Чат-бот снизил нагрузку на поддержку производителя электрооборудования на 60%
Разработали чат-бота для производителя электрооборудования: операционная нагрузка снизилась на 60%, автоматически обрабатывается до 80% типовых запросов.
Задача
Высокая загруженность первой линии поддержки из-за 500–800 обращений в сутки, до 80% которых были однотипными. Ручная обработка увеличивала время ожидания ответа до 5 минут и ухудшала пользовательский опыт.
Решение
Создали интеллектуального чат-бота на базе NLP, обученного на технической документации и истории диалогов. Система анализирует контекст и намерение обращения, мгновенно выдаёт точные ответы, а сложные запросы переводит на оператора с полной историей взаимодействия.
Результат
- −60% Снижение операционной нагрузки
- 80% Автоматическая обработка типовых запросов
- +14% Рост индекса удовлетворённости клиентов (CSAT)
Операционная нагрузка снизилась на 60%, до 80% типовых запросов обрабатываются автоматически, индекс удовлетворённости клиентов (CSAT) вырос на 14%.
Ещё 44 кейса в категории Промышленное предприятие → Чат-бот, mini-app
Похожие кейсы
Контроль комплектации аэрозольной продукции в «Арнест» с помощью компьютерного зрения
Разработали систему компьютерного зрения для «Арнест», которая со 100% точностью выявляет некомплект упаковки и останавливает конвейер.
Приложение CrabMIC для «Русского краба»: оценка качества с точностью 99%
Разработали мобильное приложение CrabMIC для «Русского краба»: нейросеть определяет наполнение конечности мясом с точностью 99%.
ML Sense для ОИЯИ: контроль намотки сверхпроводящего кабеля с точностью 99%
Внедрили систему машинного зрения ML Sense для автоматического контроля намотки сверхпроводящего кабеля в ОИЯИ: точность детекции дефектов достигла 99%, высвобождено 3–4 оператора в смене.
Снижение аварий на 80% для НПО «Аконит» с помощью машинного зрения ML Sense
Внедрение системы машинного зрения ML Sense на линии резки труб НПО «Аконит» снизило аварии на 80% и окупилось менее чем за 6 месяцев.
Внедрение платформы видеоаналитики (CV моделей)
Разработали видеоаналитику для НИИСТРОМ, которая исключила попадание зубьев экскаватора в производственную линию и предотвратила ущерб в среднем 8,8 млн рублей за инцидент.
HR чат-бот для Норникеля
HR чат-бот во ВКонтакте для Норникеля собрал 245 анкет и 84 резюме за два месяца.