IT-сервисная компания ICL Services разработала систему автоматической классификации инцидентов, поступающих в службу IT-поддержки, на основе технологий машинного обучения. Система уже успешно функционирует в одной из федеральных сетей ресторанов России.

Разработка частично выполняет функции первой линии поддержки пользователей — она анализирует поступающие запросы, в которых пользователи жалуются на то, что что-то пошло не так. Если робот считает, что он понял сути проблемы (это происходит приблизительно в 40% случаев), то он или назначает задание сотруднику второй линии, или передает запрос агенту с предложением своей версии произошедшего. Агент, получив рекомендации, соглашается или не соглашается с мнением робота и также передает запрос на вторую линию.

«Мы создали действительно полезное ML-решение, которое позволяет частично автоматизировать службу поддержки, освободив часть ценного человеческого ресурса под решение более сложных задач, — говорит Дмитрий Каштанов, руководитель диджитал-направления компании ICL Services. — В среднем из двухсот ресторанов, обслуживаемых системой, в месяц приходит более 7 тысяч запросов. „Свою“ часть работы робот делает за 22 секунды, тогда как у „живой“ первой линии это занимало несколько минут».

21 февраля в Москве CNews проведет конференцию «Искусственный интеллект 2019», где Дмитрий Каштанов выступит с докладом на тему: «Как собрать действительно полезное ML-решение*, если данные несовершенны». На мероприятии вы сможете обсудить с Дмитрием тему машинного обучения и получить консультацию. Или напишите вопрос, и эксперт ответит на него лично.

*Решение на основе машинного обучения

Новости компании

16+