Искусственный интеллект

Персонализация и проактивность: зачем бизнесу внедрять генеративный ИИ в поддержку

24 июня

8 минут

Поделиться в соцсетях

Персонализация и проактивность: зачем бизнесу внедрять генеративный ИИ в поддержку

Цифровая трансформация Искусственный интеллект Интересное

Современная клиентская служба — гибридная экосистема: на первой линии всё чаще работают виртуальные помощники на основе генеративного ИИ. Они берут на себя не только маршрутизацию обращений, но и сложные аналитические задачи. По данным НАФИ (Национального агентства финансовых исследований), искусственный интеллект задействован в работе с клиентами у 46% организаций в России. Рассказываем, как нейросети трансформируют работу операторов и влияют на качество сервиса.

Содержание:

Новый стандарт обслуживания: что бизнес делегирует ИИ
Зоны риска искусственного интеллекта
Метрики эффективности: как измерить пользу ИИ
Агентные системы: эволюция службы поддержки
Главное по тексту

Новый стандарт обслуживания: что бизнес делегирует ИИ

Генеративный искусственный интеллект успешно справляется с обработкой больших массивов данных. Если раньше оценка качества диалогов с клиентами проводилась выборочно (~ 3% записей), то сегодня нейросети анализируют до 100% голосовых и текстовых обращений. Система автоматически оценивает соблюдение стандартов, подсвечивая руководителям проблемные зоны в режиме реального времени.

На 30–70%

сокращается время обработки сложных клиентских запросов благодаря ИИ

ИИ стал незаменимым инструментом и в работе с претензиями. Нейросеть способна мгновенно сопоставить жалобу пользователя с историей покупок и юридической базой, предлагая оператору готовый вариант решения проблемы. Это ускоряет обработку рекламаций на 30–70%.

Активно внедряется протоколирование диалогов и автоматический поиск по базе знаний. В процессе разговора с клиентом ИИ-помощник определяет интент (цель запроса) и выводит на экран оператора подсказки: технические характеристики товара, условия доставки, персональные скидки. Это позволяет даже новичкам работать на уровне экспертов клиентской поддержки.

Пётр Гринь

владелец продукта направления ИИ в компании BPMSoft (ИТ-холдинг LANSOFT)

ИИ уже берёт на себя значительную часть операционной рутины, прежде всего типовые обращения, связанные с навигацией, базовыми действиями и поиском информации. На практике это особенно заметно во встроенных ассистентах: при интеграции ИИ в поиск по базе знаний или интерфейс продукта пользователь быстрее получает релевантный ответ без участия человека. Такой подход меняет саму роль живого оператора. Он уходит от обработки типовых запросов и фокусируется на сложных кейсах, где важны контекст, интерпретация и доведение задачи до результата. Функция смещается от исполнения к управлению ситуацией: оператор становится экспертом, а ИИ — первым уровнем, который фильтрует поток обращений и закрывает рутинные сценарии, высвобождая ресурсы для более квалифицированной работы.

Главное изменение 2026 года — переход от шаблонных ответов к персонализации. ИИ-ассистенты начали использовать прогнозную аналитику. Система видит, что у клиента заканчивается срок действия подписки или подходит время техобслуживания автомобиля, и первой инициирует диалог. Это превращает сервис из реактивного (ответ на запрос) в проактивный (предотвращение проблемы).

Кроме того, возможности ИИ позволяют проводить оценку эмоциональной реакции собеседника. По интонациям и темпу речи или стилистике сообщения в чате ИИ определяет внешние сигналы (уровень раздражения, тревоги) и адаптирует сценарий ведения диалога для снижения риска конфликта.

Рынок эмоционального ИИ (Emotion AI) значительно увеличился за последние годы. Основные драйверы — растущее внедрение ИИ и машинного обучения в корпоративных решениях, повышение спроса на персонализированное взаимодействие с клиентами, а также развитие технологий распознавания речи и лиц. По прогнозам аналитиков Business Research Company, он увеличится с 32,6 млрд долларов в 2025 году до 51,2 млрд долларов к 2030-му при среднегодовом темпе роста 9,4%.

