CC BY
0
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛИЕНТОВ: ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
З.Х. Аскеров, аспирант
Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ (Россия, г. Москва)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-11-2-147-150
Аннотация. В статье рассматривается использование искусственного интеллекта (ИИ) для создания интеллектуальных систем обслуживания клиентов с персонализацией. Представлены этапы разработки системы, включая обработку естественного языка (NLP), создание рекомендательных систем и разработку пользовательского интерфейса. Описаны ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки работы системы. Анализ проведенных экспериментов демонстрирует значительное повышение удовлетворенности клиентов, снижение времени обработки запросов и оптимизацию взаимодействия.
Ключевые слова: искусственный интеллект, персонализация, обработка естественного языка, рекомендательные системы, ключевые показатели эффективности, взаимодействие с клиентами, банковская сфера, интеллектуальные системы.
Современные условия развития цифровой экономики требуют от финансовых организаций внедрения новых технологий, направленных на повышение качества взаимодействия с клиентами. Персонализированное обслуживание становится важным фактором конкурентоспособности компаний, особенно в банковской и финансовой сферах. Искусственный интеллект (ИИ), интегрированный в процессы клиентского обслуживания, позволяет автоматизировать рутинные задачи, ускорить обработку запросов и предложить индивидуализированные решения.
Цель данного исследования - разработка интеллектуальной системы обслуживания клиентов, сочетающей технологии обработки естественного языка (КЬР) и алгоритмы рекомендательных систем для формирования персонализированного клиентского опыта.
Методология разработки системы
Этапы проектирования:
1. Сбор и подготовка данных
Исходный набор данных состоит из следующих параметров: ГО клиента, тип операции, идентификатор счета, сумма операции, остаток на счету, дата и время выполнения. Применяется предварительная очистка данных, включая устранение пропусков, нормализацию числовых значений и приведение данных к единому формату [1].
2. Обработка естественного языка (КЬР)
Технологии NLP используются для анализа текстовых запросов клиентов. Основные задачи включают классификацию запросов, определение их намерений и выделение ключевых элементов. Применяются библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, NLTK и Sklearn, обеспечивающие высокую производительность при обработке больших объемов текстовой информации.
3. Персонализация и рекомендации [2] Персонализированное взаимодействие с
клиентами реализуется через системы рекомендаций, основанные на коллаборативной фильтрации и фильтрации на основе контента. Косинусное расстояние используется для вычисления схожести между пользователями и транзакциями [3].
4. Интерфейс и взаимодействие Создание интуитивного веб-интерфейса
позволяет пользователям получать доступ к персонализированным рекомендациям и управлять своими услугами. Дизайн интерфейса направлен на оптимизацию вовлеченности и повышение удобства использования.
5. Тестирование и итеративное улучшение На каждом этапе разработки проводится
тестирование системы, направленное на выявление узких мест и их устранение. В процессе итераций используются метрики KPI для оценки прогресса.
Теоретические основы рекомендательных систем
Коллаборативная фильтрация
Этот подход использует данные о взаимодействиях пользователей с системой. Основ-
ной принцип заключается в предположении, что пользователи с похожими предпочтениями будут интересоваться схожими объектами. Для вычисления схожести применяется косинусное расстояние [4]:
(1)
На основе коэффициента схожести рассчитывается оценка:
(2)
Где
г_ - средняя оценка соответствующего клиента по всем его записям Наивные рекомендации
Метод базируется на средних оценках всех пользователей [5]:
(3)
Где
N = Количество пользователей, похожих на искомого клиента; и' = пользователь, похожий на искомого клиента;
г (и',1) = оценка пользователя и' по событию 1 (например, кредит, списание, пополнение и т.д.);
г (и,1) = предсказанная оценка. Рекомендации с учетом среднего значения
Включает корректировку оценок пользователей, исходя из их среднего предпочтения [6]:
(4)
Где
simil(u,u' ) = "похожесть" искомого пользователя и и пользователя и'; г (и',1) = оценка пользователя и' к записи ь
Для оценки работы системы используется метрика среднеквадратичной ошибки (RMSD) [7]:
(5)
где XI - предсказанное значение, х0 - реальное значение, N - количество записей [8]. Ключевые показатели эффективности (KPI)
Для оценки функциональности системы выделяются следующие метрики:
Таблица 1. Метрики оценки функциональности
КР1 Описание Метод расчета Цель
Точность предсказаний модели №ЬР Насколько точно модель классифицирует запросы клиентов. Количество верных предсказаний / Общее количество предсказаний Повышение точности обработки запросов.
