В современном саппорте всё чаще используют системы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы предугадывать действия клиентов и подсказывать команде следующие шаги.
Но есть проблема: многие модели делают прогнозы, не понимая правил и ограничений ваших бизнес-процессов. В результате подсказки могут быть быстрыми, но иногда — нелогичными.
В этой статье разберём, как можно научить ИИ соблюдать правила бизнеса и почему это критически важно для команды поддержки.
Почему обычные модели ошибаются
Большинство современных ИИ-моделей учат на исторических данных: они анализируют, что происходило раньше, и на этой основе строят прогнозы.
«Недавние подходы используют глубокие модели для предсказания продолжений процессов, но они часто не удовлетворяют даже базовым логическим ограничениям, так как правила не интегрированы в процесс обучения.»
Для команды саппорта это может выглядеть так:
- ИИ советует закрыть тикет, не проверив все обязательные шаги.
- Модель предлагает следующий этап, игнорируя правила приоритизации.
- Подсказки нарушают SLA или регламент, потому что система не знает про них.
Вывод: обучать ИИ только на данных недостаточно — нужна интеграция правил бизнеса.
Как можно встроить бизнес-правила в ИИ
Авторы исследований предлагают способ, который позволяет модели учитывать не только прошлые данные, но и формализованные правила процессов.
«Мы предлагаем метод интеграции знаний о процессах, выраженных в виде логических формул, прямо в процесс обучения предсказательной модели.»
Правила описываются на специальном языке, но это не должно пугать:
- Например, “сначала идёт верификация, потом — одобрение”.
- Или “после закрытия тикета никаких действий быть не должно”.
- Или “если клиент VIP, всегда приоритет в обработке”.
ИИ получает эти правила вместе с данными и начинает учиться предсказывать будущие шаги правильно, даже если в истории встречались ошибки.
Два способа сделать подсказки умнее
Поддержка может использовать две стратегии, чтобы ИИ не делал нелогичных прогнозов:
1. Локальные подсказки — контролируем каждый шаг
«Локальный подход минимизирует вероятность того, что следующее предсказанное действие необратимо нарушит правила процесса.»
Пример для саппорта:
- Если система знает, что без “KYC” нельзя переходить к “Approve”, она не предложит этот шаг.
- На каждом этапе модель проверяет допустимость следующего действия и автоматически исключает «запрещённые».
Это похоже на навигатор, который не строит маршрут через закрытую дорогу.
2. Глобальная проверка — смотрим на всю цепочку
«Глобальный подход обеспечивает контроль за соответствием всей предсказанной последовательности установленным ограничениям.»
Пример:
- Система предсказывает полный путь тикета до конца и проверяет, что он не нарушает правил.
- Это полезно, если нужно прогнозировать результат обработки: например, когда заявка будет закрыта и какими шагами.
Что даёт интеграция правил на практике
Эксперименты показывают впечатляющие результаты:
«Интеграция логических знаний при обучении модели увеличивает долю корректных прогнозов почти до 100% даже при сильном шуме данных, без потери точности относительно фактов.»
Для саппорта это значит:
- Подсказки ИИ становятся логичными и соответствуют регламентам.
- Даже если в истории данных есть ошибки, система ориентируется на правильные сценарии.
- Обучение проходит быстрее:
«Интеграция правил ускоряет сходимость модели и требует меньше эпох для достижения результата.»
Где это можно применить в саппорте
Вот несколько сценариев, где команда поддержки выигрывает от такого ИИ:
Подсказки для операторов
ИИ подсказывает следующие шаги с учётом правил:
- какие поля нужно заполнить перед закрытием тикета;
- можно ли ускорить обращение VIP-клиента;
- что делать, если клиент требует нестандартное решение.
Прогноз времени закрытия тикета
Модель строит реалистичный прогноз, как будет развиваться запрос, не предлагая невозможные маршруты.
Контроль SLA и регламентов
ИИ автоматически проверяет соответствие действий операторов SLA и внутренним правилам, снижая риск ошибок.
Умные уведомления
Система может заранее предупреждать: «Если сейчас не запросить подтверждение клиента, процесс зависнет», потому что правила учтены на этапе предсказания.
Как внедрить это пошагово
- Соберите историю тикетов — логи действий, статусы, временные метки.
- Опишите правила: порядок шагов, приоритеты, ограничения.
- Передайте данные и правила модели — теперь она будет учиться учитывать оба источника знаний.
- Настройте мониторинг:
- Точность прогнозов — насколько они совпадают с фактами.
- Соответствие правилам — доля корректных подсказок.
- Запустите пилот для одной группы операторов и сравните метрики до и после.
Выгоды для команды поддержки
- Меньше ошибок — ИИ знает бизнес-правила.
- Быстрее работа — операторы тратят меньше времени на лишние шаги.
- Прозрачность — предсказания всегда объяснимы: можно показать, почему модель предлагает именно этот шаг.
- Гибкость — при изменении регламентов обновляются только правила, а не весь ИИ.
ИИ для саппорта может быть не просто «угадывающей машиной», а умным помощником, который:
- подсказывает операторам правильные шаги;
- соблюдает регламенты и SLA;
- прогнозирует действия клиентов и команд с учётом реальных правил.
Это подход делает предсказания надёжными, объяснимыми и полезными в реальной работе.