В общегородском контакт-центре начали тестировать новый инструмент на основе искусственного интеллекта

В общегородском контакт-центре (ОКЦ) в пилотном режиме начали использовать новые большие языковые модели (LLM) отечественной разработки. Это тип искусственного интеллекта, который дает возможность голосовому помощнику быстрее находить нужный вариант в базе знаний, отвечать сразу на несколько вопросов абонентов и самостоятельно обучаться. Его использование поможет улучшить качество и скорость предоставления консультаций на горячих линиях, а также даст операторам время на решение более сложных запросов жителей.

«Применение языковых моделей пилотируется на линии единой справочной службы Правительства Москвы для двух важных задач: для предоставления консультаций на входящих звонках и классификации обратной связи по итогам обслуживания. В комплексе такой подход позволяет не только обучать голосового помощника без помощи операторов, но и улучшать качество консультаций: языковая модель классифицирует отзывы жителей по итогам звонков, что в дальнейшем поможет совершенствовать базу знаний и сценарии консультаций, а в случае необходимости — повышать квалификацию операторов», — отметил руководитель общегородского контакт-центра Андрей Савицкий.

Что такое большие языковые модели

Большие языковые модели — это разновидность глубокого обучения на основе нейронной сети со множеством параметров. Большой объем данных позволяет им искать ответы сразу на несколько вопросов в рамках одного обращения.

К примеру, если на линию позвонит житель и спросит, как ему получить российский паспорт и какие офисы «Мои документы» есть недалеко от нужной станции метро, а также попросит еще уточнить график работы учреждения, то большая языковая модель сможет дать комплексный ответ сразу на все вопросы, сообщив только необходимую информацию. В отличие от нее обычный голосовой помощник обрабатывает только один вопрос, а остальные приходится повторять.

На миллион звонков больше: как цифровые технологии делают городские горячие линии доступнее для москвичейБолее 135 миллионов звонков принял голосовой помощник общегородского контакт-центра за 10 лет

Как это работает

Использование языковых моделей на линии единой справочной службы Правительства Москвы незаметно для жителей. Когда человек звонит на линию и задает вопрос, включается система распознавания речи. С ее помощью сообщение записывают, переводят из аудиоформата в текст и отправляют в языковую модель. Та, в свою очередь, используя дополнительные фильтры, находит в базе знаний необходимые статьи с информацией, выделяет суть и затем генерирует ответ, который голосовой помощник сообщает абоненту. При этом формируют максимально точный комплексный ответ на все вопросы жителя без лишней информации.

Большие языковые модели умеют самостоятельно и за доли секунды находить информацию по каждой новой тематике во всей базе знаний контакт-центра и озвучивать ее заявителю. В отличие от стандартного голосового помощника, который зачитывает ответ из базы знаний, ассистент на основе LLM может поддерживать живой диалог, ориентируясь на интонации и манеру общения абонента.

Кроме того, большая языковая модель на основе нейросети обучает голосового помощника. Если раньше операторам приходилось вручную загружать в виртуального ассистента новые тематики и ответы в различных вариациях, то теперь LLM помогает голосовому помощнику самостоятельно находить нужную информацию в общей базе знаний.

Роль человека при этом не исключается. Часть звонков по-прежнему обрабатывают операторы, а следят за актуальностью информации в базе знаний редакторы, задействованные в работе горячих линий. Таким образом, нейросеть обучает нейросеть, но под строгим контролем специалистов контакт-центра.

Фото М. Мишина. Пресс-служба Мэра и Правительства Москвы

Постоянное обучение и любовь к людям: ДИТ Москвы — о работе операторов городских горячих линий

Обработка обратной связи

Еще одно важное направление для использования языковых моделей — новый подход в классификации обратной связи по итогам обслуживания. Голосовой помощник уже умеет собирать отзывы жителей на линиях контакт-центра, но обработкой комментариев по-прежнему занимались специалисты контакт-центра. Теперь благодаря внедрению языковых моделей, получая оценку от жителя или комментарий по завершении консультации, нейросеть ранжирует их на позитивные, негативные и нейтральные, позволяя сотрудникам отдела контроля качества быстрее выявлять недочеты и делать оказываемые консультации еще более быстрыми и точными.

Применение больших языковых моделей на горячих линиях ОКЦ для работы над качеством консультаций дополняет уже внедренные инструменты на основе искусственного интеллекта. Например, цифровой аудит, который работает с 2023 года, и проект по речевой аналитике, запущенный в этом году.

Горячая линия единой справочной службы Правительства Москвы общегородского контакт-центра работает с 2015 года. Она доступна по номеру: +7 495 777-77-77. Чаще всего жители звонят на линию, чтобы уточнить график работы и адреса центров госуслуг «Мои документы» и городских ведомств, узнать информацию о выдаче и замене российских паспортов, обратиться в техническую поддержку портала mos.ru и проконсультироваться о получении государственных услуг в электронном виде.

Голосовой помощник работает на горячей линии уже восемь лет. Виртуальный ассистент принимает 40 процентов поступающих звонков почти по 300 тематикам.

Использование цифровых технологий и искусственного интеллекта для повышения качества жизни горожан соответствует задачам национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» и регионального проекта города Москвы «Цифровое государственное управление». Подробнее об этом и других национальных проектах, реализуемых в Москве, можно узнать здесь. 

Помощь жителям и бизнесу: голосовой помощник контакт-центра Москвы принял почти 160 миллионов звонковКак отечественные разработки помогают работе искусственного интеллекта в общегородском контакт-центреПроект общегородского контакт-центра получил высокую оценку жюри конкурса «Хрустальная гарнитура»

экспорт

Блоги

Здравоохранение

Инфраструктура

Криминал

Москва

Недвижимость

Новости

Образование

Передовица

Погода

Происшествия

Россия

Фото

Экономика

Транспорт

Спорт