Актуальность применения элементов искусственного интеллекта на предприятиях массового обслуживания Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

- © А.М. Федоров, 2014

УДК 004.8; 519.872

А.М. Федоров

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Рассмотрена актуальность применения элементов искусственного интеллекта для оптимизации функционирования предприятий массового обслуживания. Предложено внедрить программный комплекс, который облегчит процесс консультирования клиентов.

Ключевые слова: искусственный интеллект, система массового обслуживания.

В настоящее время автоматизации подвергается все больше аспектов жизни окружающей нас. Сборочные линии заводов и фабрик в настоящее время полностью автоматизированы, лишь небольшое число людей поддерживает их бесперебойную работу. Использование таких средств экономит время, трудовые ресурсы. Кроме того повышается качество продукции.

Но все же остаются области, автоматизация которых на данный момент либо отсутствует, либо находится на самом низком уровне.

Автоматизация различных этапов таких как заполнение данных, ведение различных журналов, создание запросов и т.п. может значительно снизить загруженность работников, количество ошибок, возникающих по большей части из-за человеческого фактора.

Для выполнения озвученных задач существует множество компьютерных средств, начиная от баз данных, до комплексных решений.

Рассмотрим необходимость автоматизации процесса консультирования клиентов обращающихся на предприятие массового обслуживания с различными вопросами.

Размещение всей необходимой информации в общедоступном месте может значительно упростить задачу. Но

простого выкладывания информации на сайт в интернете не достаточно, необходимо структурировать ее таким образом, чтобы посетители легко могли найти ответы на интересующие их вопросы. Но даже все эти меры не могут обеспечить всех желающих информацией. Чаще всего, когда человек заходит на сайт, он не всегда может определить, к какому разделу относится то, что он хочет знать.

Кроме того, обычный поиск по сайту, так же может оказаться непродуктивным, т.к. один и тот же предмет вопроса каждый человек может сформулировать по-разному. Это приводит к необходимости рассмотрения больших объемов информации, и в большинстве случаев, единственным решением остается обращение непосредственно к персоналу.

Обращение по телефону, либо непосредственно на предприятие подразумевает временные затраты как со стороны клиента, так и персонала, что в свою очередь приводит к необходимости создания отдела занимающегося консультированием, а значит дополнительным затратам. Для того чтобы оптимизировать этот процесс и избежать многочисленных обращений, по одним и тем же вопросам необходимо внедрить средство, которое позволило бы обрабатывать

Процессная модель ответа на запрос клиента

запросы на естественном языке, а затем оценивая поступающую информацию, выдавать максимально точный и исчерпывающий ответ. Неотъемлемой частью подобного программного комплекса является использование элементов искусственного интеллекта.

Проведем моделирование процесса консультирования клиентов на предприятии массового обслуживания. Теория массового обслуживания позволяет промоделировать процесс, с использованием теории очередей.

Теория массового обслуживания (теория очередей) - раздел теории вероятностей, целью исследований которого является рациональный выбор структуры системы обслуживания и процесса обслуживания на основе изучения потоков требований на обслуживание, поступающих в систему и выходящие из нее, длительности ожидания и длины очередей. В теории массового обслуживания используются методы теории вероятностей и математической статистики.

Модель такого предприятия будет представлять собой поток заявок (звонков клиентов), которые обрабатываются персоналом предприятия. В зависимости от количества работников и интенсивности потока заявок. Система массового обслуживания (СМО) позволяющая одновременно обрабатывать несколько заявок называется многоканальной. В такой СМО заявки, поступающие на обслуживание когда все каналы заняты, получают отказ. Получив отказ заявка покидает СМО, т.е. клиент не смог дозвониться до оператора. Показатели эффективности такой СМО в значительной степени зависят от количества каналов.

Применение элементов искусственного интеллекта позволит обрабатывать запрос на естественном языке. В этом случае у клиента не возникнет необходимости ни звонить по телефону, ни пытаться классифицировать свой вопрос для поиска на сайте самому. Рассматривая такую систему с

позиции СМО мы получаем многоканальную систему, с неограниченной очередью. Количество каналов при этом ограничивается лишь производительностью аппаратных средств и пропускной способностью интернет-сети. При значительном росте числа каналов возрастают и показатели эффективности СМО, а количество отказов стремиться к бесконечности.

Построим процессную модель работы системы (рисунок).

Жизненный цикл такой системы как и любой другой не ограничивается внедрением. Основным и самым важным этапом, будет являться ее постоянное обучение. Необходимо отслеживание разговоров с клиентами и коррекция ответов на вопросы. Кро-

ме того, при изменении информации на предприятии, так же необходимо вносить поправки в ранее созданные шаблоны ответов, и создавать новые шаблоны. Стоит отметить, что эффективность будет расти с ростом количества обращений к ней. Постепенно будут выявляться области знаний требующие расширения.

Таким образом, в статье была рассмотрена актуальность внедрения элементов искусственного интеллекта на предприятиях массового обслуживания, в частности в области консультирования клиентов. Для решения проблемы необходимо внедрение комплексного решения основанного на использовании современных компьютерных технологий.

_ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Самаров К.Л. Элементы теории массо- 2. URL: http://www.aiportal.ru/

вого обслуживания. - М.: ООО Резольвента, 3. URL: http://nanosemantics.ru/

2009. 4. URL: http://iii.ru/ EES

КОРОТКО ОБ АВТОРЕ_

Федоров Александр Михайлович - студент, e-mail: [email protected], МГИ НИТУ «МИСиС».

UDC 004.8; 519.872

TOPICALITY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ELEMENTS AT PLANTS WITH QUEUEING NETWORKS

Fedorov A.M., Student, e-mail: [email protected],

Moscow Mining Institute, National University of Science and Technology «MISiS».

The actuality of use of artificial intelligence's elements for optimization of functioning of enterprises of mass service is considered. It is offered to introduce a program complex that makes easier the process of consulting of clients.

Key words: artificial intelligence, system of mass service.

REFERENCES

1. Samarov K.L. Elementy teorii massovogo obsluzhivaniya (Elements of the queueing theory), Moscow, OOO Rezol'venta, 2009.

2. URL: http://www.aiportal.ru/

3. URL: http://nanosemantics.ru/

4. URL: http://iii.ru/