Начать проект

Для компании Российские Железные Дороги потребовалось разработать модуль автоматической классификации обращений для внутренней системы заявок.

Проблема
В компании имеется внутренняя система сбора и обработки заявок сотрудников. Ввиду большого штата компании, количество заявок измеряется сотнями тысяч. Для их верной классификации и последующей обработки имеется большой отдел сотрудников в ручном режиме сортирующий поступающие заявки по тематикам. При этом постоянно присутствует так называемый «человеческий фактор» в виде ошибок сотрудников отдела при определении тематики заявок.
Решение
Нашей компанией была реализована система по автоматической классификации поступающих заявок. Что может наша система:
·         определять тематику «молниеносно» с минимальной вероятностью ошибки (среднее время классификации заявки составило 5мс);
·         классифицировать заявки с уверенностью более 90% (точность классификации), оставляя возможность человеку заняться классификацией только «спорных» заявок не тратя время на остальные. При этом количество «спорных» заявок составляет менее 50% (более 50% полнота классификации) от их общего количества;
·         до обучаться на вновь поступающих заявках в том числе по новым тематикам с постоянным повышением точности и полноты классификации.
Технологии
Для решения данной задачи было решено использовать алгоритмы нейронных сетей и статистического анализа текстов. На этой основе был разработан модуль интеграции с системой заявок компании РЖД на языках python и C++.
 
Результат
Сокращение штата отдела разбора заявок в 2 раза;
Повышение качества определения тематик за счет исключения рисков «человеческого фактора».