В 2016 году я был свидетелем следующей ситуации. Наш руководитель службы поддержки пришел к (тогда ещё CMO) Дане Шулейко и говорит: "Если мы продолжим расти в том же духе, то за следующие полгода мне нужно будет нанять 100 агентов поддержки – подтверди бюджет на найм". Даня подумал и ответил, что, пожалуй, подтвердит найм 5 человек: 4 инженеров и 1 проджект-менеджера, – а SLA остаются прежними. Так мы вступили на путь автоматизации рутинной работы.

В 2018 году, когда первые низковисящие фрукты оптимизации были уже сняты, мы начали использовать машинное обучение в этих задачах.

На сегодняшний день в Яндекс.Такси:
– 83% сообщений на первой линии поддержки разбирается роботом,
– 93% проверок биометрии водителей осуществляетcя алгоритмом полностью автоматически,
– 32% проверок фотографий автомобилей обрабатывается с помощью ML.

ML читает чаты между пользователем и водителем, слушает звонки, проверяет брендинг с камер, распознает усталых и отвлекшихся водителей и многое многое другое.

Если вы хотите так же, подключайтесь на бесплатную онлайн–конференцию DataStart, которая состоится 30 июня, – на ней будет делиться опытом непревзойдённая Таня Савельева, руководитель команды анализа неструктурированных данных.

https://datastart.ru/online-summer-2020/?utm_source=yataxi&utm_medium=cpc&utm_campaign=speaker