ИИ-помощники для бизнеса: как искусственный интеллект меняет клиентский сервис

Искусственный интеллект уже перешел из категории экзотики в категорию ценных производственных ресурсов. Современные решения анализируют обращения, учитывают контекст разговора, подсказывают сотрудникам и выполняют заданные действия в корпоративных системах.

Сферы применения ИИ постоянно расширяются — от HR и логистики до юриспруденции и финансов. Но самой зрелой и массовой точкой применения ИИ-помощников остается клиентский сервис: контакт-центры, продажи, поддержка клиентов и сотрудников. Именно здесь технологии прошли путь от простых голосовых меню до ИИ-агентов, и именно об этом направлении пойдет речь в статье.

Результат внедрения зависит от того, насколько точно компания выбрала сценарии, определила цели и метрики проекта.

ИИ-помощники для бизнеса — это класс корпоративных решений на основе технологий обработки естественного языка и генеративного ИИ, которые работают с данными и знаниями компании. Одни из них общаются с клиентами и сотрудниками вместо человека, другие подсказывают операторам в реальном времени, третьи анализируют уже состоявшиеся диалоги. Вместе ИИ-помощники снимают с людей рутину и повышают качество сервиса.

Голосовые и текстовые роботы

Голосовые и текстовые роботы — это чат-боты и голосовые помощники. Самая массовая и наиболее зрелая категория ИИ-помощников для коммерции. Именно с них большинство компаний начинают автоматизацию бизнес-процессов.

Отличие роботов старого поколения от ИИ-агентов на генеративных моделях

Ключевое различие между классическими роботами и современными ИИ-агентами — в способности понимать смысл и действовать автономно.

Различия между классическими роботами и современными ИИ-агентами

Современные агентные ИИ-системы обладают высокой степенью самостоятельности, могут принимать логически обоснованные решения и участвовать в многошаговых рабочих процессах.

Еще одно принципиальное отличие от старых моделей — интеграция с внешними системами. Если раньше робот мог только сказать: «Ваш заказ в пути», то современный ИИ-агент способен:

• Обратиться в CRM и проверить статус заказа.
• Связаться со службой доставки и уточнить время.
• Предложить клиенту альтернативу, если возникла задержка.
• Передать оператору полный контекст, если требуется вмешательство человека.

Классические роботы были инструментами информирования, а современные ИИ-агенты становятся активными участниками бизнес-процессов, способными не только общаться, но и совершать действия от имени компании.

На этом принципе построена платформа Naumen Erudite. Она позволяет создавать ИИ-ассистентов и автономных ИИ-агентов для голосовых и текстовых каналов с помощью no-code инструментов, сочетая классические NLU-технологии и генеративный ИИ. Благодаря этому управление поведением агентов остается в руках бизнеса, а не только разработчиков.

Ключевое различие между классическими роботами и современными ИИ-агентами — в способности понимать смысл и действовать автономно

Автоматизация входящих обращений

Входящие коммуникации — самый массовый сценарий применения ИИ-помощников. Голосовые и текстовые роботы принимают звонки и сообщения от клиентов, снимая с операторов рутинные задачи и обеспечивая обслуживание в режиме 24/7.

Типовой сценарий применения ИИ в клиентских сервисах и поддержке выглядит так:

1. Клиент звонит на номер компании.
2. Голосовой робот с ИИ, пришедший на смену классическому интерактивному голосовому меню (IVR, Interactive Voice Response), определяет тему обращения.
3. Типовые запросы закрываются автоматически — робот может сообщить баланс, статус заказа или записать на прием, обратившись к внутренним системам.
4. Если вопрос нестандартный или клиент хочет говорить с человеком, робот переводит звонок на нужного специалиста, передавая ему контекст диалога.

Типовой сценарий применения ИИ в клиентских сервисах и поддержке

По данным Naumen, уровень автоматизации обслуживания с ИИ-агентами может достигать примерно 80%. Реальный показатель зависит от отрасли и сложности запросов: например, виртуальный помощник ЮMoney автоматизировал 60% обращений, а бот ОТП Банка — 54%.

Интеграция с CRM и базами знаний

Ключевое условие эффективной работы ИИ-помощников — их бесшовная интеграция с корпоративными системами: CRM, биллингом и базами знаний.

Современные платформы обеспечивают омниканальную обработку — запросы, поступающие по телефону, через мессенджеры, чаты, социальные сети или электронную почту, обрабатываются через единое окно. Система автоматически классифицирует обращения по темам и приоритетам, а затем перенаправляет их нужному специалисту или роботу.

Особенно важна технология RAG (Retrieval-Augmented Generation): робот находит релевантную информацию в базе знаний или документах компании и на ее основе формулирует ответ. Это существенно снижает риск «галлюцинаций» нейросети — клиент получает ответы, основанные на проверенных данных компании.

Входящие коммуникации — это не просто поток звонков и сообщений, но и своего рода окно в бизнес-процессы компании. То, о чем спрашивают клиенты, как они формулируют запросы и насколько быстро получают ответы, напрямую влияет на лояльность, операционные затраты и мотивацию персонала.

