Артур: ИИ-классификация обращений технической поддержки

Сократить нагрузку на первую линию технической поддержки и объем ручной сортировки входящих писем. Ускорить регистрацию и маршрутизацию обращений. Повысить единообразие классификации по каталогу услуг и передавать результат в ITSM-систему для назначения нужной группы исполнителей. Обеспечить контроль предсказаний с низкой уверенностью и развитие модели на накопленных данных.

Сервисом пользуются более 6000 пользователей. Реализована автоматическая классификация входящих обращений по четырем уровням L1-L4 с возвратом результата в SimpleOne. По материалам проекта точность классификации превышает 70%, нагрузка составляет около 205 предсказаний в день. Классификатор охватывает 517 терминальных услуг, маршрутизация связана с 23 группами исполнителей. В источнике указан набор из 14296 обращений и каталог из 6453 услуг. Предусмотрен флаг проверки предсказаний с низкой уверенностью.

SimpleOne ITSM; Python, PyTorch, scikit-learn; FastAPI, Pydantic; PostgreSQL 16; React, TypeScript; Jinja2/HTML; nginx; Docker Compose. Сервисы classification-api, training-service, training-web, data-service и monitoring-ui. REST API с JWT-авторизацией, обмен результатами в JSON.

Требовалось связать текст обращения с иерархическим каталогом услуг и действующими маршрутами ITSM. Решение использует каскад из четырех уровней классификации, оценку уверенности и признак необходимости проверки. Сложность также заключалась в согласовании формата ответа с SimpleOne, хранении обращений и предсказаний, организации обучения на исторических данных и управлении версиями модели. Для эксплуатации реализованы мониторинг, ввод новых моделей и возврат к предыдущей версии.

Входящие письма в техническую поддержку требуют определения услуги и направления обращения подходящей группе исполнителей. Ручная сортировка создает нагрузку на первую линию и увеличивает время до начала обработки запроса.

Внедрен ИИ-помощник «Артур», интегрированный с SimpleOne. ITSM-система фиксирует письмо как пользовательское обращение и передает тему и описание в REST API классификации. Многоуровневый ML-каскад определяет предполагаемую услугу по уровням L1-L4. Ответ содержит код услуги, вероятность и флаг needs_review для случаев, требующих проверки.

Результат возвращается в SimpleOne. ITSM-система сопоставляет услугу с маршрутом обработки и группой исполнителей и создает запрос на обслуживание. Полный жизненный цикл обращения остается в ITSM.

Решение развернуто как набор микросервисов в Docker Compose. Отдельные сервисы обеспечивают API, классификацию и обучение, хранение обращений и предсказаний, управление моделями и мониторинг. Для обучения и оценки используются исторические обращения и каталог услуг. Административные средства позволяют запускать обучение, анализировать метрики, менять активную модель и выполнять rollback.

Сервис находится в эксплуатации. Автоматизирован этап определения услуги, который ранее требовал ручного анализа письма.

Президентская академия (РАНХиГС), Российская Федерация. Обработка обращений в техническую поддержку через SimpleOne.