Liigu edasi põhisisu juurde
Elisa

Breadcrumb

Elisa veab jälle innovatsiooni: teenindusrobot Annika tuvastab nüüd võrgus ning teenustes rikkeid

27.10.2020

Elisa veab jälle innovatsiooni: teenindusrobot Annika tuvastab nüüd võrgus ning teenustes rikkeid

Seni taustajõuna klienditeeninduses toimetanud Elisa teenindusrobot Annika on omandanud uued oskused ning aitab nüüdsest Elisa võrku ja teenuseid monitoorida. Tehisintellekt tuvastab kliendi probleemi, klassifitseerib anomaalia ja teavitab spetsialiste võimalikest probleemidest koos tõenäolise asukohaga Eesti kaardil.

Tehisintellekt on Elisa klienditeeninduses teenindusrobot Annika näol olnud tööl juba 2018. aastast. “Annika alustas kirjaliku vestlusrobotina, aasta hiljem õppis selgeks ka kõneteeninduses kõneroboti ameti, suunates kliendi õige teenindajani. Tänavu lisandus veel kolmaski roll – reaalajalise info edastamine Elisa monitooringule potentsiaalsete rikete kohta,” andis Elisa telekomiteenuste juht Mailiis Ploomann ülevaate Annika ametitest.

„2020. aasta teises kvartalis üle elatud eriolukord tõestas ehedalt, kuivõrd õiged otsused on Elisa varasematel aastatel teinud ning see innustas meid Annika oskuste laiendamisega julgelt edasi liikuma. Elisa elutähtsa teenuse pakkujana jälgib kõikide oma teenuste toimivust reaalajas ööpäevaringselt. Aja jooksul oleme õppinud jälgima sadu erinevaid infotehnoloogilisi rakendusi spetsiaalsete süsteemide toel ja rikkeid ning anomaaliad võimalikult kiirelt avastama,“ selgitas Mailiis Ploomann. Sellegipoolest eksisteerib olukordi, mida tavapärased algoritmid kinni ei püüa või varasemalt kokkulepitud mõõdikud adekvaatselt ei kajasta. Just taolistes olukordades vajab monitooring tehisintellekti abi, et sadade või tuhandete pöördumiste põhjal võimalikult kiiresti aru saada , mille üle kliendid täpselt kurdavad ning kus probleemid peituvad.

Üldjuhul annavad kliendid Elisale teada, kui kasutatavas teenuses on midagi valesti. “Kuna täna vastab klienditeeninduses kliendikõnedele Annika, lõi Elisa tehisintellekti ja monitooringu vahele ühenduse. Sealjuures kasutab Annika erinevaid klassifikaatoreid, et tuvastada anomaaliaid ning anda ise märku, kui mõne teenuse osas senisest erinevalt pöördumisi tuleb,“ kirjeldas Elisa monitooringu juhtivspetsialist Antti Suursalu.

Elisa tehisintellekt ja teenindusrobot edastab monitooringuni infot kolmes kategoorias:

  • Asukoht – kõnekeskusesse laekuvate kõnede põhjal on loodud kaardivaade, kuhu kuvatakse kõik unikaalsed helistajad ühe täpina. Mida rohkem täppe ühes piirkonnas, seda täpsem on rikkekommunikatsioon ja väldime kliendi kaebuse käsitlemist üksikjuhtumina.
  • Probleem – Annika koostab kliendi kõnest transkriptsiooni ja kuvab selle iga unikaalse helistaja täpi juurde koos Elisale teadaoleva infoga kliendi kohta. Seeläbi saab Elisa vajadusel konkreetse lepingu või numbri edastada riket lahendava spetsialistini ning transkriptsioon võimaldab hinnata mõju ja probleemi.
  • Teenuse ja anomaaliatuvastus – enamus kõnede puhul saab Annika aru, mis teenusega seonduvast rikkest klient Elisat teavitada soovib ning see võimaldab mõõta konkreetse teenuse kohta sissetulevate kõnede hulka võrreldes varasema ajaga. Kui pöördumiste hulk erineb varasemast võrdlusmomendist piisaval määral, siis teavitab teenindusrobot sellest spetsialisti.

Teenindusrobot Annika on Elisa ja MindTitani koostöös arendatud tehisintellekt, mis on Elisas kasutusel olnud juba 2018. aastast ja klientide kõnedele hakkas Annika vastama möödunud aasta mais. MindTitani juhtiv andmeteadlane Markus Lippus selgitas, et kõnetuvastus telefonikõnedes on keeruline ülesanne mitmel põhjusel. “Esiteks on telefonikõned ajaloolistel ajenditel väga madala helikvaliteediga, teiseks on neis palju erinevat tüüpi lärmi, mis tuleneb nii telefoni eripäradest, signaali ülekandeviisist kui ka kõigest, mis võib kõneleja läheduses lärmi põhjustada. Need mõlemad teevad akustilise mudeli, komponendi, mis eraldab helivoost inimese tehtud häälikud, töö keerulisemaks. Kolmanda probleemina räägivad inimesed vabas vormis väga erinevalt - tuleb ette nii sõnade poolenisti hääldamist, nende asendamist teiste sõnadega kui ka lihtsalt vahele jätmist.”

Kõik see teeb keeruliseks keelemudeli töö, mille ülesandeks on tuvastatud häälikud sõnadeks ja lauseteks kokku panna. “Inimesed suudavad sellise kõnega enamasti hakkama saada, sest oleme suurema osa oma elust harjutanud inimkõne muust helist eristama ning meie ulatuslikud teadmised maailmast ja sellest kuidas see töötab, aitavad meil konteksti toel aru saada, mis sõna on lauses puudu, mida prooviti öelda või milliseid vigu inimesed harilikult teevad.”

Rikete tuvastamisel lisavad keerukust veel klassifikatsioonimudel, mis peab väga erinevatest probleemikirjeldustest aru saama ehk mis täpselt katki võiks olla ja anomaaliatuvastusmudel, mis hindab kõnede sisu, mahu ja piirkonna pealt seda, kas probleem on konkreetses seadmes või on tegu laiema rikkega. “Need sammud on üliolulised, sest kui rikketuvastusse jõuavad valed kõned või diagnoositakse teenus valesti, siis võib kergesti juhtuda, et piirkondlikud rikked jäävad tuvastamata või antakse mõnele teenusele valehäire, kulutades sellega asjatult aega,” lisas Lippus.

Teenindusrobotid on maailmas üks enimlevinud krattide ehk tehisintellekti praktilise rakenduse liike. Kui paar aastat tagasi oli Annika üks vähestest, kellega kliendid kokku puutusid, siis täna kohtab chatbotte juba enamikes suuremates teeninduskeskkondades. „Kõnerobotid on järgmine arenduste laine Eestis ning siin on Annika taas teerajajaks,“ märkis Ploomann.

Kontaktid Esindused Abi Seadmetugi Seadmete juhendid Elisast Tule tööle Teenuste tingimused ja hinnakirjad Tehisintellekt Elisas Koostöö startupidega Projekteerijale ja arendajale For carriers Pressiinfo

Vabandame! Teie veebilehitseja on liiga väike meie kodulehe külastamiseks.

We're sorry! Your browser is too small for this website.

Приносим извинения! Размеры вашего браузера слишком малы для посещения нашей страницы.