Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Мониторинг жалоб

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании:​

  1. Обработка большого объема жалоб: Государственные и социальные учреждения ежедневно получают множество жалоб от населения, что требует значительных ресурсов для их обработки.
  2. Недостаток аналитики: Отсутствие систематического анализа жалоб приводит к упущению важных тенденций и проблем.
  3. Задержки в реагировании: Ручная обработка жалоб замедляет процесс реагирования, что может привести к ухудшению качества обслуживания.
  4. Недостаток персонализации: Отсутствие индивидуального подхода к каждому обращению снижает удовлетворенность граждан.

Типы бизнеса, которым подходит агент:​

  • Государственные учреждения (например, министерства, ведомства).
  • Социальные службы (например, центры поддержки населения, службы занятости).
  • Муниципальные организации (например, администрации городов, районов).

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента:​

  1. Автоматическая классификация жалоб: Агент автоматически классифицирует жалобы по категориям (например, жилищные вопросы, социальная поддержка, здравоохранение).
  2. Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски жалоб для выявления критических ситуаций.
  3. Генерация ответов: Автоматическое создание шаблонных ответов на стандартные жалобы.
  4. Аналитика и отчеты: Формирование отчетов по частоте жалоб, их категориям и тенденциям.
  5. Интеграция с CRM: Возможность интеграции с существующими системами управления взаимоотношениями с клиентами.

Возможности одиночного или мультиагентного использования:​

  • Одиночное использование: Агент может быть внедрен в отдельное учреждение для автоматизации обработки жалоб.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать в сети, обмениваясь данными и аналитикой между различными учреждениями.

Типы моделей ИИ​

Используемые технологии и подходы:​

  1. Natural Language Processing (NLP): Для анализа текста жалоб, классификации и определения тональности.
  2. Машинное обучение: Для обучения моделей на исторических данных и улучшения точности классификации.
  3. Генеративные модели: Для создания автоматических ответов на жалобы.
  4. Аналитика данных: Для выявления тенденций и формирования отчетов.

Подход к решению​

Этапы работы агента:​

  1. Сбор данных: Жалобы поступают через различные каналы (электронная почта, формы на сайте, социальные сети).
  2. Анализ: Агент анализирует текст жалобы, классифицирует ее и определяет тональность.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент предлагает возможные решения или автоматически генерирует ответ.
  4. Отчетность: Формирование отчетов для руководства учреждения.

Схема взаимодействия​

[Жалоба] -> [Сбор данных] -> [Анализ] -> [Классификация] -> [Генерация ответа] -> [Отчетность]

Разработка агента​

Этапы разработки:​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов обработки жалоб и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение существующих систем и данных.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение персонала и настройка агента.

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 предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать аналитику и автоматические ответы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование:​

Запрос:

{
  "text": "Жалоба на отсутствие отопления в доме",
  "category": "Жилищные вопросы"
}

Ответ:

{
  "prediction": "Высокая вероятность повторной жалобы",
  "suggested_action": "Направить бригаду для проверки отопления"
}

Управление данными:​

Запрос:

{
  "action": "add_complaint",
  "data": {
    "text": "Жалоба на грязь во дворе",
    "category": "Благоустройство"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Жалоба успешно добавлена"
}

Анализ данных:​

Запрос:

{
  "action": "get_report",
  "period": "last_month"
}

Ответ:

{
  "report": {
    "total_complaints": 150,
    "top_categories": ["Жилищные вопросы", "Благоустройство", "Социальная поддержка"]
  }
}

Управление взаимодействиями:​

Запрос:

{
  "action": "generate_response",
  "complaint_id": "12345"
}

Ответ:

{
  "response": "Уважаемый гражданин, ваша жалоба принята к рассмотрению. Ожидайте ответа в течение 5 рабочих дней."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты:​

  1. /api/complaints/add - Добавление новой жалобы.
  2. /api/complaints/analyze - Анализ текста жалобы.
  3. /api/complaints/generate_response - Генерация ответа на жалобу.
  4. /api/reports/get - Получение отчетов по жалобам.

Примеры использования​

Кейсы применения агента:​

  1. Министерство жилищно-коммунального хозяйства: Автоматизация обработки жалоб на отсутствие отопления и водоснабжения.
  2. Центр социальной поддержки: Анализ жалоб на задержку выплат и автоматическое формирование ответов.
  3. Администрация города: Мониторинг жалоб на благоустройство и формирование отчетов для руководства.

Напишите нам​

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

Контакты