Статьи

«Анализ классификатора обращений занял у специалиста 60 часов, а у нейросети – 2 часа»

Алена Бородкина, начальник отдела исследований клиентского опыта Лиги ставок и спикер Четвертой конференции «Цифровая трансформация колл-центра», рассказала CFO Russia про использование ChatGPT при обработке массива данных контакт-центра.

Как давно вы начали использовать ChatGPT в работе контакт-центра?

Активно начали использовать его с июня. Нас смотивировал большой массив данных во фритексте, где был непредвиденный рост обращений.

С какими трудностями вы сталкиваетесь при использовании ChatGPT при обработке массива данных контакт-центра?

Мы использовали Chat OpenAI и среди трудностей выделяем следующие:

  1. Веб-версия работает через VPN, так как сервис в РФ недоступен. Чтобы подключение происходило без него, требуется взаимодействовать через API-чат, а не через его веб-версию. Без готового инструмента для использования API потребовалось время, чтобы разработать свое решение – программу или скрипт, который использует API-ключ GPT и предоставляет знакомый и интуитивно понятный интерфейс. Но этот путь оказался не бесплатным, поэтому остановились на веб-версии.
  2. При загрузке любых данных в ChatGPT требуется вручную удалять какие-либо персональные данные и данные, содержащие коммерческую тайну, в соответствии с требованиями ИБ.
  3. Ограничения по количеству слов для обработки при использовании бесплатной версии. Стоит отметить, что стоимость на кириллице дороже, чем на латинице более чем в 5 раз. Из-за ограничений по количеству символов текст приходится загружать в несколько этапов.

Как вы оцениваете эффект от использования ChatGPT?

Приведу «говорящий» пример: ручной анализ одного классификатора обращений занял у специалиста 60 часов, где итог работы – это понимание, что находится внутри обращений. А с помощью нейросети – 2 часа с учетом постановки задачи, а также выводов и рекомендаций.
Маркетинг