Как работает система автоматического машинного обучения в службах поддержки?

Система автоматического машинного обучения в службах поддержки работает на основе анализа текста обращений. blog.naumen.ru Процесс включает несколько этапов: blog.naumen.ru

1. Пользователь отправляет заявку. blog.naumen.ru Основной источник информации для ИИ — текст обращения. blog.naumen.ru На основе анализа лексики ИИ определяет, к какой категории услуг относится заявка. blog.naumen.ru Помимо текста алгоритм может учитывать и другие факторы, например местоположение или должность заявителя. blog.naumen.ru
2. ИИ анализирует текст заявки и определяет услугу. blog.naumen.ru Система может учитывать, что в территориально распределённых офисах сотрудникам доступны разные сервисы. blog.naumen.ru Например, в одном офисе есть корпоративный спортзал, а в других — можно отправить заявку на покупку абонемента в фитнес-клуб с корпоративной скидкой. blog.naumen.ru
3. ИИ выбирает исполнителя и оценивает критичность. blog.naumen.ru Чаще всего зоны ответственности в компаниях распределены по категориям услуг. blog.naumen.ru

Система обучается, когда клиенты и операторы службы поддержки подтверждают связь вопроса с ответом, который хранится в базе знаний. habr.com Для этого клиент в диалоге с ботом даёт понять, что ответ верный, либо оператор кликает по подсказкам. habr.com Благодаря этому механизму накапливается массив из различных формулировок одного и того же вопроса. habr.com

Модель постоянно дообучается по мере поступления новых данных, поэтому её качество и количество готовых решений растёт. avi.ru Чем больше обращений поступает в службу поддержки, тем лучше система их понимает и тем больше задач берёт на себя. habr.com