Вестник цифровой трансформации CIO.RU

Россельхозбанк оптимизировал поддержку пользователей с помощью ИИ
Россельхозбанк оптимизировал поддержку пользователей с помощью ИИ




13:03 08.10.2021  |  1616 просмотров



В систему технической поддержки пользователей Россельхозбанка внедрен лингвистический модуль Preferentum.Class. Автоматическая классификация обращений пользователей в Service Desk позволила обеспечить высокий уровень сервиса без увеличения числа сотрудников поддержки при переходе на новое корпоративное ПО.

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.


Теги: Искусственный интеллект Машинное обучение Service Desk



На ту же тему: