Включили автоматическую классификацию каждого нового обращения. Модель проставляет до трёх тегов из словаря (биллинг, баг, фича-реквест, онбординг, отмена, жалоба и т.д.), определяет эмоцию клиента и предлагает оператора с подходящими скиллами.
Что меняется в работе оператора
- Inbox с фильтрами. Можно открыть только «жалобы» или только «биллинг» — без ручного просмотра.
- Сортировка по эмоции. Раздражённые клиенты автоматически поднимаются в начало очереди.
- Auto-assign. Если в команде указаны скиллы, обращение уходит сразу тому, кто его лучше закроет.
Точность и стоимость
Классификация — это один LLM-запрос на обращение, ~50 кредитов в среднем. На внутренних тестах попадание в правильный тег — 87% (3-tag F1). Если тег ошибочный, оператор правит вручную — модель учитывает правки и корректирует поведение для похожих обращений.