← Все кейсы

Операционные и сервисные системы

Продукт: RAGIA

AI-агент для разбора и маршрутизации заявок

Агент собирает контекст, предлагает действие и запускает только разрешённые операции, а модель проверяет влияние правил на очередь и SLA.

Управленческий вопрос

Какие этапы обработки заявок можно безопасно передать AI-агенту и как это повлияет на очередь, SLA и нагрузку специалистов?

Входящие обращения, база знаний, специалисты, очереди и корпоративные инструменты. Агент классифицирует запрос, собирает данные, предлагает маршрут и запрашивает подтверждение критичных действий.

01

Какие данные потребуются

  • Типы и история обращений
  • Регламенты и база знаний
  • Роли и компетенции специалистов
  • SLA и правила эскалации
  • Разрешённые инструменты и действия

02

Какие KPI сравниваем

  • Время первого ответа
  • Полное время обработки
  • Размер очереди
  • Доля эскалаций
  • Нагрузка специалистов
  • Доля подтверждённых действий агента

03 · Сценарный эксперимент

Сравниваем варианты в одинаковых условиях

СценарийЧто меняемНа какой вопрос отвечаем
Ручная обработкаВсе этапы выполняет специалистГде теряется время и растёт очередь
Подготовка ответаАгент собирает контекст и создаёт черновикКакая нагрузка снимается без автономных действий
МаршрутизацияАгент определяет категорию и исполнителяКак меняются ожидание и число переназначений
Контролируемые действияАгент выполняет разрешённые шаги после подтвержденияГде достигается эффект при сохранении контроля

04

Как проверяем модель

  • Проверяем ответы на эталонном наборе
  • Измеряем ошибки классификации и маршрутизации
  • Тестируем запрещённые действия и эскалации

05

Что показывает результат

  • Граница безопасной автономности
  • Целевая схема human-in-the-loop
  • Оценка влияния агента на поток заявок

06

Что получает заказчик

  • Прототип AI-агента
  • Набор evaluation-тестов
  • Модель очередей и SLA
  • Журнал действий и правила контроля

Похожие кейсы

Другие задачи с близким контекстом

Связанные направления

Обсудить похожую задачу