Перейти к основному содержимому

Анализ обращений

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  • Обработка большого объема обращений: Государственные и социальные учреждения часто сталкиваются с огромным количеством обращений от населения, что затрудняет их своевременную обработку и анализ.
  • Недостаток персонала: Нехватка квалифицированных сотрудников для анализа и классификации обращений.
  • Низкая скорость реакции: Задержки в обработке обращений могут привести к недовольству населения и снижению доверия к учреждению.
  • Сложность в выявлении трендов: Трудности в анализе данных для выявления общих проблем и трендов, которые требуют внимания.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Государственные учреждения
  • Социальные службы
  • Организации по поддержке населения
  • Центры обработки обращений граждан

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  • Автоматическая классификация обращений: Агент автоматически классифицирует обращения по темам, приоритетам и категориям.
  • Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски обращений для выявления недовольства или удовлетворения.
  • Выявление трендов: Анализ данных для выявления общих проблем и трендов, требующих внимания.
  • Генерация отчетов: Автоматическое создание отчетов на основе анализа обращений.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в одну систему для обработки обращений.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для обработки обращений в разных регионах или отделах.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для классификации и анализа данных.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текста и определения тональности.
  • Анализ данных: Для выявления трендов и генерации отчетов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает обращения из различных источников (электронная почта, формы на сайте, социальные сети).
  2. Анализ: Обращения классифицируются и анализируются на предмет тональности и ключевых тем.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент предлагает решения и рекомендации.
  4. Отчетность: Автоматическое создание отчетов для руководства.

Схема взаимодействия​

[Источники обращений] -> [Сбор данных] -> [Классификация и анализ] -> [Генерация решений] -> [Отчетность]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов обработки обращений.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек для автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте API-ключ для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните обработку обращений.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "request_type": "forecast",
  "data": {
    "period": "2023-10-01 to 2023-10-31",
    "region": "Москва"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "forecast": {
    "total_requests": 1200,
    "top_categories": ["ЖКХ", "Транспорт", "Здравоохранение"]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "request_type": "data_management",
  "action": "add",
  "data": {
    "request_id": "12345",
    "category": "ЖКХ",
    "text": "Протечка в подъезде"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные успешно добавлены"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "request_type": "data_analysis",
  "data": {
    "period": "2023-09-01 to 2023-09-30",
    "region": "Санкт-Петербург"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "total_requests": 950,
    "top_categories": ["Транспорт", "Образование", "ЖКХ"],
    "sentiment": {
      "positive": 60,
      "neutral": 30,
      "negative": 10
    }
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "request_type": "interaction_management",
  "action": "respond",
  "data": {
    "request_id": "12345",
    "response_text": "Ваше обращение принято в работу"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Ответ успешно отправлен"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Описание основных API-эндпоинтов, их назначения, запросов и ответов​

  • /forecast: Прогнозирование количества обращений и ключевых категорий.
  • /data_management: Управление данными (добавление, удаление, обновление).
  • /data_analysis: Анализ данных для выявления трендов и тональности.
  • /interaction_management: Управление взаимодействиями с обращениями (ответы, статусы).

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Городская администрация: Автоматическая обработка обращений граждан по вопросам ЖКХ, транспорта и здравоохранения.
  2. Социальная служба: Анализ обращений для выявления общих проблем и улучшения качества услуг.
  3. Центр поддержки населения: Быстрое реагирование на обращения и улучшение взаимодействия с гражданами.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты