Как технологии искусственного интеллекта помогают решать топ-проблемы пользователей при взаимодействии с чат-ботом поддержки? Как чат-боту лучше понимать намерения и эффективнее решать вопросы клиентов?

На примере лучшего банковского чат-бота в России (по данным Frank RG, Naumen) разберем, как продуктовый подход и грамотное внедрение AI-технологий позволяют улучшать пользовательский опыт. Также рассмотрим кейс внедрения RAG для внутренних задач и обсудим, как это может изменить продукт для конечных клиентов.

В рамках доклада разберем:

• Эволюцию чат-бота: от статических сценариев до полноценного диалогового AI-помощника.
• Какие технологии ИИ дают реальный продуктовый результат уже сегодня: ML-классификация, NER, распознавание изображений и предиктивный ввод.
• Как измерить успех: какие метрики (уровень автоматизации, CSI, качество распознавания) действительно важны и как их улучшать.

Кому будет полезно:

• Менеджерам продуктов, тимлидам и руководителям, которые работают с пользовательскими сервисами и чат-ботами и хотят использовать ИИ для создания по-настоящему полезных и эффективных продуктов.