Проект

"МегаФон" и Axenix разработают модель персональной совместимости собеседников

Заказчики: МегаФон

Москва; Телекоммуникация и связь

Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2022/11
Технология: Big Data
подрядчики - 203
проекты - 574
системы - 227
вендоры - 185
Технология: Data Mining
подрядчики - 235
проекты - 796
системы - 277
вендоры - 195
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 182
проекты - 965
системы - 59
вендоры - 40
Технология: Робототехника
подрядчики - 253
проекты - 486
системы - 480
вендоры - 359

2022: План создания модели индивидуальной совместимости абонентов и операторов контактного центра

14 декабря 2022 года компания МегаФон сообщила о том, что разработает модель индивидуальной совместимости абонентов и операторов контактного центра для повышения эффективности коммуникаций. Система на базе машинного обучения будет подбирать пары оператор-абонент, в которых с большей вероятностью возможно взаимопонимание и комфортное общение.

В декабре проводится пилотный проект: на этом этапе будет сформирована и протестирована модель эффективной совместимости. В 2023 году новую модель планируется использовать в работе контактного центра.

Для определения совместимости искусственный интеллект будет принимать в расчет возраст, пол, результаты аттестаций и обучения сотрудников, историю оценок переговоров и даже хобби оператора. Также влияние на результат смогут оказать коммуникативные навыки сотрудников: стиль и темп речи, громкость голоса, особенности дикции. В результате звонки будут распределяться не случайным образом, а с учетом персональной совместимости с каждым абонентом.

Технологическим партнёром проекта выступает компания Axenix. Эксперты Axenix обрабатывают результаты опросов операторов и их супервайзеров, а также исторические данные по ранее проведенным звонкам и используют их для обучения алгоритмов. Добиться оптимального результата помогают технологии перевода речи в текст и обработки естественного языка.

«
Мы верим в эффективность решения нашего партнера. Количество проактивных обращений к абонентам со стороны компании строго регламентировано, на основе больших данных вычисляется наиболее удобное время для звонка. Нам важно, чтобы эти контакты были максимально эффективны – оператор точно донес нужную информацию до клиента в удобной форме, а абонент в результате воспользовался персональным предложением. Проверка совместимости клиента с оператором колл-центра станет особым проектом для российского телеком-рынка, - отметил директор по стратегии и развитию бизнеса Александр Соболев.
»

«
Предложенный нами алгоритм позволяет лучше понимать потребности разных категорий клиентов. Так, молодые люди до 30 лет реже склонны выслушать предложение оператора до конца и принять его, чем люди более старшего возраста. Люди среднего возраста чаще готовы выслушать оператора мужского пола. Абоненты от 50 лет и старше чаще готовы общаться и вероятнее принимают оффер при общении с операторами в возрасте. Ранее наша команда реализовывала подобный сервис для финансовой организации: это позволило повысить конверсию звонков на 5 процентных пунктов и принесло заказчику существенный дополнительный доход. Однако в России подобные проекты пока единичны, и другие примеры в отрасли телекоммуникаций нам пока неизвестны, - отметила Анна-Мария Лонь, менеджер по углубленной аналитике компании Axenix.
»