Как ML в чат-боте поддержки вырос из ручных процессов в основу для агентных решений?Наш герой уже восемь лет занимается разговорным ИИ: начинал с NLP-исследований, а потом захотел применить свои навыки в одном из самых заметных чат-ботов страны — боте поддержки Т-Банка. Здесь у автоматизации поддержки особый масштаб: много клиентских сценариев, сложная операционка и высокая цена инженерных решений.
За три года в Т-Банке зона ответственности команды заметно выросла. Сначала ребята занимались внутренним инструментом для обучения моделей и A/B-тестов, а со временем стали отвечать за весь ML в чат-боте.
В карточках рассказываем, как команда автоматизировала сбор данных, переделала классификатор интентов, убрала тяжелую рутину и подготовила фундамент для следующего этапа — агентных решений в поддержке.#т_команда
