И вновь о программном решении - на этот раз порадовал ВымпелКом. Здесь разработали и активно используют систему "Виртуальный эксперт по качеству", которая круглосуточно анализирует более 30 параметров сети сотовой связи, предсказывая возникновение проблем еще до того, как на них начнут жаловаться клиенты. Использование такой системы позволяет не только решать проблемы на самой ранней стадии, но повысить качество клиентского опыта.
Как это устроено?
"Виртуальный эксперт по качеству" мониторит работу сети, выявляет отклонения, которые могут быть связаны с возникновением проблем в работе сети, информирует о них ответственных специалистов и отслеживает устранение этих отклонений. Основана система на использовании алгоритмов ML, так называемого, машинного обучения.
Экспертная система классифицирует уровень серьезности проблемы, например, прогнозируя число обращений от клиентов в связи с тем или иным инцидентом (на основе сопоставления исторических данных о числе сбоев и числе жалоб).
Система постоянно рассчитывает "уровень здоровья" сети билайн, как в целом, так и по филиалам, - что удобно для анализа ситуации и принятия управленческих решений. Автоматически выявляются проблемные базовые станции, осуществляется их классификация по 8 типам влияния на абонентский сервис. Объекты с единой проблемой формируются в группы, что повышает эффективность использования ресурсов компании для решения проблем в работе сети.
Алексей Казаев, директор по эксплуатации сети ПАО «Вымпелком»:
«Виртуальный эксперт по качеству» — наша собственная разработка, которая выявляет проблемы еще до того, как их заметит клиент и оставит нам обращение об ухудшении качества сервиса. На этапе обучения модель запоминает, какие значения статистических показателей и в какой степени влияют на клиентский опыт. Это позволяет с высокой точностью предсказывать масштабы проблем и сбоев на сети, а также целенаправленно и точечно тратить имеющиеся ресурсы на их устранение, что сегодня крайне важно. Система помогает поддерживать и улучшать качество работы сети, и, как следствие, сокращать количество локаций, в которых абоненты не получают качественный сервис».
За год работы системы среднее число потенциальных жалоб составило более 2.5 тысяч в сутки. Точность их прогнозирования разработанным решением - около 70%. В компании идет работа над тем, чтобы повысить частоту сбора данных, что повысит и точность, и оперативность прогнозов, сократит время на выявление и устранение проблем. Хороший пример применения методов программной автоматизации для улучшения качества работы сети!
Комментариев нет:
Отправить комментарий