В Главном вычислительном центре (ГВЦ) функционируют 762 чат-бота, решающих 15% обращений пользователей информационных систем РЖД по запросам, не касающимся обращений о выдаче доступа к инфосистемам.
В ГВЦ «Гудку» объяснили, что существуют разные способы автоматизации консультаций пользователей с помощью инструментов ИИ: чат-бот со сценарием, чат-бот с ML-классификатором (машинное обучение) и нейронная сеть. «Мы начинали автоматизацию консультации пользователей с создания текстовых чат-ботов на сценариях, построенных на работе жёстких алгоритмов. В этом случае разработчики пишут дерево диалога по принципу: если пользователь написал в запросе так – идём к такому ответу, если так – к такому», – рассказала руководитель Центра компетенций ИИ ГВЦ София Казакова. Пример модели – звонок в службу поддержки оператора связи, где чат-бот предлагает выбрать один из сценариев, активировав цифру на телефоне.Следующий шаг – разработка и внедрение чат-ботов на ML-классификаторе. Это упрощённая нейросетевая модель, она не использует жёсткий сценарий, позволяет загрузить выборку вопросов и ответов, научить ИИ верно подбирать готовые пакеты информации. В этом случае человек может написать «хочу это» – система распознает запрос и найдёт нужный сценарий для ответа.
«Чат-боты обоих видов могут взаимодействовать с выполняющими в ГВЦ рутинные операции программными роботами и сервисами, написанными нашими программистами для автоматизированного выполнения операций. Так, если через диалоговую систему поступает запрос на предоставление отчёта, чат-бот активирует собирающего требуемые данные робота и передаст его показания пользователю. Сегодня 50% всех обращений обрабатываются чат-ботами, роботами RPA и сервисами без участия человека», – уточнил директор ГВЦ Гаральд Бандурин.
В ГВЦ пошли по пути постепенного увеличения компетенций ИИ осознанно, потому что автоматизировали чат-ботами консультации пользователей по действиям в информационных системах РЖД, в том числе напрямую связанных с перевозками. Цена возможной ошибки в данном случае может быть очень высокой. Чат-бот должен дать гарантированно точный и чёткий ответ. Простые виды ИИ наилучшим образом отвечают этим задачам. Использование сразу нейросетевой модели было рискованным, поскольку на начальных этапах обучения такой чат-бот мог допускать ошибки. Ведь нейросеть – генеративный ИИ, не привязанный к вложенным сценариям, имеющий доступ к базам данных, где находит информацию и сам формирует ответы на вопросы. Пример такой технологии – GigaChat от Сбера.
«На простых моделях мы готовили базу для контроля за самообучением нейросети, чтобы не пускать процесс на самотёк. Поскольку, как показывает мировая практика развития этой технологии, неправильно обученный нейросетевой ИИ очень сложно контролировать», – говорит София Казакова.
Сейчас в ГВЦ ведут опытную эксплуатацию чат-бота, построенного на нейросетевой модели, использующей в качестве «движка» GigaChat. «Для качественного обучения генеративного ИИ необходим большой объём данных. Цель пилота в том, чтобы понять: хватит ли нам специализированных данных, чтобы сделать из GigaChat консультанта пользователей информационных систем РЖД?» – заявляет заместитель директора ГВЦ Дмитрий Смоляров.
В I квартале 2024-го планируется подвести итоги пилотного проекта, на основании которых будут выстраиваться действия по развитию нейросетевого ИИ.
В этому году помимо разработки текстовых ботов в ГВЦ освоили технологию создания голосовых ботов. Они будут доступны уже в 2024 году при дозвоне в контакт-центр Единой службы поддержки пользователей.
Александр Зубов
Ещё больше интересных новостей в нашем телеграм-канале.
Все наши публикации читайте на канале «Гудка» в «Яндекс Дзене».
