Микола Чорний, спеціаліст з розробки в Україні, представив експериментальний прототип системи штучного інтелекту, призначеної для автоматизованої класифікації запитів, що надходять до служби підтримки. Ця система вміє читати електронні листи, визначати їхню тематику та рівень невідкладності. Після цього вона призначає відповідального менеджера у відповідній таблиці та надсилає йому сповіщення через Telegram, а також надсилає нагадування, якщо клієнту не було надано відповідь у встановлений термін.
Залишити коментар
Микола Чорний, спеціаліст з розробки в Україні, представив експериментальний прототип системи штучного інтелекту, призначеної для автоматизованої класифікації запитів, що надходять до служби підтримки. Ця система вміє читати електронні листи, визначати їхню тематику та рівень невідкладності. Після цього вона призначає відповідального менеджера у відповідній таблиці та надсилає йому сповіщення через Telegram, а також надсилає нагадування, якщо клієнту не було надано відповідь у встановлений термін.
Про це розробник повідомив у мережі LinkedIn.
Назва прототипу — AI Ticket Routing & SLA Escalation. Він функціонує на базі GPT-4o mini та інтегрується з Gmail, Google Sheets та Telegram.
За словами Чорного, він розробив цю систему для інтернет-магазину, де троє менеджерів повинні були обробляти приблизно 900 запитів щомісяця. Листи надходили до загальної поштової скриньки, де їх вручну аналізували, розподіляли та передавали відповідному менеджеру. Це призводило до того, що проблеми з оплатою та звернення від ключових клієнтів могли загубитися серед спаму та стандартних запитів. Середній час реакції сягав 11 годин.
«Звичайна ситуація: зранку 120 листів, менеджер розбирає їх по черзі.
VIP-клієнт з проблемою на 12 000 грн чекає своєї черги. А поки чекає —
відвідує сайт конкурента», — пояснює розробник.
Розробник розділив процес автоматизації на два взаємопов’язані робочі процеси в n8n. Перший процес щохвилини моніторить нові непрочитані листи в Gmail. GPT-4o mini аналізує звернення, визначаючи зміст запиту клієнта та його терміновість. Потім система призначає менеджера, який відповідатиме за вирішення питання, та встановлює термін для відповіді. Інформація про звернення записується до Google Sheets, а призначений менеджер отримує сповіщення у Telegram.
Разом із рішенням система генерує короткий опис. Наприклад, зверненню може бути присвоєно найвищий пріоритет через повторну проблему з оплатою, значну суму замовлення та ризик втрати клієнта. Щоб уникнути створення ШІ власних категорій або вигаданих рівнів пріоритету, результати аналізу перевіряються за заздалегідь визначеною JSON-схемою.
Другий процес, SLA Watcher, кожні п’ять хвилин перевіряє статус відкритих звернень. SLA (Service Level Agreement) у цій системі — це встановлений часовий проміжок, протягом якого команда повинна надати відповідь клієнту. Якщо термін відповіді порушено, система ініціює ескалацію. Спочатку вона надсилає нагадування відповідальному менеджеру, потім інформує керівника групи, а на завершальному етапі — надсилає повідомлення директору.
За приблизною оцінкою автора, підтримка функціонування такої системи обійдеться приблизно в 20–50 доларів США на місяць. Він також висловлює припущення, що система окупиться приблизно за два місяці, однак не наводить детальних розрахунків, що підтверджують цю оцінку.
Розробник також зазначає, що проєкт функціонував лише в тестовому режимі. Він оцінював ефективність маршрутизації звернень, але не вимірював, чи допомагає пріоритезація важливих запитів утримувати клієнтів або покращувати інші бізнес-показники. За його словами, для цього знадобилося б провести A/B-тестування на реальних даних: частина звернень оброблялася б за допомогою ШІ-пріоритезації, а решта — за старою схемою, після чого було б доцільно порівняти отримані результати.
Раніше видання dev.ua повідомляло, що компанія Cisco впровадила «інтелектуальну маршрутизацію» звернень до служби підтримки. За заявами компанії, майже 88% запитів з першої спроби потрапляють до відповідного інженера.
Source: dev.ua