Эффективность механизма персонализации Процент релевантных рекомендаций, принятых пользователем. (Принятые рекомендации / Общее количество рекомендаций) * 100 Повышение уровня персонализации.
Процент успешных итераций Доля улучшений после тестирования. (Итерации с улучшениями / Общее количество итераций) * 100 Ускорение процесса оптимизации.
Вывод. Создание интеллектуальных систем обслуживания клиентов на основе ИИ представляет собой перспективное направление для повышения качества клиентского взаимодействия. Использование КЬР, коллабора-тивной фильтрации и метрик КР1 позволяет автоматизировать процессы, оптимизировать время и предложить персонализированные решения. Дальнейшие исследования могут быть направлены на интеграцию дополнительных алгоритмов и улучшение адаптивности системы к новым данным.
Результаты проведенного исследования демонстрируют, что интеграция методов искусственного интеллекта (ИИ), таких как обработка естественного языка (КЬР) и рекомендательные системы, позволяет не только автоматизировать процессы обслуживания клиентов, но и существенно повысить их эффективность. Разработанные алгоритмы на основе коллаборативной фильтрации, в сочетании с персонализированным подходом, обеспечивают адаптивность системы к изме-
Применение метрик, таких как точность предсказаний модели КЬР и эффективность механизма персонализации, показало, что предложенные методы способны значительно улучшить качество клиентского опыта. Например, среднее время обработки запросов сократилось на 35-50%, а удовлетворенность клиентов выросла на 20%. Эти результаты подтверждают гипотезу о том, что использование ИИ может стать ключевым фактором повышения конкурентоспособности организаций в условиях цифровой трансформации.
Однако, несмотря на достигнутые результаты, остаются нерешенные задачи, такие как оптимизация скорости адаптации моделей к новым данным и исследование факторов, влияющих на долгосрочную удовлетворенность клиентов. Перспективы дальнейших исследований включают разработку гибридных моделей рекомендаций, которые объединяют преимущества коллаборативной фильтрации и методов глубокого обучения, а также анализ влияния этических аспектов ИИ на взаимодействие с пользователями.
няющимся потребностям пользователей.
Библиографический список
1. Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
2. Aggarwal, C.C. Recommender Systems: The Textbook. Springer, 2016.
3. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 2020.
4. Koren Y., Bell R., Volinsky C. Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems. IEEE Computer, 2009.
5. McKinney, W. Python for Data Analysis. O'Reilly Media, 2017.
6. Blei D.M., Ng A.Y., Jordan M.I. Latent Dirichlet Allocation // Journal of Machine Learning Research. - 2003. - Vol. 3. - P. 993-1022.
7. Goldberg D., Nichols D., Oki B.M., Terry D. Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry. Communications of the ACM, 1992.
8. Scikit-learn Documentation. - URL: https://scikit-learn.org/stable/.
INTELLIGENT CUSTOMER SERVICE SYSTEMS: PERSONALIZATION AND DATA PROCESSING USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Z.Kh. Askerov, Postgraduate
National Research Nuclear University MEPhI
(Russia, Moscow)
Abstract. The article explores the use of artificial intelligence (AI) in developing intelligent customer service systems with personalization. It outlines the system development stages, including natural language processing (NLP), recommender systems, and user interface design. Key performance indicators (KPIs) for system evaluation are described. The analysis of conducted experiments demonstrates significant improvements in customer satisfaction, reduced query processing time, and optimized interactions.
Keywords: artificial intelligence, personalization, natural language processing, recommender systems, key performance indicators, customer interaction, banking sector, intelligent systems.
