Заказчики: МегаФон Ритейл Продукт: AutoFAQ Нейросеть На базе: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) Второй продукт: Проекты RPA (Robotic Process Automation) Дата проекта: 2020/01 — 2020/07
|
Технология: ITSM - Системы управления IT-службой
Технология: RPA - Роботизированная автоматизация процессов
|
2020: Роботизация первой линии поддержки
12 августа 2020 года ИТ-компания Крок сообщила о роботизации первой линии поддержки сотрудников в офисах и салонах сети МегаФон (АО «МегаФон Ритейл»). В качестве решения было выбрано нейросетевое ядро диалоговой системы AutoFAQ. Теперь искусственный интеллект будет классифицировать типовые заявки и автоматически отправлять их на исполнение. Это поможет обрабатывать в 3 раза больше запросов без увеличения штата, сократив время назначения исполнителя и сроки выполнения.
Теперь более половины обращений на первую линию поддержки АО «Мегафон Ритейл» может быть обработано без участия человека. Интеллектуальное ядро системы понимает свободно сформулированные вопросы и неструктурированные обращения, работая по смыслу, а не по ключевым словам. Это позволяет с точностью до 98% определять различные параметры заявок (тема, приоритет, срочность) и назначать исполнителя по ним. Время на обработку запросов пользователей уже в среднем сократилось в 2 раза.
Классификаторы обращений построены на основе нейронной сети. Для их обучения в систему была загружена история запросов пользователей за последние 2 года по более чем 800 категориям. При этом база знаний AutoFAQ самообучается за счет технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Важным преимуществом решения является возможность проверять и корректировать обученные модели классификаторов через удобный визуальный интерфейс без привлечения ИТ-специалистов.
Одним из результатов роботизации стало снижение рутинной нагрузки на сотрудников первой линии поддержки в среднем на 20%. Это высвобождает время операторов на другие задачи. Например, они смогут заняться анализом данных, разбором нетиповых кейсов, в том числе с целью дальнейшего обучения и развития классификаторов.
Следующим шагом в развитии технологии может стать не просто назначение исполнителя, но и выполнение типовой заявки без привлечения специалиста.
![]() | Система интеллектуальной обработки обращений пользователей позволила нам значительно повысить эффективность работы первой линии технической поддержки. Уже на этапе внедрения мы сократили время первой реакции по обращению почти вдвое. А по сравнению с аналогичным периодом 2019 года время передачи инцидента исполнителю уменьшилось в среднем на 70 минут. В планах - автоматизация всех простых маршрутов, а первая линия при этом сможет помогать пользователям онлайн. Следующий этап – внедрение чат-бота, который не просто опросит пользователя и классифицирует обращение для передачи исполнителю, но и предложит решение, а в случае нетипового запроса подключит сотрудника первой линии поддержки к решению вопроса, - рассказал Антон Зубарев, руководитель по управлению сервисной поддержки АО «МегаФон Ритейл». | ![]() |
![]() | Огромный плюс внедренной системы в том, что потенциально количество моделей в ней неограниченно и база данных типовых запросов сможет постоянно расширяться. Обучением моделей в AutoFAQ очень легко управлять. Фактически, мы внедрили удобный инструмент, который позволяет сотруднику без специальных навыков воспользоваться достижениями искусственного интеллекта. Это дает гибкость бизнесу, позволяет легко адаптироваться к изменениям и быстро масштабировать решение. Даже если нагрузка на первую линию поддержки станет больше, система быстро приспособится к этому. Это позволяет существенно сократить затраты компании на службу поддержки, - комментирует Мария Уколова, директор департамента информационных технологий ИТ-компании КРОК. | ![]() |