Проект

Fix Price внедрил ИИ в процесс обработки внутренних заявок в компании

Заказчики: Fix Price (Бэст Прайс)

Торговля

Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2023/08 — 2024/02
Технология: Big Data
подрядчики - 224
проекты - 635
системы - 240
вендоры - 194
Технология: Data Mining
подрядчики - 253
проекты - 858
системы - 296
вендоры - 212
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 196
проекты - 1060
системы - 60
вендоры - 42
Технология: Робототехника
подрядчики - 271
проекты - 536
системы - 553
вендоры - 401

2024: Внедрение ИИ в процесс обработки внутренних заявок в компани

Сеть Fix Price запустила пилотный проект на основе искусственного интеллекта (ИИ), цель которого – категоризация внутренних заявок в компании для последующей обработки специалистами группы поддержки. Об этом компания сообщила 20 марта 2024 года. Это позволило автоматизировать процесс анализа первичных запросов в ИТ-поддержку, что привело к сокращению времени передачи обращения и поиска конкретного исполнителя. Следующим шагом развития проекта станет автоматизация процесса анализа запросов в другие подразделения компании.

С момента запуска сервиса было обработано уже около 100 тыс. заявок.

«
Ежегодно в ИТ-подразделение компании поступает более 200 тыс. запросов на решение различных задач и вопросов от сотрудников. Несмотря на предложенную категоризацию задач, многие из них попадают не к профильным специалистам или не в ту категорию, что увеличивает время ожидания ответа и тормозит процессы. Благодаря внедренному сервису, теперь запросы анализируются ИИ. Значительный объем накопленных структурированных данных позволил нам успешно запустить пилотный проект, обучить необходимые модели ИИ и получить промежуточные результаты по распознаванию заявок на уровне выше 85%, — сказал Олег Лексин, начальник ИТ-службы Fix Price.
»

Для решения задачи была использована совокупность методов обработки естественного языка, включая обучение, дообучение и интеграцию ансамбля различных моделей машинного обучения catboost (open source библиотека с реализацией алгоритма градиентного бустинга от Яндекс), rubert (open-source дистиллированная модель, реализованная на базе BERT от Google) и ряда вспомогательных технологий open-source.