Mindbox: бот поддержки с базой знаний от нейросети закрывает 45% вопросов

Два года назад Mindbox запустила бота поддержки, чтобы упростить работу специалистов клиентского сервиса. Первую версию собрали за три месяца как MVP: бот анализировал запрос, обращался к базе знаний и формировал ответ. Качество ответов было высоким, CSAT составлял 90%, но бот закрывал лишь 18% обращений, остальные переводил на оператора. Компания поставила задачу увеличить долю вопросов, на которые бот отвечает самостоятельно, через расширение и упорядочивание базы знаний.

Сырые диалоги поддержки в базе знаний заменили статьями и списками FAQ. База разбита на 15 категорий и 120 подкатегорий; каждая подкатегория включает набор пар «вопрос–ответ», автоматически сгенерированную статью и указание, в каких ещё источниках искать ответ. Когда клиент обращается в бот, ИИ определяет подкатегорию вопроса, векторный и семантический поиск находят близкие материалы, а ИИ ранжирует их и оставляет только подходящие. Ответ формируется на основе FAQ, статьи, help-центра, Mindbox Журнала и технической документации.

Базу знаний собирают и обновляют автоматически методом «снежного кома». Нейросеть классифицирует новые диалоги по подкатегориям, из них отбирают те, где подключался оператор, после чего модель решает, пропустить диалог, обновить или удалить пункт FAQ либо отправить диалог на ручную проверку. Компания контролирует объём статей вручную и раз в месяц оценивает качество базы по случайной выборке. По словам автора статьи, теперь бот закрывает 45% вопросов первой линии поддержки. Недавно бота подключили ко второй линии, внутренней поддержке сотрудников; подключение к третьей линии планируется. Доступ к базе по MCP-протоколу открыт корпоративным ИИ-инструментам.