Прогноз развития рынка распознавания эмоций при помощи ИИ, млрд долларов

Источник: The Business Research company

В условиях такой автоматизации и делегирования процессов ИИ встаёт вопрос, где проходит этическая граница между полезной персонализацией и манипуляцией состоянием клиента. Как компаниям не перейти эту черту? «Граница проста: персонализация помогает клиенту быстрее достичь его цели, манипуляция навязывает нашу, — считает директор по управлению проектами клиентского сервиса DPD в России Наталья Лошкарёва. — Если ИИ считывает раздражение, чтобы переключить на живого оператора, — это забота. Если использует тревожность, чтобы продать страховку, — манипуляция. Правило для компаний: не применять эмоциональные данные в продажах, не накапливать психологические профили, не давить на клиента в момент уязвимости».

Параллельно с растущей автономностью ИИ роль живого оператора становится более экспертной и ценной — клиентам важен человеческий контакт. Исследование Solar Staff показало, что 33% опрошенных не готовы пользоваться сервисами с полностью автоматизированной поддержкой, а 45% всегда хотят иметь возможность переключиться на человека.

Наталья Лошкарёва

директор по управлению проектами клиентского сервиса DPD в России

Оператор службы поддержки клиентов превращается из чтеца скриптов в того, кто действительно решает проблемы. Теперь его зона ответственности — нестандартные ситуации, работа с эмоциями клиента и координация между отделами. Всё, что можно автоматизировать, ушло к ИИ. Осталось то, что требует человеческого суждения и эмпатии, и именно эти навыки становятся ключевыми.

ИИ-помощник службы поддержки: поддержит диалог, проконсультирует по продуктам, поможет разрешить конфликт

Зоны риска искусственного интеллекта

Основной риск внедрения ИИ по-прежнему связан с галлюцинациями — ответами, где нейросеть выдаёт недостоверные сведения. Для минимизации этого фактора компании внедряют системы проверки и закрепляют за человеком принятие решений там, где цена ошибки высока.

На практике сегодня используется несколько взаимодополняющих механизмов, рассказывает Пётр Гринь.

Во-первых, это подход RAG (от англ. retrieval-augmented generation — «дополненная поиском генерация»). Модель не отвечает «из головы», а опирается на заранее проиндексированную базу знаний. Релевантные фрагменты документов, тарифов или внутренних регламентов подаются в контекст запроса, ответ формируется строго на их основе.
Важную роль играет этап валидации и обучения на собственных данных. Компании формируют бенчмарки типовых запросов, регулярно тестируют ответы модели и измеряют уровень ошибок и отклонений, — это позволяет постепенно калибровать систему под реальные сценарии.
Следующий слой — ограничения на уровне промптов. Модели задаётся чёткая роль, контекст и набор правил: в каких рамках она отвечает, какие темы допустимы, а какие нет, и главное — что она обязана опираться только на проверенные источники.
Наконец, используются так называемые guardrails (с англ. «ограничительные перила») — механизмы, которые фильтруют входящие запросы и исходящие ответы. «Это может быть как простая проверка по правилам (например, поиск запрещённых формулировок), так и более сложные сценарии, когда поверх генеративной модели работает дополнительный классификатор или даже вторая большая языковая модель, которая валидирует ответ на соответствие политике компании. В случае отклонений ответ блокируется или отправляется на доработку», — объясняет Пётр Гринь.

Наталья Лошкарёва рассказывает о том, какие механизмы верификации ответов ИИ применяются в компании DPD.

Защита строится на трёх уровнях:

Жёсткое ограничение контекста — модель работает только с данными из корпоративных систем, без возможности «додумывать»;
Фильтрация опасных формулировок (это слова вроде «скидка», «бесплатно» «гарантируем»);
Постверификация — модель проверяет итоговый ответ на соответствие фактам.

Кроме того, ИИ-систему прогоняют через тысячи сценариев, включая реальные кейсы. Стресс-тесты имитируют шум на линии, обрывы связи, пиковые нагрузки. Юридический сканер проверяет каждый ответ на соответствие требованиям. Параллельно запускается A/B-тестирование в «песочнице», где ИИ соревнуется с лучшими операторами. Ручная проверка сотрудниками остаётся, но только как финальный этап.

Метрики эффективности: как измерить пользу ИИ

В 2026 году классические метрики клиентского сервиса прошли трансформацию. Оценки «времени ожидания на линии» недостаточно для понимания эффективности ИИ.

