Система искусственного интеллекта в кол-центрах российских банков может работать следующим образом:

1. Рекомендации по интерфейсам. 1 Модель анализирует предыдущие диалоги и определяет, какие разделы понадобятся специалисту поддержки в процессе разговора с клиентом. 1 Это экономит время и помогает быстрее обрабатывать сложные запросы. 1
2. Подсказки к ответам. 1 ИИ-модель, обученная на тысячах диалогов, анализирует запрос клиента и предлагает подходящую подсказку. 1 Это позволяет поддерживать единый уровень обслуживания и исключает ошибки, которые случаются из-за поиска или создания подсказок вручную. 1
3. Навигация по базе знаний. 1 Система разбивает базу знаний на смысловые блоки и векторизует их с помощью текстового энкодера. 1 Затем при поступлении запроса от клиента модель ищет по базе знаний наиболее релевантные статьи. 1 Это позволяет обрабатывать запросы гораздо быстрее, так как модель предлагает самые подходящие материалы. 1
4. Управление качеством обслуживания клиентов. 4 Нейросети могут обучаться на основе исторических данных об обслуживании клиентов, чтобы предсказывать и предотвращать возникновение проблем и конфликтов, а также предлагать оптимальные решения и пути решения проблем. 4
5. Оптимизация распределения ресурсов. 4 Нейросети могут использоваться для анализа и прогнозирования загрузки и пиков активности колл-центра, чтобы оптимизировать распределение ресурсов (операторы, линии связи и т. д.) и обеспечить более эффективное обслуживание клиентов. 4

Однако стоит учитывать, что искусственный интеллект не сможет полностью заменить квалифицированных операторов, так как «живой» сотрудник необходим для решения сложных или нестандартных ситуаций. 4