Softline выпустила «Классификатор» для сортировки обращений с точностью 95% и без интернета

ГК Softline выпустила «Софтлайн Классификатор» — программное решение на базе искусственного интеллекта для автоматической категоризации входящих запросов. Продукт включен в Реестр российского ПО и способен обрабатывать текст, изображения и голосовые сообщения с точностью 95%. Система позволяет организациям сократить время обработки одного обращения до менее двух секунд и снизить нагрузку на операторов контакт-центров и служб поддержки.

Ключевой момент: Возможность работы с локальными языковыми моделями без доступа в интернет делает решение пригодным для госсектора и предприятий с жесткими требованиями к информационной безопасности, где передача данных во внешние облака запрещена.

Как работает система и где применяется

Ручная сортировка обращений часто приводит к ошибкам: разные сотрудники могут отнести один и тот же запрос к разным категориям, что задерживает ответ клиенту. Новый инструмент анализирует содержание сообщения, сверяет его с корпоративной базой знаний и автоматически назначает категорию. Оператор лишь проверяет результат и при необходимости вносит правки, которые сразу попадают в базу для обучения системы без сложного переобучения модели.

Решение интегрируется с существующими системами через REST API и совместимо с популярными языковыми моделями:

• GigaChat и Яндекс GPT;
• Qwen, DeepSeek, Gemma, Mistral.

Заказчик может выбрать облачный вариант или развернуть систему в своей инфраструктуре. В последнем случае данные не покидают периметр компании, а работа возможна даже при отсутствии интернета. Для настройки достаточно описать категории и предоставить примеры в формате Excel. Команда разработчиков помогает подготовить базу знаний и адаптировать решение под конкретные бизнес-процессы.

Сроки внедрения и целевая аудитория

Базовую версию продукта можно развернуть за несколько часов, а полную адаптацию под специфику заказчика — примерно за две недели. Система подходит для организаций, обрабатывающих большие потоки неструктурированных данных:

• Контакт-центры и службы поддержки;
• Государственные органы и многофункциональные центры;
• Банки и страховые компании;
• Кадровые подразделения.

В интерфейсе предусмотрены инструменты для аудита: журнал запросов, статистика распределения по темам, данные о времени обработки и детальная история действий. Ролевая модель позволяет гибко настраивать права доступа для операторов и администраторов. Поддержку обеспечивает первая линия ГК Softline и команда разработчиков.

Операционные последствия и практические аспекты

• Снижение порога входа в ИИ: Компании получают готовое решение, что позволяет избежать затрат на самостоятельную разработку и поиск компетенций для создания классификатора с нуля.
• Зависимость от качества данных: Эффективность системы напрямую зависит от корректности описания категорий и примеров в базе знаний, поэтому этап подготовки данных требует внимания заказчика.
• Гибкость выбора модели: Возможность подключения различных языковых моделей (включая российские и зарубежные) дает бизнесу свободу выбора в зависимости от требований к суверенитету данных и производительности.
• Ускорение рутинных процессов: Автоматизация первичной сортировки высвобождает время сотрудников для решения сложных задач, требующих человеческого участия, вместо механической маршрутизации писем.

Важно: Возможность оперативного добавления подтвержденных примеров в базу знаний без переобучения модели позволяет системе адаптироваться к изменениям в бизнес-процессах в режиме реального времени, минимизируя простои при внедрении новых продуктов или услуг.

Проект был инициирован по запросу крупной информационной компании для автоматизации обработки новостей, но впоследствии трансформировался в универсальный инструмент для рынка. По словам архитектора ИИ отдела развития Технической Дирекции «Софтлайн Решений» Павла Кочнова, цель разработки — снизить барьер для внедрения искусственного интеллекта и ускорить запуск проектов за счет использования готовой документации и накопленного опыта.