На днях меня попросили коллеги из RZDdigital высказаться по теме применения больших языковых моделей ИИ на железнодорожном транспорте.

LLM находят или могут найти в самое ближайшее время обширное применение на железных дорогах в большом разнообразии сценариев применений. Если обобщить зарубежный опыт в этой сфере, то можно выделить следующие направления и виды моделей.

Обучение и повышение квалификации сотрудников ж/д

Cоздание обучающих материалов и курсов, помогающих сотрудникам улучшать профессиональные навыки и знания - модели могут создавать тексты, диалоги и сценарии, которые помогут сотрудникам отработать взаимодействие с другими сотрудниками и с пассажирами, лучше осознать свои обязанности и процедуры. Это может быть обучение по теме правил безопасности, техобслуживания и т.п. Онлайн-курсы на базе материалов, подготовленных с LLM помогут проводить обучение персонала в удобное время. Языковые модели могут помочь оценивать знания сотрудников, например, в формате тестов.

Поддержка пассажиров

Чат-бот на основе LLM может помочь пассажирам находить информацию о расписании движения поездов, маршрутах, ценах на билеты, правилах перевозки багажа, питании в поезде. Чат-бот способен помочь получить различные услуги, включая продажу или обмен билетов, онлайн, на вокзале или в поезде. Рекомендации могут быть и персонализованными, за счет информации о предпочтениях клиента. Бот может автоматически информировать пассажиров о задержках или отменах поездов, предоставляя информацию об альтернативных маршрутах или пересадках. Он способен помочь пассажирам в ситуации потери багажа и при возникновении других коллизий, типичных для железнодорожных путешествий.

LLM - основа для автоматизации обработки запросов клиентов по телефону, почте, в соцсетях и чатах.

Чат-боты на основе LLM могут давать пассажирам информацию о достопримечательностях на маршруте, вокзалах, отелях и т.п. Они способны заняться развлечением пассажиров - предложить им игры, музыку или новости по теме, интересной пассажиру.

Техподдержка функционирования железных дорог

LLM могут помочь с планировании маршрутов для поездов с учетом времени суток, погоды, дня недели, сезона, информации о ремонтных работах и т.п.

LLM способны автоматически генерировать отчеты о состоянии поездов, инфраструктуры и т.п. на основе данных, собираемых автоматически или железнодорожным персоналом.

Выявление системных и прочих проблем с обслуживанием пассажиров на железных дорогах

Можно анализировать свежие сообщения в соцсетях и блогосфере, выявляя общее в жалобах и недовольстве, высказываемом пассажирами, что даст импульс к улучшению работы железных дорог и обслуживанию пассажиров.

Что предстоит сделать в области LLM для ж/д?

Обучить модели с тем, чтобы они понимали и генерировали текст, релевантный для железнодорожной отрасли конкретной страны;

Создать чат-боты на основе LLM, способные вести диалог с пассажирами как текстом (с доступом из популярных мессенджеров, браузеров, включая мобильные приложения), так и голосом.

Обеспечить интеграцию LLM и чат-ботов с системами железных дорог.

Это в ближайшей перспективе, скорее 2, чем 5 лет.

Что получим при правильном использовании LLM

Рост качества обученности персонала, качества обслуживания клиентов, снижение расходов, повышение эффективности работы железных дорог.

--

За новостями телекома и IT удобно следить в телеграм-канале abloud62. Региональные новости и анонсы пресс-релизов вы найдете в канале abloudRealTime, также подключайтесь к каналу Бойко про телеком ВКонтакте

теги: искусственный интеллект железнодорожный транспорт железные дороги

--