Вячеслав Рыльков. Универсальный ИИ-агент анализа клиентского опыта

Доклад посвящен практическому опыту разработки агентской ИИ-системы для анализа клиентских сообщений после приостановки операций антифрод-системой. Сам по себе комментарий клиента не доказывает ошибку антифрода: его необходимо связать с конкретной операцией, событиями в момент приостановки и историей поведения клиента. Система группирует похожие жалобы, собирает и анализирует связанные данные, формирует описания отдельных случаев и подготавливает проверяемые предложения для аналитика. В докладе спикер разберет архитектуру решения, сложности реализации, изменение роли человека в процессе анализа и дальнейшие направления развития системы. Ключевые тезисы: Клиентский комментарий не является доказательством ошибки: для содержательного вывода его необходимо сопоставить с операцией, связанными событиями и историей поведения клиента. Агентская ИИ-система берет на себя первичный разбор: группирует похожие жалобы, собирает данные и формирует описание отдельных случаев. Роль человека смещается от ручного поиска информации к принятию решений: аналитик проверяет основания выводов агента и определяет, какие предложения следует передать в работу