Эффективная обработка запросов клиентов на базе нейронных сетей

Аннотация

Автоматизация процессов поддержки клиентов является актуальной, так как при правильном подходе позволяет снизить нагрузку на сотрудников и повысить качество обслуживания.
Объектом исследования является информационная система коммерческого банка. Предмет исследования – бизнес процесс приема и маршрутизация дистанционных обращений в колл-центр банка.
Цель работы – разработка решения для повышения эффективности работы колл-центра путем внедрения автоматизированной системы классификации запросов. В соответствии с целью и темой работы, были поставлены и решены следующие задачи:
 рассмотреть специфику работы банка по дистанционному обслуживанию клиентов;
 проанализировать особенности работы и создания диалоговых систем и изучить теоретические основы и методы обработки естественного языка;
 построить полную модель предприятия, смоделировать и провести анализ модели AS-IS, выявить недостатки;
 провести сравнительный анализ вариантов реализации системы; предложить решение на основе рассмотренных методов анализа данных;
 спланировать разработку проекта;
 разработать базовую версию приложения;
 рассчитать экономическую эффективность проекта.
В первой главе рассмотрена специфика работы банка по дистанционному обслуживанию запросов клиентов, теоретические основы и этапы обработки естественного языка (Natural language processing - NLP), а также методы глубокого обучения, получившие наиболее широкое распространение в этой области. Кроме того, рассматривается понятие диалоговых систем и их типы, варианты реализации и их сравнительный анализ.
Во второй главе подробно описана полная модель деятельности компании, создана модель AS-IS и предложено решение на основе рассмотренных в первом разделе методов. Описана разработка предложенного решения, план проекта, полученные результаты. Рассчитана экономическая эффективность от внедрения.
Практическим результатом работы является проведенный анализ технологий и прототип готового приложения.