Abstract
<jats:p>У статті здійснено комплексний аналіз проблематики та перспектив оптимізації інтелектуальних систем обслуговування клієнтів (Intelligent Customer Service Systems) в умовах стрімкої цифровізації бізнес-процесів. Розглянуто сучасні виклики, що постають перед діалоговими системами на прикладі платформи Alibaba Xiaomi, зокрема обмеження у семантичній інтерпретації контексту, обробці неструктурованих запитів «довгого хвоста» та підтримці природності комунікації. Проаналізовано вплив цих факторів на ключові показники ефективності, такі як час відгуку, точність відповідей та рівень задоволеності користувачів. У роботі запропоновано та обґрунтовано трирівневу стратегію вдосконалення архітектури інтелектуального сервісу з використанням передових можливостей великих мовних моделей. Перший рівень передбачає оптимізацію механізмів управління контекстом на базі архітектури Transformer. Другий рівень фокусується на реалізації повноцінної мультимодальної взаємодії. Описано підходи до інтеграції гетерогенних потоків даних (голос, зображення, текст) у єдиний векторний простір за допомогою моделей на кшталт CLIP, що забезпечує синергетичну обробку візуальних та вербальних запитів у реальному часі. Третій рівень модернізації присвячено розробці адаптивного модуля сентимент-аналізу. Розглянуто застосування алгоритмів глибокого навчання (зокрема, донавчання моделей RoBERTa) для розпізнавання складних емоційних конструктів, таких як сарказм, іронія чи приховане невдоволення. Запропоновано механізм динамічного коригування тональності відповідей та стратегій розв’язання проблем залежно від емоційного стану клієнта. Окрему увагу в статті приділено майбутнім трендам розвитку галузі, зокрема глибокій інтеграції генеративних моделей із графами знань (Knowledge Graphs). Обґрунтовано, що таке поєднання дозволить підвищити фактологічну точність відповідей, забезпечити можливість логічного виведення та мінімізувати ризики «галюцинацій» нейромереж у критично важливих сферах, таких як медицина, фінанси та освіта. На основі проведеного моделювання та аналізу прогнозних даних (2022–2025 рр.) доведено, що імплементація запропонованих рішень здатна підвищити точність контекстуального розуміння та загальний рівень задоволеності користувачів на 2–6%, що підтверджує практичну цінність дослідження для подальшого розвитку екосистем цифрового обслуговування</jats:p>