РОЛЬФтех с помощью ИИ разобрал 238 тысяч сервисных операций

РОЛЬФтех завершил основной этап нормализации исторического справочника сервисных работ группы РОЛЬФ, который формировался на протяжении 35 лет.

Исходный массив содержал 474 712 записей. После удаления дублей осталось 247 595 уникальных сервисных работ, а для 238 017 из них — 96,13% массива — профильные эксперты подтвердили корректную привязку к узлу автомобиля.

На разных этапах проекта в проверке результатов участвовал 21 специалист сервисного блока РОЛЬФ.

Один и тот же ремонт мог называться по-разному

За десятилетия справочник пополнялся из нескольких источников: в него попадали данные производителей, переводы, локальные каталоги и названия, которые сотрудники дилерских центров создавали непосредственно в процессе работы.

В результате одна и та же сервисная операция могла существовать сразу в нескольких вариантах — с сокращениями, профессиональными обозначениями и внутренней терминологией.

Характерный пример из исторического массива — запись:

«НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У».

Для опытного мастера-консультанта такая формулировка может быть понятна из контекста, однако для цифровой системы или сотрудника, который не работает ежедневно с конкретной маркой, подобные записи существенно усложняют поиск и анализ данных.

От набора названий — к единой структуре автомобиля

РОЛЬФтех вместе с сервисным подразделением сформировал единый справочник узлов автомобиля и начал привязывать к нему исторические операции.

Вместо множества несвязанных названий используется иерархия вида:

Автомобиль → Двигатель → Система смазки → Масляный фильтр.

Следующим уровнем становится стандартизированное название самой операции, которое формируется из узла и типа воздействия:

«Масляный фильтр + Замена» или «Тормозной диск + Замена».

Такая схема нужна не только для более аккуратного хранения данных. В дальнейшем она должна позволить связать между собой конкретный автомобиль, необходимую работу, запчасть, историю обслуживания и запрос клиента.

Сначала попробовали обычный поиск

До использования языковых моделей команда около трёх месяцев развивала решение на базе полнотекстового поиска.

От этого подхода в итоге отказались. По оценке РОЛЬФтех, дальнейшая реализация потребовала бы ещё примерно шесть календарных месяцев работы четырёх backend-разработчиков, при этом оставались вопросы к качеству автоматической привязки операций.

После этого основной процесс перестроили вокруг языковых моделей и агентной среды.

ИИ предлагал, эксперт подтверждал

Языковая модель использовалась для классификации операций, однако окончательное решение принимали не алгоритмы, а профильные специалисты РОЛЬФ — мастера-консультанты и инженеры по гарантии.

Работа строилась итерациями: модель предлагала привязку, эксперт проверял её, а замечания возвращались в правила и навыки агента.

На первом проходе специалисты подтвердили 40,1% предложенных моделью связей.

После изменения подхода, правил проверки и организации экспертной работы во втором цикле удалось дополнительно провалидировать ещё 56,03 процентного пункта массива.

В итоге корректные узлы получили 238 017 из 247 595 уникальных операций.

Оставшиеся 9578 записей — среди них дубли, обрывки и служебные строки — были отправлены в архив.

«Языковая модель хорошо работает на больших массивах данных, и нужный результат она даёт в связке с экспертной обратной связью, правилами, навыками агента и управлением контекстом. Экспертная проверка оказалась полноценной частью производственного процесса, поэтому ресурс профильных специалистов мы планируем так же внимательно, как ресурс разработки», — говорит Владимир Терехин, руководитель продуктового портфеля РОЛЬФтех.

Одной классификации недостаточно

Следующий этап — связать сервисную работу не только с узлом автомобиля, но и с конкретным типом действия и необходимыми запчастями.

Первоначальный справочник содержал 65 видов воздействий. После проверки на реальных данных и согласования со специалистами осталось 43 используемых типа, среди которых замена, установка и диагностика.

Связи между операциями и деталями восстанавливаются по истории заказ-нарядов.

Запчасть попадает в список кандидатов, если она встречается вместе с определённой работой как минимум в половине соответствующих заказ-нарядов. После этого связь проверяет профильный мастер-консультант по конкретной марке.

Сейчас запчастями покрыто около 15% сервисных работ, но именно на эти операции приходится примерно 80% заказ-нарядов. Поэтому дальнейшая валидация идёт прежде всего по частотности.

Зачем это нужно клиенту и сервису

Нормализация выполняется в рамках развития цифровой платформы «Флора» — Dealer Digital Platform, которая объединяет продажи и выкуп автомобилей, сервис, запчасти, склад и взаимодействие с клиентами в единой модели данных.

После внедрения нового справочника система должна получить возможность связывать в одном процессе:

запрос клиента → автомобиль → сервисную операцию → необходимые запчасти → историю обслуживания.

Исторические названия при этом полностью не исчезнут. Они останутся вторым уровнем справочника, поскольку именно с ними связаны конфигурации автомобилей и нормо-часы, а опытным сотрудникам привычные обозначения позволяют быстрее находить нужную операцию.

Клиентский эффект ещё предстоит измерить

РОЛЬФтех пока не заявляет об изменении скорости обслуживания или других клиентских показателей.

Причина проста: новый справочник ещё не запущен в промышленную эксплуатацию.

Следующим этапом станет UX-исследование со специалистами, которые занимаются записью клиентов, после чего обновлённые данные будут интегрированы во «Флору».

В интерфейсе также планируется механизм обратной связи: сотрудник сможет отметить некорректную запись, после чего её проверит группа модераторов.

Релиз нового справочника во «Флоре» намечен на декабрь 2026 года. После запуска команда планирует измерять уже реальные продуктовые показатели и влияние новой структуры данных на работу сервиса.