В этой серии расскажем, какой путь проходит обращение в поддержку такси? Как роботы научились отвечать на вопросы пользователей, и почему в некоторых ситуациях всё ещё не обойтись без человеческого участия? Об искусственном интеллекте, человеческой эмпатии и технологиях, который скрыты по ту сторону службы поддержки, расскажут сотрудники службы поддержки и разработчики Яндекс Такси.
00:00 О чём эта серия
01:20 Сколько сообщений получает служба поддержки?
02:05 Линии: каждой тематике обращения присвоена своя команда в службе поддержки
02:39 Сортировка сообщений: как робот понимает, на какую тему пришло обращение?
05:28 Приоритизация: сообщение о ДТП важнее, чем вопрос о промокоде
06:38 Чаттербокс, визард, макросы — какие технологии помогают операторам отвечать на обращения пользователей?
10:37 Эра GPT в Яндексе: как генеративные модели помогают бороться с шаблонными ответами?
12:07 Как поддержка помогает вернуть забытые в такси вещи?
13:01 Автоматические ответы: как ML-модель научилась отвечать на сообщения пользователей без участия человека?
13:49 Факапы: почему ML-модель ошибается?
14:34 Эмоциональная ML-модель: как научить робота распознавать настроение пользователей?
15:36 Робот “Роза” распознаёт голос при заказе такси по телефону
16:56 Колл-центр: работа со стрессом и таланты переговорщика
18:12 Проактивы: как разработчики Яндекса сделали так, чтобы проблемы пользователей решались до того, как они обратились в поддержку?
19:37 Резюме
