Принесла вам тезисно статью об автоматизации обработки обращений пользователей онлайн-платформ недвижимости с помощью связки модели GPT-3

Проблема
Обработка обращений вручную занимает много времени и ресурсов, а качество ответов сильно зависит от конкретного сотрудника. Кроме того, часть обращений не требует ручного вмешательства, но их сложно сразу определить.

Что сделали
Разработали систему RE-GrievanceAssist — многоступенчатый машинно-обучаемый конвейер.

1️⃣ Система интегрирована с CRM, которая собирает жалобы клиентов из разных источников (c электронки, приложения, соцсетей). Раз в 20 минут она автоматически забирает все новые обращения через API CRM.

2️⃣ Обработка жалоб идет поэтапно: сначала модели определяют, требуется ли ручное вмешательство, затем классифицируют тип пользователя (например, владелец, брокер), проблему и подпроблему из около 35 основных категорий и 10 подкатегорий.

3️⃣ Если ручное вмешательство не нужно, для ответа используется заранее созданный шаблон или генеративная модель GPT-3, которая формирует персонализированный ответ.

4️⃣ Сгенерированные ответы автоматически загружаются обратно в CRM через API.

Результаты
Система закрывает около 40% обращений без участия человека. Для остальных 60% она обеспечивает точную классификацию и предсказание типа пользователя и проблемы, сокращая ручную работу на 50%. Модель достигает высокой точности (до 90% по классификации пользователей).

Статья 2404.18963 на arxiv.org