Нейросети в Яндекс Доставке: опыт сотрудника

Константин Голяев. ЯндексGPT: Как нейросети Яндекса ИИ помогает экономить бюджеты и делать качественный сервис 🎁 Бесплатный мастер-класс «Claude с нуля за вечер» – каждый день в 18:00 по Москве: https://kurs.iiuniversitet.ru/mk_claude_entry18?utm_source=rutube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-446 🚀 Курс «Claude на максималках»: 11 уроков, пробный урок бесплатно: https://iiuniversitet.online/kurs/claude/?utm_source=rutube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-446 📚 Бесплатный курс «Нейросети от А до Я»: https://iiuniversitet.online/free3/?utm_source=rutube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-446 Как Яндекс.Доставка экономит миллионы на поддержке с помощью нейросетей, не теряя в качестве сервиса. Рассказываем о стандартизации, машинном обучении, внедрении GPT, автоматизации ответов и повышении клиентской удовлетворённости. Практические примеры, цифры, сценарии внедрения. Экспертный опыт изнутри Яндекса. Навигация по видео: 0:00 – Введение: опыт использования нейросетей в Яндексе 0:40 – Особенности Яндекс.Доставки и доступ к сервисам большого Яндекса 1:10 – Экономия на поддержке: автоматизация без потери качества 1:20 – Стандартизация процессов и внедрение машинного обучения 2:00 – Масштабы поддержки: более 33 млн обращений в год 2:30 – Экономия средств через автоматизацию (14,5% автоматических обращений) 3:00 – Конкретные примеры экономии и расчёты 3:40 – Влияние на качество сервиса: контроль показателей удовлетворённости 4:20 – Оценка качества работы: цифры, метрики по разным сегментам 5:10 – Постоянное улучшение модели, не только экономия, но и сервис 5:40 – Как строится логика и сценарии для автоматизации 6:30 – Особенности обучения моделей, нюансы обработки нестандартных случаев 7:20 – Пример с сарказмом: ограничения текущих ML-моделей 8:10 – Внутренние процессы: отрисовка логики, работа с метаданными 9:00 – Постоянная проверка качества и работа команды 9:40 – Переход к GPT: как это работает, зачем внедряли 10:10 – Вариативность ответов и ускорение поддержки с GPT 11:00 – Самообучающиеся модели: плюсы и контроль 12:00 – Разбиение на тематики для лучшего обучения 13:00 – Уход от шаблонности, больше «человеческих» ответов 13:50 – Финальные мысли: контроль качества, цели на будущее (4.5 удовлетворённость) 14:15 – Резюме: почему нейросети реально экономят деньги и улучшают сервис 🔔 Подпишитесь на канал «Лебедев про нейросети» – новые уроки по нейросетям каждую неделю. Промты и разборы каждый день – в Telegram: https://t.me/marketograf Вопросы по курсам и оплате – Служба заботы: https://t.me/pmlebedev_support #нейросети #обучениенейросетям