Департамент транспорта Москвы: Чат-бот «Александра» отвечает пассажирам с помощью языковых моделей
Что внедрили
Чат-бот транспортного комплекса использует две большие языковые модели для ответов на вопросы пассажиров.
Результат
С 2025 года нейросети обработали более 1 млн вопросов; ответ формируется менее чем за две секунды.
Опубликованы масштаб использования и скорость ответа, но не изменение качества обслуживания.
Задачи
Ответы на вопросы пассажиров; Информационная поддержка пассажиров
Параметры внедрения
- Компания
- Департамент транспорта Москвы
- Отрасль
- Государственное управление
- Процессы
- Обслуживание клиентов
- Продукт
- Чат-бот «Александра»
- Сроки
- Не указаны
- Стоимость
- Не раскрыта
Источники
Билайн: 14,8 млн звонков принял ИИ-секретарь за месяц | кейс ИИПубликация источника:
Шереметьево Хэндлинг: курс за часы вместо недель, 4,5 млн ₽ | кейс ИИПубликация источника:
Кейсы внедрения ИИ-агентов: 250 примеров с цифрами, Россия и мир | MMOOZZGGДата публикации источника не указана
ИИ в транспорте и авиации: кейсы | MMOOZZGGДата публикации источника не указана
United Airlines: удовлетворенность +6% | кейс ИИПубликация источника:
Дептранс Москвы, чат-бот «Александра»: 1 млн вопросов | кейс ИИПубликация источника:
ИнтернетУрок и Антиплагиат: сочинение за 1–2 минуты вместо 20 | кейс ИИПубликация источника:
Air India: 97% запросов без оператора | кейс ИИПубликация источника: