客服工單數據的記錄著用戶的基本訴求，包括投訴單、故障單、需求單等，訂單解決與用戶體驗密切相關，對工作人員的技術專業素質規定極高，是一項專業知識勞動密集型的工作中。企業在這工單問題分析處理節，很多都是由人工完成，在企業的發展累積中數據越來越龐大，在處理工單數據難度也不斷的增加，對于這些問題引入人工智能的技術，讓工單智能化處理，好用的工單系統，更能為企業提升效率

　　工單處理的效率和質量，將直接影響到顧客對公司的認同度。為了便助推公司管理提升，對于當今訂單解決存在的不足，微服網絡產品研發了智能化工單系統，以提高效率和質量，提高用戶體驗。

　　智能化工廠最先處理的課題是如何從非結構型訂貨描述(一系列語言標記)中獲得難題訂貨的重要信息內容，必須采用人工智能技術的重要技術——自然語言理解。 接下來訂單敘述的內容具備較強的行業層面，比如信貸業務訂單、通訊經營業務流程訂單、電力工程經營業務流程訂單、電子商務工單這些，訂單描述語言中的前后文內容和詞義自然環境，與技術專業行業有較強的關聯方交易。

　　viki智能工作單系統使用工作單數據作為原材料來構建各種主題分析模型。基于模型的運行，對整卷工單進行自動分析，實現工單自動分類、工單調度、投訴熱點發現、投訴原因深度挖掘、業務風險預測、二次營銷機會挖掘等功能。進而大幅度提高業務流程經營與管理方法的高效率，提高顧客的滿意率和滿意度。

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