СЕВА - Сервисный Виртуальный Ассистент по внутренним сервисам

Заказчик
АстраЗенека
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
AI Today
Год завершения проекта
2018
Сроки выполнения проекта
Январь, 2018 — Сентябрь, 2018
Масштаб проекта
13340 человеко-часов
20 автоматизированных рабочих мест
Цели
Цели проекта:
•    Упрощение процесса обращения для инициаторов
•    Увеличение скорости получения ответа
•    Сокращение времени офисных служб на предоставление стандартных ответов
•    Улучшение взаимодействия между офисными и полевыми сотрудниками

Ежемесячно к офисным службам поступает более 3 500 обращений, которые можно объединить по следующим направлениям:
•    Управление персоналом (HR)
•    CRM и информационные системы полевых сил
•    Информационные технологии
•    Автотранспорт
•    Закупки и административные запросы
•    Организация внутренних и внешних мероприятий
•    Вопросы по оплатам и авансовым отчетам
Большая часть обращений (порядка 80%) являются стандартными и не требуют вовлечения офисных служб компании для предоставления ответа.
В нашей компании свыше 1000 сотрудников, которые работают в 70 городах России в разных часовых поясах. При этом офисные службы находятся в Москве. Так, сотрудники, работающие на Дальнем Востоке, получали ответы на свои обращения на следующий день.

Уникальность проекта

•    Чат-бот СЕВА обладает обширной базой знаний и отвечает на вопросы по всем внутренним сервисам компании. Внедрение и использование чат-бота с такой функциональностью является уникальным опытом для фарминдустрии.
•    В рамках проекта нам удалось внедрить решение, которое легко позволяет обучать чат-бота новым вопросам. Разработан понятный пользовательский интерфейс, который интегрирован с модулем NLP (нейронными сетями).
Использованное ПО
Для выявления бизнес-потребностей и принятия эффективного решения мы использовали дизайн-мышление. Управление непосредственно проектом происходило по Agile.
В ходе проекта использовалось/ было разработано следующее ПО:
•    Модуль обработки информации на естественном языке (готовое решение поставщика)
•    Административная веб-консоль бота
•    Бот, интегрированный в корпоративный чат
Описание проекта
В ходе проекта было выбрано эффективное решение – чат-бот, который общается с сотрудниками на естественном языке, понимает терминологию компании и дообучается на основе вопросов сотрудников и полученной обратной связи. Работы, выполненные в ходе проекта: • Создание обширной базы знаний бота • Обучение модели обработки информации на естественном языке (нейронные сети) • Разработка административной консоли для управления базой знаний и сценариями бота • Разработка механизма дообучения чат-бота на основе обратной связи пользователей • Разработка гибкой системы отчетности KPI бота • Разработка интеграций: с корпоративным мессенджером, внутренним порталом, системой хранения файлов и электронной почтой. Внедрение чат-бота позволило удовлетворить потребности как инициаторов обращений, так и офисных служб компании. • Расширение сервисов поддержки без привлечения дополнительных ресурсов: чат-бот доступен 24/7. • Сокращение времени офисных служб на обработку стандартных вопросов: с внедрением проекта на такие вопросы отвечает чат-бот. • Упрощение процесса обращений к офисным службам: – единое окно позволяет сократить время на поиск нужных контактов. • Повышение удовлетворенности сотрудников: мгновенное получение ответа в режиме чата. Основные риски проекта: • Согласование проекта и выделение бюджета на новую технологию Мы четко определили, как продвигаемая технология соотносится со стратегией компании. Наш чат-бот полностью соответствует стратегии компании по использованию инновационных решений и обеспечению сотрудников эффективными и доступными сервисами. Кроме того, до старта проекта был запущен прототип с ограниченной функциональностью и проведен пилот на фокус-группе. Прототип подтвердил эффективность решения. Таким образом, этот подход обеспечил нас дополнительной аргументацией для выделения бюджета и согласования технологии. • Использование чат-бота сотрудниками компании До запуска проекта мы подготовили стратегию по продвижению решения, которая включала в себя не только стандартный план коммуникаций, но и группу амбассадоров, промоционные видео, квесты. Мы запланировали расширение функций бота сценариями, которые несут дополнительную пользу для сотрудников и упрощают процессы. Кроме того, на всех фазах проекта были активно вовлечены владельцы сервисов.
География проекта
Пользователи решения – cвыше 1000 сотрудников в 70 городах России. Кросс-функциональная команда проекта – 30+ участников, которая включала в себя: • Локальных сотрудников компании – ИТ команда, владельцы сервисов (10 направлений), внутренние коммуникации • Глобальную команду – ИТ, архитекторы, глобальные коммуникации • Внешних разработчиков решения
Коментарии: 5

