ИИ от МТС будет анализировать звонки и чаты с клиентами экосистемы

WordPulse разработан MTS AI. Сервис оценивает тематику разговора и его тональность. Нейросеть определяет, в какой момент настроение клиента изменилось в худшую или лучшую сторону. Также анализ тональности общения позволит получать глубинную аналитику коммуникаций благодаря модулю ABSA. Функциональность позволяет выделять аспекты из высказываний, например, в случае, когда клиенты хвалят быструю доставку, но недовольны неаккуратной упаковкой, сервис может строить статистику по каждому факту отдельно.

По итогам анализа система помогает создать отчет о работе каждого сотрудника. На основе этих данных руководители центров клиентского обслуживания могут, например, предоставить дополнительные обучающие материалы сотрудникам, у которых возникают трудности, или принять другие меры для повышения удовлетворенности клиентов. Также ИИ-система позволяет оперативно понять запросы, с которыми чаще всего обращаются пользователи, и укажет точки роста.

«Применение технологий машинного обучения для анализа коммуникаций значительно облегчает работу аналитиков. Больше не нужно тратить много времени на рутинный поиск и сбор данных, поскольку ИИ берет эту часть работы на себя. Это позволяет сосредоточиться на более важных задачах — выявлении проблем и нахождении их решений», – прокомментировал генеральный директор MTS AI Андрей Калинин.

«Глубокий анализ, который мы получаем с помощью современных ML-моделей WordPulse, помогает нам понимать истинное отношение клиентов к продуктам и услугам экосистемы и реагировать на изменения их потребностей. Умные алгоритмы анализируют диалоги, мгновенно подсвечивая зоны роста», – прокомментировал директор департамента клиентского сервиса МТС Георгий Думикян. 

Благодаря модулю тематизации уже удалось повысить точность обращения в КЦ до 85% и, таким образом, ускорить обработку запроса клиента. В рамках доработки системы МТС планирует использовать ИИ-аналитику в онлайн-режиме, чтобы при возникновении сложной ситуации система могла проанализировать действия сотрудника и оперативно предложить ему варианты повышения уровня удовлетворенности клиента.