Микола Чорний, український інженер, розробив попередню версію штучного інтелекту для автоматизації розподілу запитів, що надходять до служби підтримки. Ця система аналізує електронні листи, визначає їх тематику та пріоритет. Потім вона призначає відповідального співробітника в таблиці, надсилає йому сповіщення через Telegram та нагадує про необхідність відповісти, якщо клієнт не отримав відповіді протягом встановленого часу.
Микола Чорний, український інженер, розробив попередню версію штучного інтелекту для автоматизації розподілу запитів, що надходять до служби підтримки. Ця система аналізує електронні листи, визначає їх тематику та пріоритет. Потім вона призначає відповідального співробітника в таблиці, надсилає йому сповіщення через Telegram та нагадує про необхідність відповісти, якщо клієнт не отримав відповіді протягом встановленого часу.
Про це розробник повідомив у соціальній мережі LinkedIn.
Розроблена система, що отримала назву AI Ticket Routing & SLA Escalation, функціонує на основі моделі GPT-4o mini та інтегрується з Gmail, Google Sheets і Telegram.
За словами Чорного, він створив цю систему для інтернет-магазину, де команда з трьох менеджерів відповідала за обробку приблизно 900 звернень щомісяця. Листи надходили до спільної поштової скриньки, де їх вручну переглядали, класифікували та передавали відповідному менеджеру. Через це важливі запити від ключових клієнтів, а також звернення щодо оплати, могли бути пропущені серед рекламних розсилок та типових запитань. Середній час надання відповіді сягав 11 годин.
«Звичайна ситуація: вранці близько 120 листів, менеджер обробляє їх послідовно. VIP-клієнт з проблемою на 12 000 грн очікує на свою чергу. А поки чекає, він може перейти на сайт конкурента», — пояснює розробник.
Інженер розділив процес автоматизації на два взаємопов’язані робочі процеси в n8n. Перший блок щохвилини перевіряє нові непрочитані повідомлення в Gmail. GPT-4o mini аналізує звернення, визначаючи суть запиту клієнта та рівень терміновості проблеми. На основі цього аналізу система призначає відповідного менеджера для вирішення питання та встановлює дедлайн для відповіді. Інформація про запит зберігається в Google Sheets, а відповідальний менеджер отримує сповіщення в Telegram.
Разом із класифікацією, система генерує стислий опис проблеми. Наприклад, звернення може отримати найвищий пріоритет через повторну проблему з оплатою, велику вартість замовлення та ризик втрати клієнта. Для уникнення додавання системою власних категорій або неіснуючих рівнів пріоритету, результати аналізу перевіряються за допомогою попередньо визначеної JSON-схеми.
Другий робочий процес, SLA Watcher, кожні п’ять хвилин перевіряє незавершені звернення. SLA (Service Level Agreement) у цій системі означає встановлений часовий інтервал, протягом якого команда повинна надати відповідь клієнту. Якщо цей термін порушено, система ініціює ескалацію. Спочатку вона надсилає нагадування відповідальному менеджеру, потім інформує тімліда, а на заключному етапі надсилає повідомлення керівнику.
За попередніми оцінками розробника, вартість підтримки такої системи може становити приблизно $20–50 на місяць. Він також припускає, що система може окупитися приблизно за два місяці, хоча детальні розрахунки цієї оцінки відсутні.
Розробник також зазначив, що проєкт функціонував лише в тестовому режимі. Він оцінював ефективність маршрутизації запитів, але не проводив вимірювань щодо того, чи сприяє пріоритизація важливих звернень утриманню клієнтів або покращенню інших бізнес-показників. За його словами, для цього було б необхідно провести A/B-тестування на реальному потоці запитів: частину звернень обробляти за допомогою ШІ-пріоритизації, а решту — за старою схемою, після чого порівняти отримані результати.
Раніше видання dev.ua повідомляло, що компанія Cisco впровадила систему «інтелектуальної маршрутизації» для запитів до служби підтримки. За заявами компанії, майже 88% запитів з першої спроби спрямовуються до потрібного інженера.
Источник: www.vesti-ua.net