Искусственный интеллект подберет абонентам мобильной связи идеального консультанта

Система на базе машинного обучения будет подбирать пары оператор — абонент, в которых с большей вероятностью возможно комфортное общение.

В декабре проводится пилот. На этом этапе будет сформирована и протестирована модель эффективной совместимости, а уже в следующем году будет запущена полная версия инновационной программы.

Для определения совместимости искусственный интеллект будет принимать в расчет возраст, пол, результаты обучения сотрудников, историю оценок и даже хобби оператора. Также будут учитываться коммуникативные навыки: стиль и темп речи, громкость голоса, особенности дикции. В результате звонки будут распределяться не случайным образом, а с учетом персональной совместимости с каждым абонентом.

Мы верим в эффективность решения нашего партнёра. Количество проактивных обращений к абонентам со стороны компании строго регламентировано, на основе больших данных вычисляется наиболее удобное время для звонка. Нам важно, чтобы эти контакты были максимально эффективны. Проверка совместимости клиента с оператором кол-центра станет инновационным проектом для российского телеком-рынка, — отметил директор по стратегии и развитию бизнеса Александр Соболев.

Технологическим партнёром проекта выступает компания Axenix. Её эксперты обрабатывают результаты опросов операторов и их супервайзеров, а также исторические данные по ранее проведенным звонкам, и используют их для обучения алгоритмов. Добиться оптимального результата помогают технологии перевода речи в текст и обработки естественного языка.

Предложенный нами алгоритм позволяет лучше понимать потребности разных категорий клиентов. Так, молодые люди до 30 лет реже склонны выслушивать предложение оператора до конца и принимать его, чем люди более старшего возраста. Люди среднего возраста чаще готовы выслушать оператора мужского пола. Абоненты от 50 лет и старше чаще готовы общаться и вероятнее принимают оффер при общении с операторами в возрасте. Ранее наша команда реализовывала подобный сервис для финансовой организации: это позволило повысить конверсию звонков на 5 процентных пунктов и принесло заказчику существенный дополнительный доход, — отметила менеджер по углубленной аналитике компании Axenix Анна-Мария Лонь.