Как мы учили искусственный интеллект отвечать на вопросы в поддержку. Опыт Яндекс.Такси
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/493666/
⏰ Когда: 24 марта, 2020
✌️ Кто: автор канала и ко
🍒 В чем понт: Как сделать так, чтобы на 60% автоматизировать ответы в поддержке огромного сервиса и не просадить, а даже улучшить метрики в онлайне
🔎 Подробности: Одни best practices по DL в реалиях улучшения жизни пользователей и экономии денег для компании ничего не стоят (хотя без хороших NLP алгоритмов задачу тоже не решить). Авторы не только применили sota, но и сделали мини-толоку для сотрудников поддержки, чтобы они обновляли часто меняющиеся логики на более чем 1500 шаблонных ответов, подружили это с ML и бэкендом в онлайне, сделали так, чтобы эти сервисы самостоятельно обновлялись, валидировались по качеству и переносились на любую поддержку(Яндекс.Еда, Яндекс.Лавка и тд) без написания кода вообще.
🚕 Что в итоге: сэкономили время пользователей и денег. Счастье в дружбе ML, экcпертов и бэкенда, а также в правильном склеивании этого всего прозрачный и обновляемый процесс