В Общегородском контакт-центре начали тестировать новые языковые модели для улучшения качества консультаций

В Общегородском контакт-центре в пилотном режиме начали использование новых больших языковых моделей (LLM – large language model). Это тип искусственного интеллекта, который позволяет голосовому помощнику быстрее находить нужный ответ в базе знаний, отвечать сразу на несколько вопросов абонентов и самостоятельно обучаться. Это поможет улучшить качество и скорость предоставления консультаций на горячих линиях, а операторы смогут больше времени уделять решению более сложных запросов жителей. Об этом CNews сообщили представители ДИТ Москвы.

«Применение языковых моделей пилотируется на линии единой справочной службы Правительства Москвы для двух важных задач: для предоставления консультаций на входящих звонках и для классификации обратной связи по итогам обслуживания. В комплексе такой подход позволяет не только обучать голосового помощника без помощи операторов, но и улучшать качество консультаций: языковая модель классифицирует отзывы жителей по итогам звонков, что в дальнейшем поможет совершенствовать базу знаний и сценарии консультаций, а в случае необходимости – повышать квалификацию операторов», – отметил руководитель общегородского контакт-центра Андрей Савицкий.

Что такое большие языковые модели

Большие языковые модели (LLM) – это модели глубокого обучения на основе нейронной сети со множеством параметров. Они предварительно обучены на огромных объемах данных, что позволяет им искать ответы в рамках заданной базы знаний сразу на несколько вопросов в рамках одного сообщения.

К примеру, если на линию позвонит житель и спросит, как ему получить российский паспорт и какие офисы «Мои документы» есть недалеко от нужной станции метро, а также попросит еще уточнить график работы учреждения, то большая языковая модель сможет дать комплексный ответ сразу на все вопросы, сообщив только необходимую информацию. В отличие от нее обычный голосовой помощник сможет ответить только на один вопрос, а для получения остальной информации звонящему потребуется еще раз озвучить остальные.

Как это работает

Использование языковых моделей на линии единой справочной службы Правительства Москвы незаметно для жителей. Когда человек звонит на линию и задает вопрос, включается система распознавания речи, она записывает сообщение, переводит его из аудио-формата в текст и отправляет его в языковую модель. Она, в свою очередь, используя дополнительные фильтры, находит в базе знаний необходимые статьи с ответами, выделяет в них суть и затем генерирует ответ, который голосовой помощник сообщает абоненту. При этом формируется максимально точный комплексный ответ на все вопросы жителя, без лишней информации.

Большие языковые модели умеют самостоятельно и за доли секунды находить информацию по каждой новой тематике во всей базе знаний контакт-центра и озвучивать ее заявителю. В отличие от стандартного голосового помощника, который зачитывает ответ из базы знаний, ассистент на основе LLM может поддерживать живой диалог, ориентируясь на интонации и манеру общения абонента.

Кроме того, большая языковая модель на основе нейросети обучает голосового помощника. Если раньше операторам необходимо было вручную загружать в виртуального ассистента новые тематики и ответы в различных вариациях, то теперь LLM помогает голосовому помощнику самостоятельно находить нужную информацию в общей базе знаний. Роль человека при этом не исключается: кроме того, что часть звонков по-прежнему обрабатывают операторы, они же следят и за актуальностью информации в базе знаний. Таким образом, нейросеть обучает нейросеть, но под строгим контролем специалистов контакт-центра.

Обработка обратной связи

Еще одно важное направление для использования языковых моделей – новый подход в классификации обратной связи по итогам обслуживания. Голосовой помощник уже умеет собирать отзывы жителей на линиях контакт-центра, но обработкой комментариев по-прежнему занимались специалисты контакт-центра.

Теперь благодаря внедрению языковых моделей, получая оценку от жителя или комментарий по завершению консультации, нейросеть ранжирует их на позитивные, негативные и нейтральные, позволяя сотрудникам отдела контроля качества быстрее выявлять недочеты и делать оказываемые консультации еще более быстрыми и точными.

Применение больших языковых моделей на горячих линиях ОКЦ для работы над качеством консультаций дополняет уже внедренные инструменты на основе искусственного интеллекта – цифровой аудит, работающий с 2023 г., и проект по речевой аналитике, запущенный в этом году.

Горячая линия Единой справочной службы Правительства Москвы Общегородского контакт-центра работает с 2015 г. Чаще всего жители звонят на линию, чтобы уточнить график работы и адреса центров госуслуг «Мои документы» и городских ведомств, получить информацию о выдаче и замене российских паспортов, обратиться в техническую поддержку портала mos.ru и проконсультироваться о получении государственных услуг в электронном виде.

Уже восемь лет на горячей линии работает голосовой помощник. Виртуальный ассистент принимает 40% поступающих звонков по почти 300 тематикам.

Использование цифровых технологий и искусственного интеллекта для повышения качества жизни горожан соответствует задачам национальной программы «Цифровая экономика России» и регионального проекта города Москвы «Цифровое государственное управление».