Ця робота присвячена розробці та впровадженню нового підходу для підвищення ефективності розподілу задач серед агентів служби підтримки за допомогою штучного інтелекту (ШІ). Зі зростанням обсягів даних і ускладненням задач клієнтів, традиційний підхід до ручного призначення задач стає менш ефективним, що призводить до затримок у вирішенні питань, перевантаження агентів та нераціонального використання ресурсів. Сучасні компанії активно шукають інноваційні рішення для оптимізації цього процесу, і ШІ стає ключовим інструментом для досягнення бажаного результату.

В основу запропонованого підходу покладено принцип автоматизації розподілу задач на основі аналізу кваліфікації, досвіду та поточного завантаження працівників. ШІ здатен автоматично обробляти вхідні дані про задачі та визначати найбільш підходящого виконавця. Це дозволяє знизити час на вирішення задачі та підвищити її якість. Підхід складається із семи послідовних етапів: від збору інформації про працівників та задачі до ретроспективної оцінки ефективності виконання. На кожному з етапів ШІ використовує спеціально розроблені інструкції, які допомагають йому виконувати поставлені задачі, приймати рішення щодо розподілу та прогнозувати ризики.

Окрему увагу в роботі приділено ефективності запропонованого підходу. За попередніми оцінками, застосування підходу дозволяє підвищити точність вибору виконавця задачі на 10-15% та скоротити середній час вирішення задачі на 20-25%. Такі результати досягаються за рахунок автоматизації аналізу задачі та відповідності її вимог до профілів працівників, що оптимізує процес і знижує ймовірність помилок у призначенні задач. Дані прогнози засновані на дослідженнях у сфері ШІ, які демонструють позитивний вплив впровадження алгоритмів машинного навчання на різні бізнес-процеси.

Підхід передбачає отримання інформації про працівників, аналіз задачі, визначення необхідних навичок для її виконання, зіставлення цих навичок із профілями працівників, прогнозування можливих ризиків та надання рекомендацій щодо їх уникнення. Завершальний етап – ретроспективна оцінка ефективності виконання задачі та зворотного зв’язку від користувачів. Для кожного етапу розроблені конкретні інструкції для ШІ, що включають приклади вхідних даних, запитів та очікуваних результатів. Це дозволяє забезпечити гнучкість та точність роботи моделі на всіх етапах процесу.

Окрім переваг автоматизації та підвищення ефективності, дослідження також враховує етичні аспекти використання ШІ. Оскільки сучасні алгоритми можуть відтворювати упередження, що вже існують у суспільстві, у підході передбачено розробку систем, що забезпечують прозорість та етичність прийняття рішень.

У результаті запропонований підхід надає компаніям можливість ефективніше розподіляти задачі між працівниками, враховуючи їхній досвід, кваліфікацію та поточне навантаження. Вона забезпечує покращення якості обслуговування клієнтів, підвищення задоволеності роботою, а також оптимізацію використання ресурсів компанії.

DOI: https://doi.org/10.31649/mccs2024.5-16