AI тегирование обращений

AI-тегирование обращений

Tallker определяет категорию, теги, confidence, sentiment и urgency, чтобы команда быстрее сортировала обращения.

14 дней без карты · безопасный fallback · история сохраняется

Проблема

Почему текущий процесс теряет время и контекст

Ручная сортировка занимает время, а одинаковые проблемы называются сотрудниками по-разному.

Результат

Базовые категории и confidence создают единый слой для фильтров и аналитики, не скрывая неопределённость модели.

Возможности

Продажа, лид, поддержка, ошибка, жалоба, оплата, возврат, доставка, партнёрство, интеграция, spam и другое.

Неуверенный результат остаётся подсказкой, а не безусловным фактом.

Негатив определяется по контексту нескольких сигналов, а не по одному слову.

Настройка

FAQ

Можно ли исправить тег?

Схема хранит исправленные категорию и теги отдельно для будущего контроля качества.

Критический негатив повышает приоритет?

Urgency сохраняется как critical; ответственный видит выделение в карточке анализа.

Категории жёстко ограничены?

Базовая классификация едина, а JSON-теги позволяют хранить дополнительные категории компании.

AI отвечает по одобренным материалам, квалифицирует обращение и передаёт разговор сотруднику, когда данных недостаточно.

Единый список источников показывает статус, содержимое, число фрагментов и дату последней индексации.

Правила страницы, задержка, frequency cap и два варианта текста помогают предложить уместную помощь и измерить результат.

Начните с одного канала, подтвердите знания и измеряйте не число AI-запросов, а решённые обращения и следующий шаг клиента.