Содержание
Сегодня 60—80% телефонных обращений клиентов в компании обрабатываются AI-ассистентами. Так, например, Сбер внедрил цифрового помощника в свою службу поддержки для юридических лиц. Он распределяет звонки по операторам, оценивает качество их работы, помогает найти информацию и сам закрывает часть обращений. Общая экономия за прошлый год достигла 300 млн рублей, а среднее время маршрутизации сократилось в 3,5 раза и сейчас составляет всего 18 секунд. Рассказываем, как российский бизнес использует AI-помощников.
Умнее чат-бота: что такое интеллектуальный цифровой ассистент
Интеллектуальный цифровой ассистент — это программа, написанная под конкретную задачу. Такие виртуальные помощники на основе искусственного интеллекта взяли лучшее от RPA (robotic process automation — технологии, когда программа использует интерфейс точно так же, как и человек), чат-ботов и голосовых помощников.
В отличие от первых, они могут распознавать и генерировать речь, а в отличие от вторых умеют обучаться и даже обращаться к человеку, если нужно выполнить какую-то задачу. Например, написать текст или сгенерировать логотип.
Уже этих возможностей иногда достаточно, чтобы делегировать AI-ассистентам для бизнеса определённые процессы. Так, бренд йогуртов создал нейроинфлюенсера, который автоматизированно ведёт соцсети компании и рассказывает аудитории о новых продуктах.
От клиентского сервиса к разработке
По данным опроса «Яков и Партнёры», более 40% российских предприятий внедряют AI-решения в свои бизнес-процессы. А 68% из тех, кто уже использует генеративный AI, за последний год получили реальный финансовый эффект на EBITDA в размере до 5%.
Среди лидеров по внедрению AI-решений — компании банковского сектора, сектора технологий и ИТ, розничного бизнеса и производители потребительских товаров.
Цифровые ассистенты могут помочь бизнесу в оптимизации процессов по нескольким направлениям. По данным «Яков и Партнёры», чаще всего AI-технологии используются в корпоративных коммуникациях, маркетинге и продажах. Но также растёт доля компаний, которые внедряют AI в процессы разработки. Например, телеком-компания объявила о создании собственной генеративной сети Software 2.0, которая призвана сократить время на разработку программного кода на 40% и, по подсчётам компании, позволит сэкономить до 4 млрд рублей в год.
Что экономят компании при использовании AI-ассистентов
Как устроены AI-ассистенты: от LLM до ваших данных
AI-ассистент (LLM) — это программа на базе искусственного интеллекта. От чат-ботов она отличается тем, что может обучаться на огромных массивах текстовых данных, адаптироваться под пользователя и принимать решения самостоятельно.
Приведём простой алгоритм работы больших языковых моделей (LLM).
Как работает связка LLM + RAG
Источник: likevr.ru
В чём разница между чат-ботом и AI-ассистентом
Источник: lpmotor.ru
AI в российском бизнесе
Источник: «Яков и Партнёры»
Практическое применение: сценарии для отделов продаж, поддержки и аналитики
Директор по искусственному интеллекту Сбер Бизнес Софт Максим Иванов отмечает, что чаще всего AI-ассистентов используют российские компании из сферы торговли, строительства, производства, туризма и медицины.
Рассмотрим несколько примеров из разных отраслей, как AI-ассистент повлиял на снижение операционных расходов (OPEX) компаний.
Ритейл
Розничная сеть применяет виртуальных помощников для рекрутинговых целей. У компании более 6000 магазинов, которым постоянно требуется персонал. Количество HR-специалистов, ответственных за наём, за последние несколько лет увеличилось в два раза, но их всё равно не хватало. Поэтому сеть решила автоматизировать рекрутинг и внедрила AI-ассистентов. Они анализируют резюме, оценивают их по ряду параметров, проводят первичный опрос кандидатов и приглашают их на очные встречи с представителями HR-отдела. Сейчас один такой бот проводит отбор и доводит до собеседования более 1000 кандидатов в месяц.
Недвижимость
В агентстве недвижимости сотрудники регулярно обзванивали клиентскую базу, когда появлялись новые интересные предложения по новостройкам. Это занимало много времени и ресурсов. Внедрив виртуального ассистента, компания сократила трудозатраты почти в пять раз. Он сам общается с покупателями и информирует их. Инструмент не только автоматизировал процесс, но и повысил конверсию, а количество повторных обращений выросло в 13 раз.
ИТ-сфера
Один из ключевых продуктов ИТ-компании-разработчика — платформа по управлению корпоративными знаниями. Клиенты компании используют её для работы с информацией о своих услугах, там содержатся различные регламенты, шаблоны договоров и другая информация. Изначально сервис работал как интернет-поисковик: пользователи вводили запрос и получали ссылки на документы. Дальше им приходилось самостоятельно изучать подборку и искать нужное. Внедрение AI-ассистента, который не просто даёт ссылки на информацию, а сам формирует готовый ответ, сократило время поиска в четыре раза.
