Искусственный интеллект в помощь

Руководитель направления компании Cloud.ru поделилась опытом внедрения искусственного интеллекта в техническую поддержку.

— Сама идея появилась от нашего бизнес-заказчика, который понимал загрузку сотрудников первой линии технической поддержки, что у них очень много ручного труда, и пришёл к нам в команду AI-трансформации с тем, чтобы мы помогли автоматизировать определённые рутинные бизнес-процессы. Самый первый проект, который коллеги попросили нас сделать — это автоматическая классификация заявок в техническую поддержку. Почему это важно для нас? У компании Cloud.ru не одна, а целых четыре разных облачных платформы, в совокупности более 50 различных сервисов, которые идут по иерархии от каждой отдельной платформы. А когда клиент обращается в техподдержку, он пишет просто: «Не могу создать виртуальную машину». Какая это платформа, продукт, услуга, сервис? Ранее все эти данные сотрудники поддержки проставляли вручную. Мы же сделали сервис классификации, чтобы эта работа выполнялась автоматически, с помощью искусственного интеллекта, — рассказывает руководить направления исследования, развития и внедрения искусственного интеллекта в Cloud.ru Татьяна Славкина.

Работа над проектом велась на протяжении нескольких месяцев. Команда взяла за основу предобученную языковую модель BERT, которая специализируется на классификации и структурировании текстов, и дообучила её на основании имеющихся данных запросов в техподдержку.

— Главная сложность, с которой мы столкнулись при обучении, — ограниченность доступных нам данных. У нас нет десятков тысяч заявок в день, что было бы оптимальным количеством для обучения нейросети. Как мы решали этот вопрос? Аугментировали данные, т.е. делали синтетические данные, искусственно сгенерированные запросы. Для генерации синтетических данных мы использовали генеративные модели. Для того, чтобы сгенерировать правильный запрос, мы в том числе экспериментировали с промптами. Условно говоря, мы писали для нейросети: «Смотри, у нас есть такие-то заявки с такой-то определённой тематикой, сгенери, пожалуйста, определённое количество заявок по данной тематике».

В итоге после запуска готовой модели все заявки, поступающие в техподдержку, теперь оценивает и классифицирует искусственный интеллект. Когда специалист первой линии поддержки берёт заявку в работу, все поля, которые раньше проставляли люди, уже заполнены автоматически.

— Конечно, если сотрудник хорошо разбирается в облачных продуктах, а у нас первая линия в принципе в этом хорошо разбирается, то он может проставить все метки на автомате «руками». В таком случае, какая ценность AI-решения? Во-первых, это снижение «порога входа» для новых сотрудников. Мы, когда запустили наш сервис, месяца через три проводили интервью первой линии, спрашивали, как сотрудникам техподдержки первой линии работается с новой технологией, на что получили ответ, что новые сотрудники в восторге, и наше решение очень сильно экономит время. Что же касается опытных сотрудников, то они отметили, что она избавила их от рутины, «ручной» работы, и теперь у них есть возможность сразу сфокусироваться на том, кому передать заявку, как решить сам вопрос. При сохранении прежнего кадрового состава мы просто стали успевать делать больше. За рабочий день, по нашим расчётам, у сотрудников техподдержки экономится около часа времени, которое они могут потратить на более значимые задачи, вроде создания документации или определённой разметки для наших ML-задач.

К моменту запуска готовой модели в продакшн команде специалистов удалось достичь эффективности работы модели свыше 70%. Модель продолжает совершенствоваться по мере накопления и дообучения новых данных.

— Я думаю, что сейчас искусственный интеллект для поддержки — это одна из топовых с точки зрения полезности применения бизнес-задач, поэтому мы продолжаем работать в этом направлении. Сейчас мы сделали первый, важный шаг, который нам позволил по-другому взглянуть на данные, теперь мы знаем, каким образом их правильно организовывать и обрабатывать для дальнейшего применения в задачах искусственного интеллекта.

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России