Лубков_Глеб_Цифровые

1.

Интеллектуальный сервис обработки клиентских обращений
Состав команды:
Двойченков Даниил (10Д)
Лубков Глеб (10Б)
Паличев Макар (10Д)
Татарников Артём (10Д)
Наставник: Татарников Д.А.

2.

Ежедневно поступают сотни однотипных
обращений
Есть ткань
артикул 12345
на Кирова?
Где сейчас есть
артикул 12345?
В каком
магазине есть
эта ткань
(артикул
12345)?
В результате страдает сервис: клиенты
получают ответы с задержкой, а ресурсы
сотрудников уходят на рутинные операции.
Актуальность проекта
Но как же свести десятки формулировок к
одному сценарию, не потеряв ни одного
запроса?

3.

Автоматизация — решение проблемы

4.

Цель проекта— разработать сервис, который:

5.

Как это работает?

6.

РЕАЛИЗАЦИЯ
Для функционирования системы мы
задействовали языковые модели и NLP.
Они понимают смысл запроса
и находят ответ в базе знаний.
Вся система работает по следующей схеме:

7.

8.

МОК-Данные
Правила дат: истёкшие акции не выдаются, расписание учитывает исключения

9.

Тестирование и безопасность (Флудлаб)

10.

11.

12.

13.

Интеллектуальный сервис обработки клиентских обращений
Состав команды:
Двойченков Даниил (10Д)
Лубков Глеб (10Б)
Паличев Макар (10Д)
Татарников Артём (10Д)
Наставник: Татарников Д.А.