Онлайн-школы
Школа по построению голоса и речи успешно внедрила AI-ассистента в бизнес. Проблема состояла в том, что были огромные объёмы информации, которые невозможно анализировать вручную, находить ошибки и инсайты. Автоматизация клиентского сервиса с помощью AI помогла мониторить качество продаж, собирать данные по аудитории и обратной связи, анализировать возражения. В результате ежедневной аналитики повысилось качество анализа звонков с 75 до 93%.
Транспорт
Крупное промышленное предприятие с собственной транспортной службой столкнулось с высокими расходами на топливо и обслуживание транспорта, также были постоянные задержки поставок из-за пробок и неэффективных маршрутов и неравномерная загрузка автомобилей. Когнитивных ассистентов применили для прогноза логистических загрузок. AI анализирует графики заказов, формирует оптимальные планы доставки, учитывает пробки, погоду и ремонт дорог, распределяет продукцию по весу, объёму и срочности заказов. В результате транспортные расходы снизились на 22%, время доставки сократилось на 28%, точность исполнения заказов выросла до 96%. Теперь клиенты довольны благодаря предсказуемым поставкам, а руководство может контролировать передвижения в реальном времени.
Медицина
В клиниках используют разработку AI-ассистента, который анализирует медицинскую документацию и помогает врачам принимать решения о выборе лечения. Нейросеть автоматически заполняет документацию, проверяет назначения на совместимость лекарств и выявляет риски побочных эффектов. Решение экономит до 30% времени врача.
Инструкция: 5 шагов для внедрения AI-ассистента
Что сдерживает внедрение AI-ассистентов?
Руководитель «Лаборатории инноваций Норбит» (входит в группу «Ланит») Дмитрий Демидов отмечает, что главными сдерживающими факторами внедрения AI остаются серьёзные требования к оборудованию при запуске таких решений в продуктивную эксплуатацию, а также небольшое количество специалистов и команд, которые могут правильно использовать AI в составе систем. Это в равной мере относится и к AI-ассистентам для бизнеса — частному случаю применения технологии.
Кроме того, внедрение решений на базе искусственного интеллекта требует от компаний большого объёма инвестиций.
Всё это, как отмечают эксперты, приводит к тому, что российские компании пока достаточно осторожно инвестируют во внедрение генеративного AI: около 76% опрошенных на горизонте одного года планируют выделить на это менее 1% бюджета на ИТ и цифровизацию.
Лишь 40% компаний e-commerce готовы потратить 1—3% бюджетов, треть компаний в медиа и ИТ — 3—5% бюджетов, а 20% компаний в телекоме планируют потратить на генеративный AI более 10% бюджета, объясняя это значительным потенциалом использования генеративного искусственного интеллекта в клиентской поддержке.
Человеческим фактором сдерживания развития личных AI-ассистентов является нежелание пользователей общаться с персональным помощником. Однако эксперты уверены: ассистенты на базе искусственного интеллекта будут «очеловечиваться», общаться с ними со временем станет проще, добавится эмоциональная составляющая общения робота с человеком. По прогнозам компании Сбер Бизнес Софт, рынок AI-ассистентов в России в ближайшее время будет расти примерно на 20—30% в год.
Что дальше?
По оценке консалтинговой компании Gartner, уже к 2025 году 80% процессов продуктовой разработки будет предполагать использование генеративного AI, 80% организаций, осуществляющих клиентскую поддержку, внедрят AI для роста продуктивности специалистов поддержки и улучшения клиентского опыта, а к 2028 году 60% b2b-продаж будут осуществляться при помощи различных видов цифровых ассистентов.
Дмитрий Демидов говорит, что в таких показателях нет ничего удивительного, а использование генеративного интеллекта в этих сферах выглядит вполне логично. В будущем такие решения, как, например, внедрение виртуальных AI-помощников для операторов, чтобы готовить черновики персонифицированных ответов, будут для вендоров «само собой разумеющимся». «Если же взять b2b-продажи, то тут нужно в первую очередь смотреть на крупные вендорские продукты, такие как CRM и инструменты для лидогенерации. Генеративные модели будут помогать писать заказчикам письма, подбирать информацию из баз знаний и выступать в роли ассистентов для менеджеров по продажам», — заключает эксперт.
При этом сферы, где использовать генеративные модели будут в последнюю очередь, также останутся, например сфера высшего менеджмента организаций. Помощники на базе искусственного интеллекта не будут отвечать за принимаемые решения и ещё долго не смогут удерживать весь тот контекст человеческого общения и отношений, за счёт которых происходит управление компаниями, принятие и реализация стратегических задач.
Главное по тексту
Сегодня 60—80% телефонных обращений клиентов в компании закрываются AI-ассистентами. Интеллектуальный цифровой ассистент — это программа, написанная под конкретную задачу. Такие виртуальные помощники на основе искусственного интеллекта взяли лучшее от RPA (robotic process automation — технологии, когда программа использует интерфейс точно так же, как и человек), чат-ботов и голосовых помощников.