Многие компании, предоставляющие услуги технической поддержки по телефону используют пул операторов и специалистов, каждый из которых специализируется на решении определенной тематики пользовательских проблем. Для автоматического таргетирования пользователя на нужного оператора часто используется система IVR - голосового меню с предопределенными тематиками обращений. Но эта система не очень удобна пользователю, так как отнимает много времени и воспринимается пользователем как "несущественная". В итоге компания несет потери в виде увеличения количества редиректов, низкой удовлетворенности клиентов, расходов на увеличенный штат операторов. 

Нашей задачей было построение системы, предсказывающей тематику обращения клиента на основе интеллектуального анализа его прошлых обращений, информации о событиях клиента и автоматически направляющего его на нужного специалиста.

Сфера применения: система может быть полезна любым организациям, использующим голосовое меню для дифференциации тематики обращений клиентов и ведущая историю прошлых обращений клиента. Непосредственная разработка велась для системы поддержки корпоративных клиентов банка с учетом соответствующей специфики.

Техническое описание: система была основана на гипотезе о том, что различные категории пользователей имеют определенные паттерны обращений, которые могут быть выделены путем машинного обучения из анализа его прошлых обращений. Созданная система использует такие алгоритмы машинного обучения, как метод решающих деревьев, случайного леса, градиентный бустинг для наиболее эффективного предсказания возможной темы обращения. Также использовались методы очистки, нормализации и преобразования данных, основанные на статистических и математических методах.

Участники проекта: Коротеев М.В., к.э.н., доцент ДАДПриФТ, Королев И.А., Климушкина Е.А., Кузьмин М.В., специалисты со стороны банка-заказчика проекта. Руководитель проекта - д.э.н. и руководитель Департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий Соловьев В.И.

Разработка велась в рамках коммерческого заказа.