Как NLP и GPT в 30 раз ускорили анализ клиентских обращений

ОТП Банк обрабатывает >400к текстовых обращений в месяц. Вручную их сортировать и анализировать — долго и неэффективно. Поэтому коллеги поставили две задачи и запустили два пилотных проекта. Рассказываю, что у них вышло.

🤩 Задачка первая, на аналитику

Мы хотели не просто читать, но и понимать, о чем пишут клиенты. Для этого подключили Yandex SpeechSense. Система на основе NLP:

🤩 Сама определяет тему каждого обращения;
🤩 Распределяет диалоги по группам;
🤩 Находит в них ключевые смысловые блоки.

В итоге 29 тысяч диалогов были проанализированы за неделю. Это в 30 раз быстрее, чем если бы это делали вручную три человека.

🤩 Задачка вторая, на автоматизацию

Также нужно было увеличить скорость ответов на частые вопросы. Здесь в дело пошел ИИ-агент на YandexGPT. Его научили работать с 30 самыми популярными темами (вроде льготного периода по кредиту, досрочных погашений). YandexGPT в этом кейсе была настроена с правильным уровнем «температуры» — чтобы ответы были точными, но не шаблонными.

Тут результат — 60 тысяч запросов обработаны практически без ошибок. Клиенты оценили нововведения, так как индекс CSI вырос на 0,2 из 10 пунктов.

🤩 — если тоже не прочь поюзать ИИ