ГЕНЕРАТИВНІ МОДЕЛІ ДЛЯ СТВОРЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ СЦЕНАРІЇВ КОМУНІКАЦІЇ У CRM-СИСТЕМАХ

Анотація

У статті представлено модульну архітектуру CRM, яка поєднує емоційно-когнітивний аналіз клієнта з динамічним формуванням персоналізованих сценаріїв комунікації за допомогою великих мовних моделей. Ключовим елементом є механізм структурованого промпту, який включає рольові інструкції, історію діалогу, опис стану клієнта та бізнес-правила. Метою дослідження є розроблення й експериментальна оцінка підходу до генерації сценаріїв, що одночасно враховують емоційні та когнітивні параметри користувача для підвищення резонансності відповідей і якості взаємодії.

Стан клієнта подано у вигляді двох нормованих векторів – емоційного та когнітивного, що дозволяє компактно описати його поточні реакції й наміри. На основі цих векторів формується динамічний структурований промпт, який використовується для генерації релевантних альтернативних сценаріїв відповіді. Кожен сценарій оцінюється через резонансну функцію, а оптимальний варіант обирається селектором стратегій з урахуванням резонансу та попередньої ефективності. Баланс між емоційним і когнітивним компонентами динамічно коригується RL-агентом.

Робота формалізує двокомпонентне (емоційне та когнітивне) представлення стану клієнта для генеративної персоналізації, вводить резонансну функцію як метрику відповідності сценарію та вперше поєднує динамічне формування промптів з емоційно-когнітивним аналізом клієнта для побудови високорезонансних сценаріїв комунікації.

Ефективність системи оцінювалась у симульованому середовищі на основі 500 діалогових сесій із варіативними емоційно-когнітивними профілями клієнтів. Порівняння з базовою (baseline) моделлю продемонструвало істотне покращення ключових метрик: середній показник резонансу зріс з 0.62 до 0.71, частка високорезонансних сценаріїв збільшилася з 28% до 43%, а кількість сценаріїв з низьким резонансом зменшилася удвічі – з 22% до 11%. Отримані результати підтверджують, що динамічно сформовані генеративні сценарії забезпечують вищу персоналізацію, стабільність поведінки та потенційне зростання конверсії.

Запропонована модель демонструє ефективність генеративних алгоритмів у CRM-системах, здатних адаптувати стиль і зміст комунікації до поточного емоційно-когнітивного стану клієнта в реальному часі. Механізм динамічного промптування та резонансного вибору сценаріїв може бути інтегрований у чат-боти, контакт-центри та сервісні платформи, підвищуючи якість автоматизованих відповідей і зменшуючи частку нерелевантних повідомлень без змін у бізнес-логіці.