Перейти к основному содержимому

Оптимизация поддержки

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  • Высокая нагрузка на службу поддержки: Увеличение количества пользователей и сложность вопросов приводят к перегрузке операторов.
  • Долгое время ожидания ответа: Пользователи ожидают быстрых и точных ответов на свои запросы.
  • Недостаточная квалификация операторов: Сложные технические вопросы требуют глубоких знаний, которыми не всегда обладают операторы.
  • Необходимость круглосуточной поддержки: Криптовалютные биржи работают 24/7, что требует постоянного наличия операторов.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Криптовалютные биржи
  • Платформы для торговли криптовалютой
  • Сервисы для управления криптовалютными активами
  • Web3-приложения и децентрализованные платформы

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  • Автоматизация ответов на часто задаваемые вопросы: Агент использует NLP для понимания и генерации ответов на стандартные запросы.
  • Анализ и классификация запросов: Агент автоматически классифицирует запросы по категориям и направляет их соответствующим специалистам.
  • Прогнозирование нагрузки на поддержку: Используя машинное обучение, агент предсказывает пиковые нагрузки и предлагает оптимальное распределение ресурсов.
  • Интеграция с CRM и другими системами: Агент интегрируется с существующими системами для автоматического обновления данных и управления запросами.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может работать как самостоятельное решение для автоматизации поддержки.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для распределения задач и повышения эффективности.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для понимания и генерации текста.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования нагрузки и классификации запросов.
  • Анализ данных: Для анализа и обработки больших объемов данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников, включая запросы пользователей, исторические данные и текущие метрики.
  2. Анализ: Данные анализируются для классификации запросов и прогнозирования нагрузки.
  3. Генерация решений: Агент генерирует ответы на запросы и предлагает оптимальные решения для распределения ресурсов.

Схема взаимодействия​

Пользователь -> Запрос -> Агент -> Анализ -> Классификация -> Ответ/Направление к специалисту

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов и потребностей бизнеса.
  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 агента на исторических данных и текущих запросах.

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 автоматизированные ответы на запросы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "method": "predict",
  "params": {
    "time_range": "next_week",
    "metrics": ["support_requests", "response_time"]
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "support_requests": 1200,
    "response_time": "2.5 minutes"
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "method": "update",
  "params": {
    "user_id": "12345",
    "data": {
      "email": "newemail@example.com",
      "phone": "+1234567890"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "User data updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "method": "analyze",
  "params": {
    "query": "top_issues",
    "time_range": "last_month"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "top_issues": [
      {"issue": "login_problems", "count": 150},
      {"issue": "transaction_errors", "count": 120}
    ]
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "method": "assign",
  "params": {
    "ticket_id": "67890",
    "agent_id": "agent_123"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Ticket assigned to agent_123"
}

Ключевые API-эндпоинты​

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

  • /predict: Прогнозирование нагрузки на поддержку.
  • /update: Обновление данных пользователя.
  • /analyze: Анализ данных для выявления ключевых проблем.
  • /assign: Назначение запросов конкретным операторам.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Автоматизация ответов на часто задаваемые вопросы: Агент автоматически отвечает на стандартные запросы, такие как "Как восстановить пароль?" или "Как пополнить счет?".
  2. Прогнозирование нагрузки: Агент предсказывает пиковые нагрузки и предлагает оптимальное распределение ресурсов.
  3. Классификация запросов: Агент автоматически классифицирует запросы и направляет их соответствующим специалистам.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для оптимизации вашей поддержки.

Контакты