Posted 20 февраля 2023, 13:45

Published 20 февраля 2023, 13:45

Modified 20 февраля 2023, 13:45

Updated 20 февраля 2023, 13:45

ИИ выявляет проблемы на сети билайна, опережая потенциальные жалобы на 1-2 дня

ИИ выявляет проблемы на сети билайна, опережая потенциальные жалобы на 1-2 дня

20 февраля 2023, 13:45
Фото: 1MI.
С начала первого квартала 2023 года билайн полностью перешел на оперативную схему определения ошибок на сети при помощи алгоритмов системы «Виртуальный эксперт по качеству», которая за этот период обнаружила около 3,5 тыс. проблем, потенциально влияющих на абонентский сервис.

Порядка 1,5 тыс. таких случаев известны и были изучены ранее, тогда как остальные 2 тыс. — это ошибки из-за проблем на транспортной сети, которые могли бы повлиять на клиентский сервис и увеличить количество обращений в службу поддержки.

«Около 70% всех выявленных проблем опередили жалобы абонентов более чем на 2 дня, еще 30% — обозначались день в день, либо с опережением на сутки. Около 60% проблем, которые прогнозировались алгоритмами нашей системы, были решены до поступления абонентских жалоб. Оставшаяся часть переросла в локальные ошибки и сопровождалась клиентскими обращениями, которые были обработаны в приоритетном порядке», — прокомментировал директор по эксплуатации сети в билайне Алексей Казаев.

«Виртуальный эксперт по качеству» осуществляет автоматическое наблюдение за работой сетей, фиксирует возможные отклонения, информирует о них соответствующих специалистов и контролирует процесс устранения. Кроме того, на основе алгоритмов машинного обучения система может предсказать количество обращений от клиентов по тому или иному инциденту, чтобы минимизировать его влияние на качество работы сети.

На основе оценки объема выявленных проблем и их классификации рассчитывается так называемый «уровень здоровья» как для всей сети билайн, так и для каждого филиала в отдельности. Система «наблюдает» за каждым из сотен тысяч сетевых элементов, автоматически выявляет проблемные базовые станции, классифицирует их по восьми типам влияния на абонентский сервис и группирует объекты с единой проблемой. Алгоритмы машинного обучения предсказывают потенциальное количество обращений от клиентов на основе истории сопоставления жалоб и ошибок за предыдущий год.

 

Подпишитесь