В систему технической поддержки пользователей Россельхозбанка внедрен лингвистический модуль Preferentum.Class, разработанный компанией Преферентум (ГК Аплана). Автоматическая классификация обращений пользователей в Service Desk позволила обеспечить высокий уровень сервиса без увеличения числа сотрудников поддержки при переходе на новое корпоративное ПО.

Россельхозбанк – один из ключевых финансовых институтов российской банковской системы – успешно внедрил лингвистический модуль российского продукта для анализа неструктурированной информации Preferentum, который используется для автоматической обработки обращений сотрудников банка в корпоративный Service Desk.

Необходимость использования системы на основе машинообучаемых технологий Искусственного интеллекта возникла в связи с переходом банка на новую автоматизированную банковскую систему (АБС). Традиционно, переход на новое корпоративное ПО вызывает существенный рост обращений сотрудников в службу технической поддержки и как, следствие, перегрузку специалистов, увеличение времени, требуемого на решение инцидентов. Достаточно сказать, что число ежедневных обращений в Service Desk выросло в период перехода на новую АБС от 1.5 до 3.5 раз!

Понимая потенциальные риски, сотрудники банка заблаговременно приняли решение использовать для помощи сотрудникам Service Desk искусственный интеллект. В качестве решения для автоматической классификации запросов пользователей был выбран российский продукт Preferentum.Class, который эффективно решает проблему анализа неструктурированной текстовой информации, содержащихся в обращениях электронной почты или текстовых мессенджеров, по заданным тематическим рубрикам (классам). Таким образом, была решена задача автоматизированной диспетчеризации запросов от пользователей — определение характера обращений и функциональной области требуемой поддержки.

«Обеспечение комфортной и непрерывной работы пользователей при внедрении новой информационной системы является сложным вызовом для ИТ-службы. Интеграция продукта Preferentum.Class с системой Service Desk банка было проведено в считанные дни и позволило обеспечить согласованные в SLA параметры отработки запросов пользователей без увеличения числа сотрудников технической поддержки в условиях естественного роста количества обращений при переходе на новую АБС. Система показала высокое качество классификации обращений – весь поток запросов по АБС распознаются и маршрутизируются приложением без участия человека, при этом точность маршрутизации достигает 93-95%, а время отработки заявки первой линией поддержки составляет менее 1 секунды», — отметил начальник управления сопровождения АБС Департамента ИТ АО «Россельхозбанк» Дмитрий Маслов.

Генеральный директор компании Преферентум Дмитрий Романов подчеркнул: «Особенностью нашего продукта является возможность его быстрого обучения и встраивания в существующие у заказчика информационные системы, способность работать в условиях высоких нагрузок и лёгкая адаптация под меняющийся спектр задач. Используемые технологии автоматической классификации обеспечивают эффективное самообучение системы в процессе работы, сокращают время и трудозатраты на выполнение рутинных функций в бизнес-процессах, снижают риски ошибок».