Министерство цифрового развития включило решение для контроля качества обслуживания (МКО) от билайн бизнес в реестр отечественного ПО. Решение помогает повысить эффективность работы организаций, где важную роль играет качество обслуживания и лояльность клиентов.
Мониторинг качества обслуживания — решение на базе компьютерного зрения, разработанное командой Big Data & AI, которая занимается большими данными и искусственным интеллектом в билайне. Сервис позволяет контролировать работу персонала в зонах обслуживания посетителей. Решение предоставляется как облачный сервис (SaaS) или устанавливается непосредственно в контуре заказчика (On-premise) и служит платформой для автоматизации сбора статистики, создания отчетов и оповещения об инцидентах в реальном времени.
По результатам тестирования, точность работы модели составила около 98%, а само решение уже успешно зарекомендовало себя в здравоохранении, ритейле и финансовых организациях, позволив снизить время ожидания посетителей в очереди в 3 раза, сократить количество жалоб на офис обслуживания на 47%, а также снизить количество человек, оставленных без внимания, на 8%.
Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам ПАО «ВымпелКом»: «Наша команда имеет большой опыт в разработке ИИ-моделей на базе компьютерного зрения для разных отраслей. Мы регулярно получаем запросы на разработку решений для контроля обслуживания, поэтому решили предложить комплексное решение для организаций, которые стремятся поддерживать высокий уровень качества обслуживания. Включение “Мониторинга качества обслуживания” в реестр отечественного ПО подтверждает, что решение соответствует требованиям, которые предъявляет Минцифры к российским разработкам. Это важный этап для развития продукта и расширения его внедрения в компаниях и госучреждениях».
Нейросеть анализирует наличие сотрудников на рабочем месте, их загруженность, длину очередей и скорость обслуживания клиентов. С помощью ИИ видеопоток разбивается на кадры и размечается — выделяются зона рабочих мест, зона обслуживания, зона очереди и т.д., в которых модель определяет присутствие человека. Когда посетитель попадает в область видеокамеры, модель считывает время обслуживания или ожидания в очереди, при этом биометрические персональные данные в рамках сервиса не обрабатываются.
Данные обрабатываются в режиме реального времени и предоставляются клиенту в личном кабинете с возможностью просмотра видеозаписей и аналитики в виде графиков и таблиц. Пользователь может настроить статистику о присутствии на рабочем месте сотрудников по часам, их загруженности, количестве посетителей в разных зонах и времени ожидания и обслуживания. Мониторинг качества обслуживания помогает оценить работу персонала в измеримых показателях, выявить критичные ошибки и оптимизировать работу сотрудников и нагрузку на них, а также повысить лояльность клиентов.
С помощью бота в Telegram настроена система онлайн-оповещений об инцидентах с возможностью эскалации по прошествии заданного времени, например, об отсутствии сотрудника на месте или повышении загруженности в часы пик. Так, ответственные лица получают актуальную информацию и могут быстро устранить проблему — вызвать сотрудников на место или открыть дополнительные зоны обслуживания.
