
%20%D0%BA%D0%BA.jpg)
ПРЕИМУЩЕСТВА
![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
---|

Государственные учреждения и органы власти
Спецслужбы
Таможенные службы
Другие сферы деятельности,
где требуется автоматическая классификация и маршрутизация информации
Службы делопроизводства
Банковский сектор
Кадровые службы
.png)
.png)


ПРИМЕРЫ
ВНЕДРЕНИЙ
SmartSel
Компания оказывает телекоммуникационные услуги многочисленным клиентам как в секторе B2C, так и в секторе B2B. Абонентам доступна круглосуточная поддержка, в том числе в выходные и праздничные дни. Клиентская база постоянно растет, а вслед за ней увеличивается число запросов в сервис, для обработки которых необходим многочисленный штат операторов и специалистов службы поддержки.
Проблема:
Рост числа потребителей телекоммуникационных услуг ведет к увеличению нагрузки на службу поддержки пользователей. Ранее проблема решалась наймом новых сотрудников, но этот способ увеличивал затраты и был признан менеджментом компании неэффективным.
Задачи:
-
Обеспечить готовность сервиса к дальнейшему росту клиентской базы без найма дополнительного персонала.
-
Оптимизировать издержки, связанные с работой службы поддержки.
-
Увеличить среднюю скорость обработки заявки.
-
Автоматизировать часть выполняемых сотрудниками операций.
Решение поставленных задач:
Свыше 50% запросов пользователей в службу поддержки поддавались типизации. Внедрение SmartSel позволило автоматизировать обработку многократно повторяющихся запросов и генерировать на часть из них готовый ответ. Для остальных обращений были реализованы автоматическое определение темы (класса) и маршрутизация запроса ответственному сотруднику.
С помощью SmartSel автоматизирована нулевая линия поддержки и сокращены средние сроки обработки заявки.
В результате внедрения обеспечена эффективная работа сервиса и его адаптивность к постоянно увеличивающемуся числу клиентов и их обращений без привлечения дополнительного персонала.
В промышленной компании работает более 50 000 сотрудников. Внутренняя служба поддержки обрабатывает все запросы, поступающие как от специалистов бэк-офиса, так и от сотрудников производства. В день обрабатывается несколько тысяч подобных обращений, которые тематически можно распределить на 2000+ классов – по теме, исполнителю, заявителю и т.д.
Проблема:
Операторы при классификации обращений руководствовались субъективными представлениями и часто принимали ошибочные решения о переадресации. Это приводило к несвоевременному реагированию на проблемные ситуации, простою оборудования, прямым и косвенным издержкам.
Задачи:
-
Повысить точность классификации поступающих обращений.
-
Увеличить среднюю скорость обработки заявки.
-
Обеспечить классификацию заявок по теме (содержанию) и таким критериям, как важность и срочность.
Решение поставленных задач:
Благодаря технологиям NLP SmartSel определяет тему обращения в службу поддержки, относит его к одному из 2 000+ классов и дополнительно ранжирует по степени срочности/важности. По итогам классификации система принимает решение о маршрутизации заявки ответственному лицу.
Переадресация обращения происходит в случае достижения системой определенного порога уверенности. Если уверенность системы ниже установленного значения, то запрос направляется специалисту для уточнения. Такая организация процесса позволила обеспечить требуемый уровень защиты от рисков ошибочной маршрутизации.
В результате внедрения SmartSel точность классификации и средняя скорость обработки заявки существенно увеличились, качество работы сервиса и удовлетворенность пользователей выросли.

SmartSel входит в Реестр отечественного ПО и является импортозамещающим решением
Расскажите нам о вашей задаче, и мы предложим варианты решения.
Или просто оставьте заявку — наши специалисты свяжутся с вами
в ближайшее время.

© 2019 SmartSel. Разработка и внедрение систем искусственного интеллекта
Creative & WebDesing by
