Данный кейс я реализовал в СБЕРЕ.

Какие данные у нас есть:

1. Звонки клиентов в колл-центр с вопросами и проблемами по разным направлениям. Голосовые обращения автоматически преобразуются в текст и записываются в базу данных. 2. Готовая витрина в базе данных с ежедневным обновлением.

Как работает сотрудник:

Сотрудник клиентской поддержки анализирует текст обращения, принимает решение, была ли решена проблема, пишет свой вывод и при необходимости инициирует дальнейшие действия. Например, найти корневую причину проблемы. Проблемы с ИТ или менеджер плохо донес информацию о продукте клиенту.

Проблема ручного анализа:

1. Риск упустить важную информацию о проблемах 2. Усталость и выгорание сотрудников от рутинной работы

Ценность использования ИИ:

Основное преимущество — сокращение времени обработки большого объема текстовой информации. Сокращение риска до минимума упустить важную информацию

Для примера: Человек обработает 2000 листов текста (примерный объем одного обращения — формат А4, 300 слов) за 10 рабочих дней. Это примерный объем информации, который обычно приходится на отдел клиентской поддержки.

ИИ, в зависимости от используемых мощностей, справится с этим за 3–5 часов. Если скорость обработки не критична, и система работает сутки или двое, это все равно намного быстрее, чем 10 дней работы человека.

Такое решение (анализ текста с использованием ИИ) я разработал в СБЕРЕ, используя библиотеку GigaChain. Проект находился на стадии прототипа и решал все заявленные запросы внутреннего клиента. Алгоритм можно было запускать вручную. Дальнейшим промышленным внедрением я не занимался. Это делал мой коллега)). Пример рабочего процесса показан на рисунке

Проект до сих пор получает награды https://t.me/c/1650735805/1805

Вывод:

Искусственный интеллект становится незаменимым помощником, освобождая нас от рутинных задач, сокращая время на их выполнение, упрощая процесс анализа и помогая структурировать информацию. Благодаря этому удается не упустить важные детали и сосредоточиться на более глобальных и увлекательных задачах.