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Александр Артюхов
    Рейтинг: 94
    АО "Организация "Агат"
    Начальник Службы эксплуатации ИТ
    20.12.2018 17:00

    Добрый день!
    Сложность и уникальность продукта не вызывают сомнений. Пока технологии ИИ только прокладывают дорогу к кошелькам потенциальных заказчиков. Поэтому изначально дОроги и требуют десятков человеко-лет на внедрение. Проект для предприятия однозначно успешный. И эффективность его интуитивно понятна. Но эффект хотелось бы и "пощупать" .. на будущее. Есть ли оценка сроков окупаемости проекта?

  • Александр Балабанов
    Рейтинг: 310
    Айсберри
    CDO
    23.12.2018 20:32

    Александр! Полностью поддерживаю ваш проект. Вопрос: достигнуты ли цели проекта - удалось ли за квартал снять цифровые показатели результата: Цели проекта:
    •Упрощение процесса обращения для инициаторов
    •Увеличение скорости получения ответа
    •Сокращение времени офисных служб на предоставление стандартных ответов Как были приняты новые технологии и решения Пользователями компании? Какие вы видели риски при внедрении, какие сработали?

  • Александр Самородов
    Рейтинг: 10
    в поиске новых возможностей
    24.12.2018 17:17

    Коллеги! Отвечаю на ваши комментарии.
    После запуска прошло 3 месяца. За это время основная задача состоит в том, чтобы максимально "перетянуть" пользователей из традиционных способов обращения в сервисные службы в чат бота. признаюсь это дается непросто. На текущий момент уже половина сотрудников организации обратились с боту хотя бы один раз и всего предоставлено более 1000 ответов. Проектная команда ведет регулярную коммуникацию и мы подключаем новые сервисы для пользователей чтобы поднять ценность бота.
    Пока рано говорить о окупаемости и снижении нагрузки на службы поддержки. Для этого хорошо бы обрабатывать пару тысяч запросов через бота в месяц.
    Думаю результаты мы увидим через год после запуска.

  • Роман Кузнецов
    Рейтинг: 380
    Холдинг PVG
    CIO
    27.12.2018 15:04

    Добрый день, Александр!
    В описании не хватает стандартной характеристики качества результата подобных проектов – процента верно классифицированных обращений. Правильно ли я понимаю, что все классифицированные обращения обрабатываются автоматически?

  • Александр Самородов
    Рейтинг: 10
    в поиске новых возможностей
    27.12.2018 15:37

    Добрый день Роман! Спасибо за ценный комментарий по критериям оценки!
    Мы смотрели 1. Целевое кач-во ответов (не менее 80% заданных вопросов бот отвечает корректно после обучения) 2. Популярность и кач-во коммуникационной компании бота (как минимум 50% организации обратились к боту в первые 3 месяца). Это основные. Потом есть внутренная кухня: скорость обновления баз знаний, актуальность информации, расширение знаний и утонение формулировок, дообучение по базам знаний.
    По второй части комментария: По каждому вопросу или базе знаний можно поставить уровень достоверности вопроса пользователя и ответа из базы знаний (по умолчанию 80%) при достижении которого бот ответит сразу. Если достоверность от 50 до 80% бот предложит 3 наиболее релевантных ответа на выбор. И дообучится на ответе пользователя. Если не подходит ни один ответ, то это фиксируем и потом дополняем/обновляем базу знаний.

Предметная область
Отрасль
Управление