Разработка AI-системы автоматического создания тикета после обращения
После завершения диалога с клиентом (по телефону, в чате, по email) система автоматически создаёт структурированный тикет в helpdesk — без ручного заполнения оператором.
Что извлекается из диалога
После завершения разговора AI анализирует транскрипт и создаёт тикет с полями:
class AutoGeneratedTicket(BaseModel):
subject: str # краткое описание проблемы
description: str # развёрнутое описание с деталями
category: str # тип обращения
priority: Literal["P1","P2","P3","P4"]
customer_sentiment: str # emotional state клиента
resolution_provided: bool # была ли решена проблема
follow_up_required: bool # нужно ли дополнительное действие
follow_up_description: str | None
extracted_entities: dict # номера заказов, продукты, суммы
tags: list[str] # для поиска и аналитики
Интеграция с helpdesk
После генерации тикет автоматически создаётся в системе через API:
# Zendesk
zendesk.tickets.create(
subject=ticket.subject,
comment={"body": ticket.description},
priority=ticket.priority.lower(),
tags=ticket.tags,
custom_fields=[{"id": CATEGORY_FIELD_ID, "value": ticket.category}]
)
Оператор получает уведомление: «Тикет создан автоматически — проверьте и скорректируйте при необходимости». 80–90% тикетов принимаются без изменений.
Временная экономия
Ручное заполнение тикета: 2–5 минут. Автоматическое создание: < 30 секунд. При 200 обращениях в день — экономия 6–16 человеко-часов ежедневно. Дополнительный бонус: операторы не пропускают важные детали при спешке — AI фиксирует всё.