Как мы внедрили универсального агента поддержки для крупной металлургической компании

Автоматизировать поддержку клиентов компании с учётом глубокой оргструктуры, сложной документации и необходимости точной маршрутизации.

Для крупной металлургической компании мы внедрили универсального AI-агента, который работает поверх сервис-деска и базы знаний, понимает запросы пользователей и либо находит ответ в документации, либо направляет обращение в нужную команду. Решение автоматизировало типовые обращения, ускорило первые ответы и снизило нагрузку на экспертов поддержки.

Собрали требования бизнеса и службы поддержки, проанализировали текущие процессы и базу знаний, сформировали целевые сценарии работы AI-агента и спроектировали архитектуру решения: LLM-контур, векторный поиск, интеграции с ITSM, порталом и SSO.

Выгрузили и очистили документацию и тикеты, разметили выборки, настроили пайплайн индексации (chunking, эмбеддинги, метаданные) и векторного поиска, а также провели первичное обучение и настройку моделей интентов, классификации и маршрутизации.

Реализовали backend-оркестратор (связка LLM, векторного индекса и бизнес-правил), разработали коннекторы к сервис-деску и порталам, внедрили логику автоответов, маршрутизации и эскалации в реальный поток обработки обращений.

Запустили пилот на ограниченном периметре (отдельные очереди и подсистемы), подключили экспертов для валидации ответов и сбора фидбэка, откалибровали пороги уверенности, дообучили модели и настроили пополнение базы знаний по результатам пилота.

Расширили покрытие на дополнительные очереди и роли, внедрили все требования по инфобезу и аудиту, настроили мониторинг и дашборды, оптимизировали производительность и стоимость, а также утвердили регламент регулярного дообучения и обновления индексов.