Автоматизация разбора клиентских претензий

Быстрое выявление корневых причин клиентских претензий и разгрузка сотрудников – важная задача для любого финансового учреждения.  Мы разработали автоматизированный инструмент для анализа аппаратных логов банкоматов под управлением ПО TellMe 7, позволяющий оперативно находить ответы на вопросы клиентов и экономить время.  Программа обрабатывает входной excel файл и выдает результат с уже дополненным файлом, где выделена основная категория проблемы на банкомате и отражены корневые причины обращения.

Что это такое и как происходит работа программы?

Если говорить в вкратце, то это парсер логов банкоматов под управлением ПО TellMe7, написано на Python, интерфейс реализован с использованием Flask. Приложение было названо женским именем Snejana с кодом 3000 😁 Но на самом деле это программа является кропотливым трудом на протяжении нескольких месяцев, так как разбор сбойных операций клиентов является достаточно специфической и сложной задачей. Для каждого события разрабатывался свой уникальный алгоритм поиска.

Cначала происходит выбор исходного файла для анализа, где отражён список претензий с указанием номеров банкоматов и вводных данных по сбойной операции, после чего программа находит в репозитории нужный файл с заархивированным логом и производит необходимый анализ. При нажатии кнопки провести анализ, через AJAX отправляется запрос на эндпоинт, где происходит вся "магия" К сожалению подробности работы я говорить не буду, расскажу лишь основные моменты. 

Программа ищет и идентифицирует в логах  информацию о каждой клиентской операции, затем происходит определение временных рамок каждой операции позволяет идентифицировать временные интервалы с проблемами.

Система анализирует логи на наличие сообщений об аппаратных ошибках в банкомате для каждого из известных вендоров банкоматов (NCR, Nautilus Hyosung, Wincor, Cineo, GRG, SAGA)

Определение успешности/неуспешности транзакции:  Проверка завершения транзакции с указанием, прошла она успешно или нет.  Это критично для понимания причины возможного обращения клиента.

Идентификация клиентских ошибок:  Системы обнаруживает и классифицирует операции, не завершенные по причине неверных действий клиента (например, отсутствие подтверждения,  недоведение операции до конца).

Выявление нештатных перезагрузок банкомата:  Логи анализируются на наличие записей о нештатных перезагрузках банкоматов во время проведения операции (например потеря электропитания устройства)

Расшифровка сбоев по данным из базы данных:  Программа интегрирована с базой данных для получения дополнительной информации о произошедшем сбое, что улучшает точность анализа.

Приоритезация сбоев:  Система анализирует данные, чтобы выявлять наиболее вероятные причины обращения клиента, предоставляя  результаты в порядке убывания приоритета.

Преимущества автоматизации по сравнению с ручным разбором

 Экономия времени:  Обработка более 3000 клиентских обращений в месяц в автоматическом режиме высвобождает значительное время сотрудников. Один сотрудник за восьмичасовой рабочий день сможет разобрать только 20 операций.

 Улучшение качества обслуживания - быстрый поиск причины проблемы позволяет оперативно решать вопросы клиентов и повышает удовлетворенность.

 Повышение точности анализа -  Автоматизированный анализ логов позволяет снизить вероятность ошибок и получить более полную картину произошедшего.

За последний год удалось обработать около 40000 клиентских претензий в работе банкоматов одного из самых крупных банков РФ максимально информативно и точно.