Клиентская оптимизация.

Как я сделал классификатор обращений для телеком-поддержки на своей LLM за $10-месяц

Привет, Хабр! Расскажу как я fine-tuned модель Qwen2.5-0.5B для автоматической классификации обращений в службу поддержки, сквантовал её до 350 MB и задеплоил на дешёвый VPS.TL;DR: Модель классифицирует обращения клиентов по intent, category, urgency, sentiment и автоматически определяет куда маршрутизировать тикет. Работает на CPU, данные не покидают ваш сервер.Демо | API DocsЗачем это нужноВ типичной службе поддержки телеком-оператора:60% времени оператора уходит на понимание "а что вообще хочет клиент"

продолжить чтение

Как достучаться до клиента в мобильном приложении: вчера и сегодня

Привет, Хабр! В последнее время я вижу много рекомендаций о том, как успешно работать с клиентской базой и развивать клиентский опыт. Кажется, что в этой теме я могу быть полезным. Меня зовут Алексей Ласкин, я руководитель Центра компетенций по монетизации данных в команде РСХБ.Цифра, занимаюсь проектами по монетизации данных в цифровых каналах экосистемы «Я в агро» — Свое фермерство, Свое родное, Свое за городом, Свои финансы, Свой бизнес, Монеты.

продолжить чтение

Нейробиология в дизайне: как минималистичный UI снижает когнитивную нагрузку

продолжить чтение

Знай своих потребителей в лицо: бизнес-вызовы текущего момента в очень простой двоичной логике (специально для ХАБРа)

ЗРИ В КОРЕНЬ:             Стратегия развития Прикладного промышленного мира сегодня – это задача преобразования «меняйся или проиграешь»! В качестве введения

продолжить чтение

Компилируем Python так, чтобы он работал везде

Это история о том, как написать компилятор Python, генерирующий оптимизированные ядра и при этом позволяющий сохранить простоту кода.Предисловие

продолжить чтение

Lenovo запустила сервисы GPU Advanced Services, обещающие на треть повысить производительность ИИ-приложений

Lenovo запустила

продолжить чтение

К2 НейроТех назвал 5 ИИ-трендов в финансах: от автоматизации к экосистемам и антикризисным решениям

Искусственный интеллект трансформирует мировой финансовый сектор, ускоряя процессы, персонализируя услуги и защищая от рисков. По оценкам Juniper Research, в 2024 году глобальные затраты банковской системы на генеративный ИИ составили около $6 млрд. А к 2030 году эта сумма достигнет $85 млрд. Эксперты К2 НейроТех выделили пять ключевых ИИ-технологий, которые станут станут драйверами роста финансовой отрасли в ближайшие годы.1. От автоматизации к автономии: «цифровые сотрудники» выходят на промэксплуатацию

продолжить чтение

Чат-боты и LLM в клиентском сервисе ЮMoney: от быстрой обработки запросов до LLM-прогнозирования оценок CSI

Рассказываем, как искусственный интеллект помогает нам оперативнее помогать пользователям и предсказывает, чего им не хватает в общении с нашей службой поддержки.

продолжить чтение

ОТП Банк — двукратный лауреат премии Loyalty & CX Awards Russia 2025

ОТП Банк завоевал две награды престижной национальной премии Loyalty & CX Awards Russia 2025. Банк одержал победу в номинациях «Лучшая CX-стратегия» за комплексную трансформацию управления клиентским опытом в банке и «Измеряемые изменения» за проект цифровизации исследований клиентского опыта.

продолжить чтение

Почему конкуренты знают о вас всё, или Как Амивео написали сценарий фильма о конкурентной разведке

продолжить чтение

12
Rambler's Top100