Модульбанк обслуживает клиентов с помощью нейросети
АО КБ "Модульбанк" представило результаты работы виртуального помощника.
В июне 2018 года Модульбанк и "Объединение когнитивных ассоциативных систем (ОКАС) запустили новую базовую версию виртуального помощника Эм на основе нейросетевой диалоговой системы. Эм общается с клиентами в чатах, она способна с высокой точностью давать ответы на вопросы клиентов, выполнять их поручения, сформулированные в свободной форме на русском языке.
За четыре месяца Эм решила около 17 000 запросов в службу поддержки. Сейчас она принимает каждый четвёртый вопрос от клиентов, половину из них решает сама, в остальных случаях зовет на помощь коллег.
Эм работает на ансамбле нейросетей разного типа, выполняющих разные задачи. Сначала поступающие от клиентов высказывания проходят предобработку на основе нейронных сетей и систем машинного обучения. Они фильтруют выражения, не относящиеся к целевой тематике, вычленяют жаргон, исправляют допущенные опечатки. Основу бота образует ансамбль из большого числа конволюционных, рекуррентных, LSTM и других нейронных сетей, которые обрабатывают различные признаки высказывания и совместно определяют правильный окончательный ответ.
У Эм два мозга. Второй нейросетевой ансамбль проходит ежедневное обучение на основе вновь поступающих высказываний пользователей. Если он показывает лучшие результаты после обучения, чем существующий нейросетевой ансамбль, то допускается до работы с клиентами. Для обучения нейросетей и представления смыслового содержания текста предварительно были построены многомерные векторные пространства, определяющие соотношения между символами, морфемами, словами и фразами.
Все эти алгоритмы находятся в графическом суперкомпьютере производительностью 42 терафлопса. Машина может общаться одновременно с тысячами клиентов через их личные кабинеты в Модульбанке. К нынешнему моменту машина может с высокой точностью отвечать на 261 тип часто задаваемых вопросов, давать ответы на вопросы персонального характера и решать частные задачи. Например, она быстро выяснит ситуацию с отправленным или ожидаемым платежом, переспросит нужную информацию, если клиент забыл её указать. Она помнит историю взаимодействия с клиентом, учитывает контекст диалога. Машина устойчива к опечаткам, в общении с ней можно использовать различные слова и грамматические конструкции. Она отсеивает троллинг и пока отсеивает оффтопик.
Разработка ОКАС в области нейронных сетей обеспечила точность ответов системы с количеством ошибок, не превышающим 0,9 % от общего числа заданных вопросов уже на начальном этапе внедрения системы. Происходит постоянное улучшение этих результатов в ходе дообучения нейросетей. Если система знает ответ на соответствующий тип вопросов, как бы они ни были сформулированы, то система ответит правильно в 97,2 % случаев. Если сеть имеет низкую уверенность в правильности своего ответа, то она попросит ответить специалиста банка.
После внедрения новой версии системы процент охвата ответов на вопросы клиентов Модульбанка поднялся с 9 % до 40 % от всех обращений клиентов в банк. Сейчас ОКАС и Модульбанк продолжают работать над внедрением новых когнитивных функций диалоговой системы.
