，包括機器學習常見的算法和機器學習常見的算法，機器學習主要基于特征工程，深度學習的模型適合情感分類任務，能更好地捕捉復雜的文本關系。

4.2.3 訓練模型

使用訓練集數(shù)據(jù)對模型進行訓練，通過算法讓模型不斷學習數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。監(jiān)控訓練過程中的性能指標，如損失函數(shù)的下降情況、準確率等。通常，我們會結合監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，首先進行監(jiān)督學習，之后進行無監(jiān)督學習。

使用訓練集數(shù)據(jù)對模型進行訓練，通過算法讓模型不斷學習數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。在訓練伊始，對于監(jiān)督學習階段：依據(jù)預先標注好情感傾向（如正面、負面、中性）的汽車用戶輿情文本數(shù)據(jù)，將其輸入選定的模型架構中，模型基于這些已知標簽嘗試學習文本特征與情感類別之間的映射關系。

例如，對于分類模型中的支持向量機（SVM），它通過這些標注數(shù)據(jù)不斷調整超平面的參數(shù)，以最大化不同類別數(shù)據(jù)點之間的間隔，使得模型能夠準確區(qū)分各類別。監(jiān)控訓練過程中的性能指標，如損失函數(shù)的下降情況、準確率等。損失函數(shù)反映了模型預測結果與真實標簽之間的差異程度，隨著訓練的推進，模型不斷優(yōu)化參數(shù)，損失函數(shù)值應逐漸降低。

以常見的交叉熵損失函數(shù)為例，在每次迭代中，模型計算預測概率分布與真實標簽分布之間的交叉熵，通過反向傳播算法，依據(jù)此損失值來更新模型的權重，促使模型預測更貼近真實情況。

4.2.4 評估模型

在評估模型階段，主要進行以下操作：

1. 驗證集使用：使用驗證集來防止訓練過擬合，評估模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
2. 測試集模擬實戰(zhàn)：使用測試集（如500條汽車評論）來模擬實戰(zhàn)環(huán)境，評估模型的性能。
3. 性能指標計算：根據(jù)測試集的結果計算準確率、召回率和F1值等性能指標。準確率表示模型正確判斷的比例，召回率表示模型正確判斷出的負面輿情占實際負面輿情的比例，F(xiàn)1值則是準確率和召回率的調和平均。
4. 短板分析：根據(jù)性能指標找出模型在處理輿情文本時的短板，如對某些類別的判斷不準確等。

對于AI 輿情模型，用驗證集防訓練過擬合，測試集模擬實戰(zhàn)。以汽車輿情為例，500 條評論測試集，模型判對 420 條，其中負面輿情判對 40 條，實際 50 條，算出準確率 0.84、召回率 0.8、F1 值約 0.82，據(jù)此找模型對輿情文本處理短板。

4.2.5 調整和優(yōu)化模型

依評估結果優(yōu)化，準確率低就調小學習率或增神經元，提升對輿情特征學習與提取能力；召回率差就回溯標注、調決策邊界。用正則化（L1、L2 分別聚焦關鍵特征、防權重失衡）、Dropout（防神經元過度依賴）強化泛化性能。

在調整和優(yōu)化模型階段，主要進行以下操作：

1. 參數(shù)調整：根據(jù)評估結果調整模型的參數(shù)，如學習率、神經元數(shù)量等。如果準確率低，可以嘗試調小學習率或增加神經元數(shù)量；如果召回率差，可以回溯標注數(shù)據(jù)或調整決策邊界。
2. 正則化：使用正則化方法（如L1、L2正則化）來防止模型過擬合，聚焦關鍵特征并防止權重失衡。
3. Dropout：使用Dropout技術來防止神經元過度依賴，提高模型的泛化性能。

4.2.5 部署模型

成熟AI 輿情模型部署到多場景：

• API 接口用 AI 保智能響應、高效穩(wěn)定與安全；
• 云端借 AI 與云融合算力、彈性伸縮應對大規(guī)模輿情；
• 移動端用 AI 技術壓縮模型、優(yōu)化推理，轉換格式、量化加速，全程 AI 護航?？煽窟\行。