Основные критерии оценки ИИ в клиентском сервисе:

AHR (от англ. AI handoff rate — «коэффициент бесшовного переключения с ИИ на человека») — если клиент начинает диалог с ботом, а затем переходит к человеку, то оператор должен мгновенно получить краткое резюме предыдущей части беседы. Время, которое оператор тратит на вхождение в контекст, в 2026 году сократилось до 3–5 секунд против 30–40 секунд ранее.
AHT (от англ. average handling time — «среднее время обработки») — время решения проблемы клиента.
AIRR (от англ. AI resolution rate — «коэффициент решения проблем искусственным интеллектом») — доля обращений, полностью решённых ИИ без переключения на оператора. Это главный показатель эффективности автоматизации.
CSAT (от англ. customer satisfaction score — «индекс удовлетворённости клиентов») — отражает общее качество сервиса и замеряется нейросетью автоматически по итогам каждого диалога через семантический анализ текста.
CSI (от англ. customer satisfaction index — «индекс удовлетворённости клиентов») — измеряет, насколько покупатели довольны взаимодействием с компанией.
ERAI (от англ. escalation rate by AI — «коэффициент эскалации ИИ») — процент переводов на оператора по инициативе клиента и по инициативе ИИ, помогающий корректно оценивать результаты по внедрению ассистента.
FCR (от англ. first contact resolution — «решение с первого касания») — определяет долю клиентских вопросов, решённых при первом обращении в службу поддержки. Согласно отраслевой статистике, благодаря мгновенному доступу ИИ к данным этот показатель у лидеров рынка вырос на 25–30%.

Наконец, бизнес оценивает сокращение операционных расходов на поддержку бэк-офиса (внутренних подразделений). Например, интеграция ИИ в процессы протоколирования позволила сократить время на постобработку звонков (after call work, ACW) практически до нуля — ИИ формирует отчёт сразу по окончании разговора.

Внедрение ИИ уже на этапе пилота приводит к ускорению обработки запросов на 15–20%, а время ответа на стандартные вопросы может сокращаться до 3 секунд.

В бизнес-отеле в пиковые дни время реакции на запросы туристов достигало 10 минут, что негативно сказывалось на конверсии бронирований. Внедрили нейросеть, которая автоматически обрабатывает обращения и даёт персонализированные рекомендации. В результате время решения сложных запросов (average handling time, AHT) сократилось более чем в два раза, конверсия бронирования выросла на 30%, а средний чек — на 15%.
ИИ-оператор на базе ГигаЧат автоматизировал 80% клиентских обращений Jivo (многофункциональный сервис для бизнеса). Ассистент обучен на базе знаний компании и работает по готовым сценариям. В результате время первого ответа пользователям сократилось на 37%, качество сервиса выросло на 20%.

Агентные системы: эволюция службы поддержки

В 2026 года фокус смещается с простых диалогов на автономное исполнение задач. Если классический ИИ-ассистент цитирует базу знаний и отвечает на вопросы, то ИИ-агент способен совершать целевые действия в рабочих интерфейсах. Как показывает исследование McKinsey, внедрение технологий агентного ИИ (Agentic AI) позволяет снизить стоимость обработки обращений до 50% при одновременном росте показателей удовлетворённости клиентов.

По мнению экспертов, будущее автоматизации клиентского сервиса — за мультиагентными системами, которые кардинально меняют логику поддержки. Мультиагентная среда объединяет несколько специализированных агентов: один анализирует эмоциональный фон разговоров, второй проверяет статус заказов и транзакций, третий управляет логистическими потоками. В результате ИИ сможет самостоятельно, без участия оператора перенаправить товар на другой склад или оформить возврат. Для клиента это означает мгновенное решение проблемы «здесь и сейчас», для бизнеса — превращение службы поддержки из центра затрат в высокотехнологичный драйвер лояльности.

