Разработка AI-системы автоматической классификации обращений по тематике и приоритету
Автоматическая классификация обращений — первый шаг к эффективному клиентскому сервису. Система одновременно определяет тему обращения и его приоритетность, что позволяет выстраивать правильные очереди обработки.
Двумерная классификация
Система присваивает каждому обращению два атрибута:
Тематика: технический вопрос, биллинг, жалоба, информационный запрос, возврат, и т.д. Используется для маршрутизации к специалисту нужного профиля.
Приоритет: критический (сервис не работает, потери данных), высокий (работа существенно затруднена), средний (неудобство), низкий (вопрос, пожелание).
Оба атрибута определяются одним вызовом модели:
class TicketClassification(BaseModel):
topic: str
subtopic: str | None
priority: Literal["P1", "P2", "P3", "P4"]
sentiment: Literal["positive", "neutral", "negative", "angry"]
is_escalation_required: bool
reasoning: str
def classify_ticket(text: str, customer_profile: dict) -> TicketClassification:
prompt = f"""Классифицируй обращение.
Учти контекст клиента: {format_profile(customer_profile)}
Обращение: {text}"""
return llm.parse(prompt, response_format=TicketClassification)
Факторы приоритизации
Приоритет определяется совокупностью сигналов:
- Ключевые слова: «срочно», «не работает», «блокирует работу», «не могу войти»
- Сегмент клиента: VIP-клиенты → автоматически повышенный приоритет
- Повторность: третье обращение по одной теме → эскалация
- Финансовый ущерб: «потерял деньги», «не пришёл платёж» → P1
- Время дня: SLA зависит от времени подачи
Динамическая переклассификация
Приоритет может меняться: если обращение не обработано за X часов — автоматическое повышение. Если оператор добавил метку «сложное» — пересчёт SLA.
Метрики: accuracy классификации (сравнение с ручной разметкой выборки), % SLA-нарушений до/после внедрения, время первого ответа по приоритетам.