AI-ассистент клиентской поддержки для ритейл-сети

Задача клиента и исходная проблема

Основная задача проекта — отвечать на типовые вопросы с учетом базы знаний и вовремя передавать нестандартный запрос человеку.

Исходный процесс до проекта выглядел так: операторы повторяли справочные ответы и искали правила в нескольких системах.

Что именно реализовали

Для этой задачи команда реализовала решение, в котором ИИ-ассистент берет на себя повторяющийся этап процесса, собирает нужные данные и передает сотруднику только случаи, где требуется решение человека.

• RAG.
• Классификация.
• Контекст.
• Эскалация.
• Контроль качества.
• Права доступа.
• Журнал действий.
• Уведомления.
• Контроль исключений и запуск на реальном потоке.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   Основная задача проекта — отвечать на типовые вопросы с учетом базы знаний и вовремя передавать нестандартный запрос человеку.

2. 02

   Подготовка контекста

   Для этой задачи команда реализовала решение, в котором ИИ-ассистент берет на себя повторяющийся этап процесса, собирает нужные данные и передает сотруднику только случаи, где требуется решение человека.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри решения предусмотрены rAG, классификация, контекст, эскалация, контроль качества, права доступа, журнал действий, уведомления, контроль исключений и запуск на реальном потоке.

4. 04

   Передача результата

   В контуре решения связаны CRM, база знаний, email, API.

5. 05

   Рабочий эффект

   Бизнес-польза кейса выражается в том, что клиент получает ответ быстрее, а сотрудники поддержки сосредотачиваются на задачах, где действительно нужен человек.

Техническая логика и интеграции

Внутри решения предусмотрены rAG, классификация, контекст, эскалация, контроль качества, права доступа, журнал действий, уведомления, контроль исключений и запуск на реальном потоке. Подтверждённые системы и элементы: CRM, база знаний, email, API.