Бизнес-аналитика и финансовое моделирование. Задание 4. Моносыповой О. А
 Скачать 1 Mb.
|
 МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИфедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тольяттинский государственный университет»
Практическое задание № 4 по учебному курсу « Бизнес-аналитика и финансовое моделирование » (наименование учебного курса) Вариант ____ (при наличии)
Тольятти 2023 Практическое задание 4Тема 5. Технологии бизнес-аналитики: OLAP-технологии Задание Используя возможности сети Интернет, изучить технологии интеллектуального анализа данных. Разработать алгоритм чат-бота, способного консультировать клиентов вашей организации по основным видам ее деятельности. Работу оформить в виде отчета. Рекомендации по выполнению задания Необходимо дать развернутый ответ на задание в виде текста. Ответ выполняется в свободной форме в документе формата *.docx. Требования к оформлению работ 1. На титульном листе указывается наименование департамента, дисциплины (полностью), курс, группа, фамилия, имя, отчество студента. 2. В завершении задания указывается использованная литература и использованные в работе интернет-ресурсы. 3. Не принимаются работы, в которых не раскрыты основные вопросы (возвращаются на доработку); не соблюдены установленные требования к оформлению работы (возвращаются для переоформления). Выполнение задания 4 Что такое чат-бот? Это программа, которая ведёт диалог с пользователем по установленному сценарию на сайтах, в мессенджерах и социальных сетях — например, в Telegram, ВКонтакте, Viber, Одноклассниках. Хороший бот с продуманным алгоритмом работы ведёт себя почти как человек. Он может давать разные варианты ответов, реагировать на эмоции, спрашивать, уточнять непонятные фразы, шутить. Бизнес использует такие решения для автоматизации внешних и внутренних коммуникаций. Компании всё чаще используют роботов для связи с клиентами: это проще и выгоднее, чем содержать штат операторов кол-центра, тратить время и деньги на обучение работников. Другой важнейший стимул использовать подобные решения — повышение качества обслуживания. Роботы также позволяют бизнесу: сэкономить время и силы сотрудников; сократить расходы; персонализировать контакт с каждым покупателем; оптимизировать бизнес-процессы — менеджеры будут заниматься только важными вопросами, оставив рутину роботам; уменьшить количество ошибок из-за человеческого фактора; собрать данные для анализа процессов. Роботы умеют: отвечать на типовые вопросы клиентов; оформлять заказы; записывать клиентов на обслуживание; проводить опросы; бронировать места в кафе, номера в гостиницах, билеты на поезд; информировать об акциях. В основе алгоритмов работы может быть: набор правил, машинное обучение. Жёсткий набор правилИменно такой быстрый и простой способ автоматизации общения с клиентами использует большинство компаний. Инструменты этого типа извлекают из реплики пользователя ключевые слова и на их основе формируют ответ из заданных заранее. Если в тексте не будет ключевых слов, алгоритм не сможет ответить и переключит разговор на сотрудника. Поэтому в такие программы часто встраивают специальные кнопки с вариантами запросов: так пользователь будет гарантированно понят. Машинное обучение Это более продвинутые инструменты, с искусственным интеллектом и усложнённым алгоритмом работы. Они умеют интерпретировать реплики даже без ключевых слов. Ответ готовится с помощью обучающихся генеративных сетей или эвристических методов. Благодаря NLP-технологиям боты поддерживают естественный диалог. Проанализировав работу чат-ботов разных сервисов я выявила для себя универсальный алгоритм:Цель инструмента — выяснить проблемы клиента, а затем помочь их решить. Вот как он это делает:После обмена приветствиями пользователь задаёт вопрос — формулирует сам или выбирает из готовых. Программа делит реплику пользователя на отдельные слова и ищет среди них ключевые. Если это предусмотрено сценарием, чат-бот с помощью нейросети классифицирует вопрос, определяет намерение пользователя, или его интент. Программа извлекает из фраз сущности, необходимые для генерации ответа, например, даты, фамилию, город. При необходимости задаёт уточняющие вопросы. Далее инструмент ищет ответ на вопрос пользователя в базе данных или, что реже, генерирует его с помощью обученной нейросети. При необходимости программа через вебхуки обращается к подсистемам, размещённым на сторонних серверах, и просит выполнить определённые вычисления. Пользователю показывается ответ. Универсальный алгоритм представлен на рисунке 1.  Литература и источники Что такое чат-бот? | Oracle СНГ Интент - что это такое простыми словами, определение (activica.ru) Маслова М.А., Дмитриев А.С., Орлова Ю.А. Обзор инструментов для разработки чат-ботов консультантов // Инновационное развитие современной науки: сб. науч. тр. по материалам XXIV междунар. науч.- практ. конф. (г.-к. Анапа, 10 июня 2020 г.). - Анапа: Научно-исследовательский центр «Иннова», ООО «Научно-исследовательский центр экономических и социальных процессов» в Южном Федеральном округе, 2020. С. 104-108. URL: innova-science.ru/wp-content/uploads/2020/06/sborniknauchnyh-trudov-10.06.2020-irs-24.pdf. Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика М.: МИЭМ, 2011 |