автоматизация оценки ответов суппорта с помощью AI интсрументов и внутренней базы знаний

Разработать в CRM на базе Odoo ERP v.14 механизм автоматического анализа качества ответов сотрудников службы поддержки клиентам. 

Система должна помогать выявлять ошибки, неполные или неточные ответы и формировать рекомендации по их улучшению. 

2. Текущая ситуация 

Для обработки клиентских запросов используется модуль Odoo Helpdesk v. 14 с интеграцией через API.

Каждый запрос оформляется в виде тикета, содержащего: 

первоначальный запрос клиента; 

промежуточные и итоговые ответы сотрудников; 

внутренние комментарии; 

вложения; 

информацию об ответственном сотруднике, категории, стадии и сроках обработки. 

Ежемесячно создаётся около 600 тикетов, поэтому ручной анализ всех ответов требует значительных трудозатрат. 

В настоящее время отсутствует возможность выгружать полное содержимое тикетов, переписку и вложения через файл или специализированный API. 

 

3. Требуемый функционал 

Необходимо реализовать отдельный модуль или доработку Odoo Helpdesk, которая должна: 

Получать полное содержимое тикета: 

запрос клиента; 

все ответы сотрудников; 

хронологию переписки; 

вложения; 

основные данные тикета. 

Передавать информацию во внешний AI-сервис или другой модуль анализа через API. 

Сравнивать ответ сотрудника с подходящими эталонными материалами: 

ранее утверждёнными тикетами; 

инструкциями; 

шаблонами ответов; 

статьями базы знаний. 

Автоматически подбирать эталоны в зависимости от: 

категории тикета; 

продукта или услуги; 

тегов; 

содержания запроса; 

похожести на ранее обработанные обращения. 

Оценивать ответ по следующим критериям: 

правильность; 

полнота; 

соответствие вопросу клиента; 

понятность; 

вежливость и стиль; 

грамотность; 

соблюдение внутренних регламентов, 

Решена ли проблема. 

Формировать результат анализа: 

общая оценка; 

перечень ошибок и замечаний; 

указание, какая часть ответа содержит ошибку; 

рекомендации по улучшению; 

пример исправленного ответа; 

список использованных эталонов. 

 

4. Отображение результата в Odoo путем возврат через API 

В карточке тикета необходимо добавить вкладку «Анализ качества», содержащую: 

статус анализа- какие могут быть статусы?; 

итоговую оценку- шкала оценки 1-10?; 

улучшенный вариант ответа; 

использованные эталоны; 

 

Также хотелось бы иметь возможность формировать итоговый отчет со статистикой за желаемый период, в котором будет видна статистика по каждому специалисту. 

5. Эталонная база 

Необходимо создать отдельный справочник эталонов. 

Эталон должен содержать: 

название; 

категорию и продукт; 

текст правильного ответа или инструкцию; 

связанные эталонные тикеты; 

теги; 

статус актуальности; 

дату последнего обновления. 

В карточке тикета должна быть возможность отметить его как эталонный. 

 

6. Дополнительные требования 

Анализ должен запускаться автоматически после закрытия тикета либо вручную. 

Обработка должна выполняться в фоновом режиме. 

Необходимо хранить историю повторных анализов. 

Результат анализа не должен отправляться клиенту, это для внутреннего использования. 

API и модуль должны поддерживать обработку примерно 600 тикетов в месяц с возможностью дальнейшего увеличения объёма, 

Формировать ответ на языке запроса 

 

7. Ожидаемый результат 

После внедрения руководитель технической поддержки должен иметь возможность быстро видеть: 

какие ответы содержат ошибки; 

какие сотрудники нуждаются в дополнительном обучении; 

какие типы запросов вызывают наибольшие сложности; 

как изменяется качество работы поддержки за выбранный период, 

Статистику по оценкам – средний балл с возможностью детального анализа- мне кажется, что только это реально можно реализовать и проверить. Остальные ожидания очень субъективны даже для оценки человеком.