Поделиться
По какой причине запрос «Соедините с оператором» остается лидером у чат-ботов
Ключевые цели внедрения ИИ в службе поддержки — оптимизировать штатное расписание, автоматизировать обработку запросов и оценивать уровень сервиса. Набор технологий для этого широко известен. Основная трудность заключается в том, чтобы адаптировать алгоритмы под специфику конкретного бизнеса. Практическими кейсами на конференции «Современные контакт-центры 2025», организованной CNews Conferences, поделились эксперты. Официальным партнером события выступила DM Solutions.
Люди или алгоритмы
Клиенты стремятся получать ответы мгновенно, предпочитая звонок в службу поддержки самостоятельному поиску данных. Но бесконечно расширять штат операторов невозможно. Андрей Лысенко, возглавляющий департамент развития бизнеса «Яндекс Нейросаппорт», считает, что решение кроется в повсеместном внедрении ИИ-ассистентов. Яркий пример — Нейросаппорт, агент на основе YandexGPT, который берет на себя рутинную часть работы, освобождая от нее специалистов текстовой поддержки.
Этот инструмент функционирует в нескольких форматах: предоставляет оператору готовые варианты ответов, работает в режиме автоответчика, а также выступает в роли интеллектуальной системы поиска по базе знаний и сценариев. Нейросаппорт применяется на всех этапах клиентского сервиса. Как отметил Андрей Лысенко, сервис уже успешно работает на «Яндекс.Маркете». 70% предлагаемых им оператору подсказок обладают высоким качеством: 45% можно использовать без правок, а еще 15% требуют лишь минимальной корректировки. В среднем это позволяет сократить время обработки обращений в контакт-центре на 15%.
Результат внедрения ИИ-подсказок для операторов в типичном контакт-центре
«Сокращение персонала негативно сказывается на уровне сервиса. Избежать этого позволяет только искусственный интеллект», — добавила Ольга Покатаева, директор по автоматизации клиентских коммуникаций DM Solutions. Она перечислила различные ИИ-решения: виртуальные ассистенты, тренажеры для отработки диалогов, речевую аналитику.
Контакт-центр нового поколения
Их использование позволяет сократить прямые затраты до 35% за счет оптимизации фонда оплаты труда (меньше рутины — выше лояльность сотрудников), административных расходов и потерь от ошибок. Диалоговые тренажеры и ИИ-наставник ускоряют процесс адаптации новых сотрудников на 40-50%. Это напрямую способствует профессиональному развитию операторов и снижает эмоциональное выгорание. Сквозная аналитика и отчетность дают не просто сухие цифры, а понимание причин происходящего, что позволяет целенаправленно улучшать ключевые показатели: NPS, индекс удовлетворенности клиентов (CSI) и конверсию в продажах.
«За искусственным интеллектом — будущее, и его возможности далеко не раскрыты полностью», — убежден Юрий Ларин, директор по развитию бизнеса Infobip. В скором времени мы станем свидетелями взаимодействия бота с ботом — например, «Алиса» сможет самостоятельно записать пользователя на прием к врачу. Однако пока самый частый запрос, адресованный чат-боту, остается прежним: «Соедините с оператором».
Именно живой специалист, а не автоматизированная система, представляет компанию для клиента. Следовательно, его необходимо защищать. С этой целью был внедрен специальный бот, выполняющий роль "громоотвода". Он вступает в разговор с теми клиентами, которые регулярно выражают недовольство и эмоционально истощают операторов. Этот ассистент способен с пониманием отреагировать на раздражение клиента: анализирует данные в корпоративных системах, формирует ответ, учитывающий эмоциональный тон обращения, чтобы снять напряженность и перевести беседу в продуктивное русло. Как отметил Юрий Ларин, использование такого "громоотвода" позволило снизить текучесть кадров среди операторов на 20-25%.
Цифровые помощники для HR
Обсуждая применение искусственного интеллекта в контакт-центрах, часто имеют в виду сферу управления персоналом, обработку запросов, а также интеллектуальный анализ и контроль. К примеру, на закрытие одной вакансии специалист по кадрам тратит в среднем 35 часов, тогда как цифровой помощник справляется на 44% быстрее — ему можно поручить первичный отбор резюме и проведение вводного собеседования.
Михаил Гордеев, эксперт по маркетингу в мессенджерах (Сколково), объяснил, как обучают таких ассистентов на основе крупных языковых моделей с применением сложных методов промпт-инжиниринга. По результатам такого собеседования HR-менеджер получает детализированную таблицу: кто прошел отбор; на каком этапе кандидат прекратил участие; количество набранных баллов; итоговый вердикт и пояснение от ИИ. По его словам, цифровой агент должен взять на себя функции как минимум одного сотрудника кадровой службы.
В России насчитывается свыше 15 миллионов самозанятых специалистов. К их услугам прибегают 74% крупных и средних предприятий. Одна из наиболее востребованных для них профессий — оператор контакт-центра. Таким внештатникам обычно поручают обзвон, подтверждение заказов, первичную техническую поддержку и работу на "горячих линиях". Одно из ключевых преимуществ сотрудничества с самозанятыми — возможность привлекать граждан не только России, но и других государств.
Пример: автоматизация взаимодействия с самозанятыми в кол-центре
Артур Муравьев, руководитель направления внешних коммуникаций ReStaff, предложил использовать для оформления трудовых отношений с такими специалистами платформу ReStaff. Согласно его оценкам, это в 13 раз экономичнее, чем самостоятельно администрировать работу внештатника силами кадрового отдела.
