9月25日，由E20環境平臺·供水服務促進聯盟主辦的“2025(第十屆)供水高峰論壇”在廣西南寧開幕。沈陽水務集團營運管理中心副主任楊威以“沈陽水務營業業務智能體應用與數據溯源實踐”為主題，進行了分享。
楊威
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大、小模型結合，服務具體業務場景
楊威介紹，沈陽水務集團近兩年在數字化建設方面投入巨大，涵蓋資金、人才、政策和管理等多個維度。
他此前在與百度團隊交流過程中獲悉，當前許多大型企業正嘗試利用大模型訓練行業級模型，希望通過自上而下的方式，以行業模型指導具體業務場景的問題解決。然而實踐表明，該路徑效果并不理想。一個重要原因在于，行業級模型的準確性高度依賴數據質量，而目前市場上多數行業的數據質量仍有待提升。
在此情況下，較為可行的做法是采用大模型結合小模型，先解決具體業務場景中的問題，再通過問題解決過程中形成的高質量數據反哺行業級模型。楊威表示，沈陽水務集團正沿此方向推進，并在部分場景中開展了應用實踐。
客服機器人對話(大模型)
在大模型應用方面，沈陽水務集團客服系統中的智能機器人以DeepSeek大語言模型為底層支撐。該模型在交互過程中首先理解用戶意圖，并結合基于業務經驗構建的交互型知識庫，向用戶輸出回答。
客服機器人對話大模型
針對咨詢類問題，大模型可直接調用知識庫內容予以回復。但在涉及業務辦理的場景中，則需大模型與業務系統進行對接。例如，在查詢水費場景中，傳統客服機器人通常通過彈出鏈接引導用戶跳轉至其他頁面，進行半自動化操作以獲取結果。
而當前沈陽水務集團的客服系統已實現直接響應用戶查詢，如告知上月水費金額，并支持進一步詢問其他時段的水費信息。這一過程依托大語言模型調用業務系統數據完成輸出，表明模型與系統之間的對接是實現業務場景落地應用的關鍵環節。
水表識別(小模型)
在小模型應用方面，沈陽水務集團開發了水表識別小模型，旨在通過圖像識別技術實現對水表照片的智能解析。該模型的開發源于實際業務需求：盡管許多水務公司要求抄表員拍照以加強監管，但海量照片的全量復核與審核成為新的挑戰。
為此，沈陽水務集團構建了分級識別流程：首先通過分類算法判斷圖片是否為水表及具體類型，如數字機械表、指針機械表、電子表或非表類圖像;隨后針對機械表進行讀數、表號及缺陷識別。在缺陷識別方面，楊威解釋說，現實中存在因拍攝角度、反光等因素導致的識別困難，以及水表本身損壞、銹蝕、無盤等情形，給識別工作帶來了困難。電子表則僅識別表號，因其已具備遠傳功能，無需過多處理。
水表識別小模型
截至目前，該模型訓練樣本數量已近100萬張，在分類識別方面的準確率達到98%，讀數與表號識別準確率超過90%。缺陷識別精度仍有提升空間，主要受限于訓練樣本中缺陷樣本數量不足，預計隨著訓練數據的持續積累，識別率將進一步提高。
水表識別小模型的開發具有雙重意義：一是提升管理能力，強化監管水平;二是為未來開展水量數據交易提供存證依據。目前，該功能正進行SaaS化平臺開發，以期向有需求的水務公司提供服務。
智能體(混合應用)
在智能體落地應用方面，楊威以換表業務場景為例進行了說明。當智能機器人在與用戶交流過程中識別到換表意圖時，會引導用戶上傳照片并提交基礎資料，進而確認具體換表需求，隨后自動生成并派發換表工單。所有換表工單均由智能體實現自動審批。
換表業務智能體
他談到，該應用對沈陽水務集團意義重大：首先，換表作為供水營業中的關鍵業務環節，存在一定的監管難度與尋租風險，采用AI審批可在一定程度上提升流程的客觀性與可靠性;
其次，系統大幅提升了換表工單的審批效率。沈陽地區共有403萬用戶卡，每年換表達50多萬次，所有換表流程均通過線上工單完成，每個工單涉及六至七個審批節點，占用大量人力資源。但實際上，換表工單審核內容相對標準化，通過提煉審核規則，并結合AI識別能力，智能體已能實現大部分換表工單的自動審批。
盡管存在少數難以判斷是否合理的情況，但目前已有70%以上的工單可由智能體直接完成審批，其余無法判斷的工單則轉由人工審核。盡管該場景較為單一且規模有限，但其實現過程融合了大模型、小模型與業務系統，對沈陽水務集團乃至智能體在行業中的落地應用均具有一定示范意義。
編輯：汪茵
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