• Проєкти 13
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 2 753

Бюджет: 8000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю!

Я Data Science & ML інженер. Ознайомився з вашим запитом щодо інтеграції AI в «Електронний Контакт-Центр» і готовий розробити кастомне рішення, яке закриє всі потреби — від глибокої аналітики настроїв до прогнозних моделей.

Я спеціалізуюся на розробці індивідуальних рішень на Python та маю досвід роботи з великими масивами даних (ETL-процеси, обробка неструктурованих звернень).
- Окрім OpenAI (GPT), я можу інтегрувати Gemini або локальні моделі через Ollama (що важливо для конфіденційності даних та оптимізації витрат).
- Створю інтерактивні дашборди з тепловими картами лояльності, динамікою KPI та модулем what-if-аналітики для моделювання сценаріїв.

Що я пропоную реалізувати:
- Автоматична класифікація звернень за департаментами, виявлення прихованого негативу та сумаризація скарг.

  • Проєкти 8
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 2 331

Бюджет: 9000 UAH Термін: 10 днів

Потрібно точне, що саме буде виконувати ІІ.
Потрібно бачити вид даних, щоб зрозуміти, як краще реалізувати це. Хороший варіант - вбудована розмітка даних, для швидкого і дешевого пошуку.

По аналітичним і дашборду підводних не бачу. Але потрібні чіткі вимоги, як і що відображати.

До задачі можу проконсультувати в особистих повідомленнях.

  • Проєкти 7
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 1 562

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

я входжу до топ-5 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~2100 фахівців на платформі.
Гарантую:
- Швидке та якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом усього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проекту у приватних повідомленнях.

  • Проєкти -
  • Оцінка -
  • Рейтинг 346

Бюджет: 6000 UAH Термін: 7 днів

Добрий день!

Рішення будується як єдина аналітична система, яка об’єднує дані електронного контакт-центру, AI-аналіз і візуальні дашборди для керівництва.

Збір і підготовка даних:
Дані зі звернень контакт-центру (тексти, категорії, час, локація, департамент) збираються через API або напряму з бази даних.
Налаштовується ETL-процес для очищення, нормалізації та агрегації даних.
Дані зберігаються у вигляді, зручному для аналітики та побудови звітів.

AI-модель використовується для:

У списку не показані ставки, приховані замовником чи фрилансером з Plus, а також ставки, що порушують правила

Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання

11:31
20 липня
15 липня
14 липня
14 липня