НазваниеУправление отзывами и обратными связими службы СПиР с помощью АИ анализаторов настроения.
Краткое описаниеДанная курсовая работа посвящена изучению применения искусственного интеллекта для анализа отзывов и обратных связей в службе СПиР. Основная задача — разработать методы повышения эффективности взаимодействия с пользователями посредством автоматизации анализа настроений.
АктуальностьНа современном этапе развития информационных технологий управление отзывами и обратной связью становится ключевым компонентом повышения качества обслуживания. В условиях быстрого роста объемов данных автоматизация их обработки с помощью АИ особенно актуальна. Это позволяет снизить риски ошибок, повысить скорость реакции и улучшить качество обслуживания клиентов, что актуально в условиях конкурентной борьбы.
ПроблемаСуществующие методы обработки отзывов и обратной связи зачастую требуют значительных ресурсов и времени, а автоматические системы часто не учитывают нюансы человеческих настроений. Это создает барьеры для эффективного использования отзывов в управлении качеством услуги и улучшении взаимодействия с клиентами.
ЦельЦелью работы является разработка и обоснование системы автоматического анализа отзывов и обратных связей с помощью АИ анализаторов настроения для службы СПиР.
Задачи
- Изучить современные подходы к анализу отзывов и обратной связи.
- Анализировать существующие технологии АИ для определения настроений.
- Разработать методологию интеграции АИ анализаторов в практику службы СПиР.
- Провести эксперимент по оценке эффективности предложенной системы.
- Разработать рекомендации по внедрению системы в работу службы.
Объект исследованияОбъектом исследования является процесс обработки и анализа отзывов и обратной связи в службе СПиР.
Предмет исследованияТехнические средства и методы автоматизации оценки настроений в отзывах и обратной связи, а также их интеграция в деятельность службы.
ГипотезаЕсли использовать АИ анализаторы настроений для обработки отзывов и обратных связей в службе СПиР, то это повысит эффективность взаимодействия с клиентами и улучшит качество обслуживания.
Методы исследования
- Анализ научной литературы.
- Изучение интернет-источников.
- Сравнение и сопоставление полученных данных.
Научная значимостьИсследование расширяет теоретические знания о применении ИИ в управлении обратной связью, уточняет подходы к автоматическому определению настроений, что вносит вклад в развитие информационных технологий в сфере услуг. Новизна заключается в интеграции технологий анализа настроений в практические процессы службы.
Практическая значимостьРезультаты могут применяться в автоматизации обработки отзывов и обратной связи в службе СПиР и других организациях, что позволит повысить оперативность и качество обслуживания, снизить затраты ресурсов на ручной анализ, а также улучшить взаимодействие с клиентами.
СтруктураСтруктура проекта включает введение, теоретическую часть, аналитическую часть, проектные предложения, заключение и библиографический список.