Россельхозбанк внедрил лингвистический модуль анализа неструктурированной информации Preferentum, который используется для автоматической обработки обращений сотрудников банка в корпоративный Service Desk.
Необходимость использования системы на основе машинообучаемых технологий возникла в связи с переходом банка на новую АБС. Традиционно, переход на новое корпоративное ПО вызывает существенный рост обращений сотрудников в службу технической поддержки и, как следствие, перегрузку специалистов, увеличение времени, требуемого на решение инцидентов. Достаточно сказать, что число ежедневных обращений в Service Desk выросло в период перехода на новую АБС от 1,5 до 3,5 раз.
Понимая потенциальные риски, сотрудники банка заблаговременно приняли решение использовать для помощи сотрудникам Service Desk искусственный интеллект. В качестве решения для автоматической классификации запросов пользователей был выбран российский продукт Preferentum.Class – разработка компании «Преферентум». Система эффективно решает проблему анализа неструктурированной текстовой информации, содержащихся в обращениях электронной почты или текстовых мессенджеров, по заданным тематическим рубрикам (классам). Таким образом, была решена задача автоматизированной диспетчеризации запросов от пользователей — определение характера обращений и функциональной области требуемой поддержки.
Как отмечает начальник управления сопровождения АБС департамента ИТ Россельхозбанка Дмитрий Маслов, обеспечение комфортной и непрерывной работы пользователей при внедрении новой информационной системы является сложным вызовом для ИТ-службы. Интеграция Preferentum.Class с системой Service Desk банка была проведена в считанные дни и позволила обеспечить согласованные в SLA параметры отработки запросов пользователей без увеличения числа сотрудников технической поддержки в условиях естественного роста количества обращений при переходе на новую АБС. Система показала высокое качество классификации обращений – весь поток запросов по АБС распознается и маршрутизируется приложением без участия человека, при этом точность маршрутизации достигает 93-95%, а время отработки заявки первой линией поддержки составляет менее секунды.