Потенциал ИИ в контакт-центрах
Алексей Хохлов, технический директор компании «Современные коммуникационные технологии», рассказал о работе с клиентами, желающими расторгнуть договор страхования. Задача компании — убедиться, что запрос поступает не от мошенников, и попытаться убедить клиента сохранить договор. В 2023 году было принято решение подключить искусственный интеллект для обработки подобных обращений.
Принцип работы
Первичный звонок клиента теперь принимает IVR-система, которая распознает тип интересующего финансового продукта. Далее подключается интеллектуальный ассистент — он проясняет цели обращения, собирает требуемые данные и направляет вызов соответствующему специалисту.
Внедрение технологий искусственного интеллекта открыло возможность для детального изучения переговоров. Было выделено свыше 160 критериев, влияющих на отказ от услуги и степень клиентской лояльности. Эти данные легли в основу тренингов для консультантов, что способствовало увеличению показателя сохранения клиентов.
«Нейронные сети в нашей компании применяются не только для общения — они анализируют поступающие обращения», — отмечает Наталья Лошкарева, директор по проектному управлению клиентского сервиса DPD в России. Деятельность компании сосредоточена в b2b-сфере, где основное взаимодействие происходит через переписку, требующую юридической корректности. 55% ответов формирует автоматизированная система «Юля Романова». Она обрабатывает обращения через электронную почту, онлайн-чат и телефонные каналы.
«Юля» не ограничивается предоставлением справок, а также решает комплексные задачи, внося коррективы в процедуру сопровождения заказа. Она формирует персонализированный ответ для каждого запроса, учитывая параметры конкретного заказа, отслеживает смену его статусов и самостоятельно инициирует взаимодействие.
Андрей Голомысов, руководитель контакт-центра ГК «Самолет», считает фундаментом эффективной работы контакт-центра наличие комплексной базы знаний. Она должна содержать полезные и, что критически важно, своевременно обновляемые сведения. При этом информация должна представляться в понятном, удобном и привлекательном для клиента формате.
Андрей Голомысов описал, как организовано рабочее место менеджера по продажам в контакт-центре «Самолета». Это единая точка доступа ко всем корпоративным системам, включая базу знаний с регулярно актуализируемыми описаниями объектов и текущими сроками сдачи, инструментами расчета ипотеки и рассрочки с учетом региональных программ, возможностью применения скидок, описанием строительных технологий и глоссарием с подсказками. В базе реализована система точного поиска и фильтрации материалов. «Наша цель — создать максимально комфортные условия для сотрудников, что неизменно повысит уровень продаж», — уверен Андрей Голомысов.
«Обычно первым, с кем сталкивается клиент при обращении в компанию, становится чат-бот. Это экономически эффективно для бизнеса, но не всегда соответствует ожиданиям клиента, который желает общаться с живым оператором», — говорит Николай Ананьев, начальник управления клиентских коммуникаций СК «Росгосстрах». В его компании приняли решение внедрять ИИ во внутренних процессах, однако при обращении к поставщикам выяснилось, что большинство их решений сфокусированы на продажах. «Никто не знает специфику вашего контакт-центра и внутренние процедуры лучше вас самих; ни один вендор не предложит идей, которые полностью удовлетворят ваши потребности», — поясняет Николай Ананьев.
В компании «Росгосстрах» были приняты меры по внедрению ряда инноваций: разработан робот для уточнения запросов клиентов с целью точной маршрутизации звонков, внедрена автоматическая классификация обращений, запущен мониторинг причин повторных обращений в масштабах всего контакт-центра с оперативным реагированием, а также налажен постоянный анализ факторов неудовлетворённости клиентов. Помимо этого, была запущена система моментального оповещения по триггерным словам — она активируется, когда в обращении клиента обнаруживаются угрозы подачи жалоб в контролирующие инстанции или публичные ресурсы.
В перспективе планируется разработать и внедрить анализ поведения клиентов после завершения звонков и чатов, которые привели к жалобам. Это поможет оценить вероятность возникновения негативных ситуаций со стороны клиентов и заранее предпринимать соответствующие меры.
Геннадий Гребеник, CDTO ФОРА Банка, поделился, что в его организации процесс цифровой трансформации стартовал пять лет назад. Была основана собственная ИТ-компания, где сейчас трудятся 80 специалистов, и реализовано 34 проекта. Банк провёл аудит клиентских взаимодействий и установил, что 30% из них проходят через контакт-центр, причём 55% звонков относятся к категории критичных. «Мы сформировали критерии качества обслуживания и осознали, что по сути нам требуется оператор-супергерой. Однако в реальности это недостижимо», — отметил Геннадий Гребеник.
Изучив доступные на рынке решения для контакт-центров, в банке пришли к выводу, что пока не готовы задействовать около 80% их возможностей, а следовательно, приобретать их нецелесообразно. В течение пяти недель удалось разработать прототип собственной платформы, которая, среди прочего, использует инструменты искусственного интеллекта для расшифровки речи, анализа текста и эмоциональной окраски диалога. Геннадий Гребеник детально описал это решение, подчеркнув, что его стоимость оказалась втрое ниже готового продукта и, что важнее всего, оно полностью отвечает запросам заказчика.
Короткая ссылка