Пётр Гринь

владелец продукта направления ИИ в компании BPMSoft

Рынок движется в сторону агентных систем. Ещё недавно большие языковые модели (LLM) использовались преимущественно как интерфейс для генерации ответов, а сегодня они становятся частью прикладных сценариев: получают доступ к внешним сервисам, инициируют процессы и выполняют действия от имени пользователя. В технологическом смысле речь идёт об автономных системах с элементами рассуждения: они декомпозируют задачу, формируют план, вызывают инструменты, проходят цепочку выполнения и проверяют результат. При этом в финансовом секторе и других чувствительных областях сохраняются существенные ограничения. Ключевой вопрос — работа с персональными и конфиденциальными данными. При передаче информации во внешние LLM трафик должен обрабатываться с учётом требований 152-ФЗ, включая механизмы маскирования и контроля. Проблема в том, что на рынке до сих пор не сформирован единый контур безопасности ИИ (AI Security): каждая компания фактически выстраивает собственные правила, механизмы контроля и защиты — в масштабе страны это превращается в лоскутное одеяло. Нужны отраслевые стандарты и методические рекомендации по внедрению и использованию ИИ-ассистентов, они задают минимальный базовый уровень и общий язык для требований, аудита и ответственности. Без этого масштабирование ИИ в чувствительных контурах — от государственных систем до крупных корпораций — неизбежно тормозится.

Чек-лист по автоматизации обслуживания

Для перехода к интеллектуальной поддержке клиентов эксперты рекомендуют сфокусироваться на четырёх ключевых аспектах.

Определить критические точки, где цена ошибки модели наиболее высока. В процессах с высоким репутационным и финансовым риском необходимо предусмотреть этап верификации ответа экспертом-человеком.
Соединить модель с внутренней документацией и базой знаний. Для реализации преимуществ мультиагентных систем ИИ должен иметь бесшовный доступ к корпоративным ИТ-системам: без глубокой интеграции технология останется диалоговым интерфейсом, не способным к совершению автономных действий.
Обратить внимание на безопасность. При работе с чувствительной корпоративной информацией приоритет отдаётся закрытым контурам (on-premise-решениям — «в локальной среде»). Это гарантирует сохранение конфиденциальности и предотвращает попадание данных в публичную среду.
Настроить автоматические триггеры на семантические и интонационные маркеры. Система должна распознавать нарастающую неудовлетворённость клиента на ранних этапах и превентивно переключать диалог на профильного специалиста.

Корпоративная платформа для управления экосистемой ИИ-агентов в едином интерфейсе

Главное по тексту

Генеративный ИИ в 2026 году превращает клиентский сервис из реактивного в проактивный: нейросети анализируют до 100% обращений, дают персонализированные подсказки операторам и самостоятельно решают 80% типовых запросов. Тренды — внедрение агентных систем и новые метрики эффективности. Ключевой вызов — поиск баланса между эффективностью алгоритмов и эмпатией живого сотрудника, чья роль сместилась в сторону решения экспертных и высокоуровневых задач.

Что это значит для бизнеса

Переход к проактивному сервису. ИИ предугадывает потребности клиента и первым инициирует контакт, предотвращая проблемы. Эмоциональный ИИ распознаёт настроение собеседника и адаптирует стиль общения, повышая удовлетворённость клиентов.
Эволюция роли оператора. Человек уходит от скриптов к решению нестандартных и эмоционально нагруженных кейсов, а искусственный интеллект становится суфлёром и первым уровнем поддержки.
Новые метрики. Доля решённых ИИ обращений и время бесшовного переключения на оператора вытесняют классические показатели. Лидеры рынка фиксируют рост FCR (от англ. first contact resolution — «решение с первого касания») на 25–30%.
Агентные системы. ИИ-операторы не просто отвечают, а совершают действия: перенаправляют товар, оформляют возврат, снижая стоимость обработки обращений до 50%. Мультиагентные системы объединяют специализированных агентов для автономного выполнения комплексных задач.
Риски и контроль. Внедряются механизмы проверки ответов (RAG, guardrails), стресс-тесты и постверификация для минимизации ошибок и галлюцинаций. Критически важно закреплять за человеком финальное решение там, где цена ошибки высока. Приоритет безопасности — закрытые контуры обработки данных, соответствие требованиям законодательства и отраслевые стандарты.

Редакция СберПро

Автор

Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в канале в Max. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.

Читать ещё:

‌

Цифровая трансформация Искусственный интеллект Интересное

Поделиться в соцсетях

Статья была вам полезна?

Да

Нет