С 10 минут до 2 секунд: как нейросети ускоряют поддержку и разгружают операторов

ИИ отвечает за 2 секунды там, где раньше требовалось 10 минут, обрабатывает 30% запросов и возвращает в работу более 50% упущенных звонков. Рассказываем, как нейросети уже применяются в клиентской поддержке — от ритейла до финансов и образования.

Искусственный интеллект активно трансформирует клиентский сервис. По данным Intercom, 45% служб поддержки уже используют нейросети — для ускорения ответов, анализа диалогов и контроля качества сервиса. Технологии не заменяют операторов, а дополняют их, освобождая от рутины и позволяя сосредоточиться на сложных кейсах.

Разбираемся, как ИИ работает в клиентской поддержке и какие результаты уже получает бизнес.

Один из самых популярных сценариев применения ИИ — автоматическая классификация обращений и генерация ответов на типовые вопросы на основе базы знаний. Это позволяет разгрузить операторов и ускорить ответы на стандартные запросы.

Так, команда «Инфосистемы Джет» использовала YandexGPT, чтобы за один месяц автоматизировать сервисный центр. Теперь нейросеть обрабатывает 30% обращений, причём 75% её ответов не требуют участия сотрудников.

Компания «СберКорус» внедрила ИИ-бота в клиентскую поддержку сервиса «Сфера Документы» — платформы для юридически значимого электронного документооборота. Ранее на обработку запроса у оператора уходило в среднем 10 минут, теперь чат-бот отвечает за 1–2 секунды.

Нейросети также умеют проверять качество клиентского сервиса: анализировать ответы операторов, выявлять ошибки и предлагать способы их исправления.

Команда Авто.ру Бизнес внедрила YandexGPT в сервис «Анализ качества звонков», с помощью которого дилеры могут выявлять ошибки в общении и повышать конверсию входящих звонков в продажи. В 2024 году виртуальный помощник помог вернуть в работу более 50% едва не упущенных клиентов. Средняя конверсия в продажу составила 45%.

Онлайн-школа «ИнтернетУрок» использует Yandex SpeechSense, чтобы автоматизировать оценку качества общения операторов. Ранее вручную проверяли лишь 5–10% звонков, теперь объём проанализированных обращений вырос в 8 раз. Система не только выявляет проблемные диалоги и формирует отчёты на основе смысловых тегов, но и помогает улучшить процесс обучения сотрудников, перераспределить нагрузку в претензионной группе и точнее отслеживать уровень удовлетворённости клиентов. Результаты анализа также используются для обучения голосового робота и планирования новых сценариев поддержки.

ИИ работает и в публичных сервисах. Например, в московском общегородском колл-центре голосовой помощник имитирует звонки пользователей и проверяет доступность операторов, скорость и полноту их ответов. Это помогает системно улучшать качество поддержки.

Чем быстрее оператор находит нужную информацию, тем выше скорость ответа и удовлетворённость клиента. Нейросети помогают автоматизировать этот процесс: анализируют, какие ответы были полезны другим клиентам, и подбирают актуальные материалы из базы знаний.

В Альфа-Банке виртуального помощника используют для поддержки сотрудников, работающих с новой CRM-системой. Он анализирует обращения клиентов в реальном времени и помогает сотруднику найти нужный ответ в базе знаний — на основе шаблонов, показавших наилучшие результаты в прошлом. Это позволяет быстрее обрабатывать запросы, снижает нагрузку на операторов и помогает им быстрее адаптироваться к новым процессам. Помимо этого, бот помогает банку без потери качества сократить среднее время ответа клиенту — оно уменьшилось на 45 секунд.

Обработка аудио — ещё один важный сценарий. Современные ИИ-сервисы сначала переводят звонки в текст, а затем анализируют содержание и тональность: были ли операторы вежливы, менялась ли интонация, не было ли признаков раздражения со стороны клиента.

В МТС Exolve встроили Yandex SpeechSense, чтобы анализировать записи звонков. С помощью технологии синтеза речи Yandex SpeechKit сервис превращает аудио в текст. Затем в дело вступает YandexGPT: определяет тему разговора, выделяет основные проблемы, суммаризирует суть и помогает выявлять тенденции — ещё до того, как они повлияют на бизнес.

Команда MANGO OFFICE внедрила YandexGPT в собственный сервис «Речевая аналитика». Раньше руководителям приходилось вручную искать нужные голосовые звонки по ключевым словам. Теперь достаточно одного запроса, и система сама находит нужные фрагменты, помогая оперативно анализировать качество работы сотрудников.

А компания Voxys автоматизировала обработку звонков с помощью голосовых роботов на базе Yandex SpeechKit Brand Voice. Решение позволяет распознавать и синтезировать речь, вести «живой» диалог с клиентами, обрабатывать типовые запросы и проводить опросы. В результате Voxys снизила затраты на оплату труда на 25–30% и повысила качество обслуживания.

ИИ-системы работают круглосуточно, без перерывов и усталости. Они одинаково хорошо обрабатывают запросы по нескольким каналам и мгновенно выдают ответы, если ресурсы системы позволяют. Это помогает снизить нагрузку на операторов, сократить среднее время обработки запроса (АНТ) и повысить качество сервиса.

Плюс — в персонализации: нейросети подстраивают ответы под клиента, не отклоняясь от скриптов. Минус — в сложности внедрения. Даже готовое решение потребует интеграции с базой знаний, CRM и другими системами. Ещё один важный фактор — качество исходных данных: плохо структурированные или устаревшие базы знаний могут сильно снизить эффективность ИИ.

ИИ в службе поддержки — не просто модный инструмент, а реальный способ повысить эффективность, особенно в масштабируемых процессах. Чтобы внедрение привело к ощутимому результату, стоит учитывать несколько факторов:

Хотите узнать больше о возможностях нейросетей и облачных технологий для бизнеса? Подписывайтесь на телеграм-канал Yandex Cloud и будьте в курсе трендов.

Другие статьи о пользе ИИ для компаний: