Вестник цифровой трансформации

«Триколор» обслуживает клиентов с помощью нейросети
«Триколор» обслуживает клиентов с помощью нейросети




16:41 13.05.2024  |  1415 просмотров



«Триколор» усовершенствовал консультирование клиентов, подключив к процессу нейробота. Он умеет обрабатывать речь клиентов, понимает контекст диалога и помогает консультировать по темам, в которых требуется большая вариативность ответов.

С 2022 года клиентов оператора «Триколор» и в голосовом, и в текстовом каналах успешно обслуживает виртуальный ассистент, созданный при помощи BSS. Для повышения качества обслуживания в сценариях, где предполагается множество вариантов ответов, а стандартные механизмы и линейные скрипты не дают клиентам необходимого уровня комфорта, эксперты применили нейробота. В некоторых сценариях ассистенту требуется учитывать множество факторов: настройки оборудования и спутниковой антенны, статусы каналов, уже произведенные действия и даже погодные условия. В ответах клиента может быть очень много комбинаций, что подразумевает достаточно большое количество возможных ответвлений в диалоге с роботом. В этом случае нейробот понимает речь и контекст диалога и предлагает ответы исходя из этих данных.

Нейробот состоит из 4 модулей, в которых происходят обработка человеческой речи и формализация полученной информации, актуализация текущего состояния и определение следующего шага диалога (следующий вопрос или завершение беседы), формирование и выдача пользователю ответа. Поскольку нейробот состоит из нескольких отдельных модулей, есть возможность комбинировать решения в зависимости от требований и ожиданий заказчика.

Модель обработки речи нейробота учитывает как реплику пользователя, так и вопрос ассистента. Это позволяет точнее понимать пользователя и более эффективно определять дальнейшие шаги обслуживания.

При этом виртуального ассистента можно настраивать, обеспечивая большую контролируемость, если важно следовать скрипту. Когда дается большая свобода действий, виртуальный ассистент реализуется с помощью нейросетевых технологий: бот принимает решения на основе кейсов из обучающего набора. Даже если бот столкнется с ситуацией, которой не было в примерах, он выстроит дальнейшее обслуживание на основании модели обучения. Это позволяет избежать ручного выстраивания сценария: не нужно тратить ресурсы на внесение разных комбинаций вопросов и диалогов в скрипт.

Теги: Автоматизация предприятий Контакт-центры Нейросети