Разработка частично выполняет функции первой линии поддержки пользователей — она анализирует поступающие запросы, в которых жалуются на то, что что-то пошло не так. Запрос составляется на естественном языке, но с использованием классификатора проблем, состоящего из более чем 450 классов. Если робот считает, что он понял суть проблемы (это происходит приблизительно в 40% случаев), то он или назначает задание сотруднику второй линии, или передает запрос агенту с предложением своей версии произошедшего. Агент, получив рекомендации, соглашается или не соглашается с мнением робота и также передает запрос на вторую линию.
«Мы создали действительно полезное ML-решение, которое позволяет частично автоматизировать службу поддержки, освободив часть ценного человеческого ресурса под решение более сложных задач», - сказал Дмитрий Каштанов, Chief Digital Officer компании ICL Services. – В среднем из двухсот ресторанов, обслуживаемых системой, в месяц приходит более 7 тыс. запросов. «Свою» часть работы робот делает за 22 секунды, тогда как у «живой» первой линии это занимало несколько минут».
В настоящий момент компания работает над расширением возможностей ML-решения в сторону анализа изображений.