Эффект от внедрения ИИ-помощников в клиентские сервисы (по данным Naumen):

• Снижение нагрузки на операторов — в простых сценариях до ~80% обращений закрывается без участия человека, в сложных отраслях показатель ниже.
• Круглосуточная доступность — сервис работает без перерывов и выходных.
• Скорость решения вопросов клиентов — рост в среднем до 35%; в кейсе ЮMoney время обслуживания сократилось в 4 раза.

Эффект от внедрения ИИ-помощников в клиентские сервисы

Автоматизация исходящих коммуникаций

Еще одно важное и распространенное применение ИИ-агентов — проактивная работа с клиентами через исходящие коммуникации. Для этих задач существуют специализированные решения — например, Naumen Erudite VoiceOut.

Исходящие обзвоны с помощью голосовых роботов давно используются для решения широкого спектра задач:

• Телемаркетинг — продвижение продуктов и услуг, апсейл, реактивация клиентской базы.
• Взыскание задолженностей — автоматизированные обзвоны должников.
• Сбор обратной связи — опросы NPS и CSI, оценка качества обслуживания.
• Сервисные коммуникации — напоминания о записи, уточнение данных клиента, управление доставкой.

Например, робот-коллектор Мосэнергосбыта обзванивает клиентов с задолженностью, объясняет причины ее накопления и согласовывает дату погашения: 35% клиентов соглашаются погасить долг, а экономия компании составила 31 млн рублей.

Сбор NPS и обратной связи

В ритейле исходящие роботы особенно востребованы для сбора NPS, потому что этот показатель часто встроен в бизнес-процессы компании вплоть до расчета премий персонала.

«У нас есть кейс с крупной сетью продуктовых супермаркетов. Роботы делают обзвоны и узнают у посетителей, насколько они довольны посещением магазина. Собранные оценки влияют на премии сотрудников. Для торговой сети это важный процесс. Им интересно его роботизировать и повышать эффективность» — Александра Деханова, руководитель направления диалогового ИИ и роботизации Naumen

Такой подход превращает разовые опросы в работающий инструмент управления качеством, напрямую связанный с мотивацией персонала. Роботизация повышает и охват: в строительном торговом доме «Петрович» после внедрения голосового бота для опросов доля завершенных опросов выросла с 20% до 40%.

Проблемы исходящих звонков

Проблема №1. Низкая доля успешных соединений из-за автоответчиков, блокировки спам-фильтрами и нежелание клиентов отвечать на звонки.

«Цена контакта выросла за счет маркировки звонков и обзвонов. Выросли расходы. Есть проблемы с автоответчиками. Стало невыгодно звонить по огромной нетаргетированной базе, потому что цена каждого контакта возросла на 60 копеек. Это сломало экономику многим компаниям» — Александра Деханова

Справиться с этими вызовами помогают:

• Детекция автоответчиков — в Naumen Erudite для этого есть AMD-модуль на базе ИИ, который распознает автоответчики и ботов-секретарей и завершает вызов, не тратя тарифицируемое время.
• Омниканальные стратегии — коммуникация автоматически переключается между каналами: позвонили, не дозвонились, далее — отправили сообщение в мессенджер.
• Таргетинг — работа только с конверсионными базами, разметка данных для повышения эффективности обзвонов.

Проблема: автоответчики, блокировка спам-фильтрами, нежелание клиентов отвечать на звонки

Проблема №2. Потеря лидов при передаче звонка от робота оператору.

«Даже если мы автоматизировали роботом часть звонков, то для финальной конверсии важно, как этот лид обработал оператор, который принял переведенный роботом звонок» — Александра Деханова

Результат исходящих коммуникаций зависит от согласованной работы робота и оператора. При переводе звонка оператор должен получать контекст предыдущего диалога, чтобы не задавать клиенту повторные вопросы.

Проблема №3. Разобщенность робота и контакт-центра.

Исходящие ИИ-агенты должны работать на одной платформе с контакт-центром. В противном случае при переводе звонка от робота к оператору лид может попасть в очередь (при загрузке контакт-центра) и пропасть.

«Довольно частая проблема, о которой наши клиенты на входе часто не думают: когда переводится звонок от робота на оператора, он попадает в очередь и потенциальный клиент вешает трубку. И это типовая ситуация. Робот звонит слишком интенсивно, операторы не успевают их обрабатывать, и появляются очереди. Возможен и противоположный вариант — робот запрограммирован на низкую интенсивность, и тогда операторы сидят и ничего не делают» — Александра Деханова

Решение этой проблемы становится возможным, когда робот и контакт-центр работают на единой платформе. В этом случае интенсивность обзвона подстраивается под количество свободных операторов, что повышает эффективность всего процесса.

Квалификация лидов и передача «горячих» клиентов

В продажах ИИ-помощники работают не только на исходящих звонках, но и во входящих каналах — например, квалифицируют лиды прямо в чат-боте на сайте или в мессенджере. До общения с менеджером ИИ-помощник:

1. Задает ключевые вопросы о потребностях, бюджете, сроках.
2. Присваивает скоринг и теги («горячий», «теплый», «холодный»).
3. «Горячих» клиентов передает в отдел продаж с готовым контекстом.
4. «Холодным» и «теплым» продолжает отправлять прогревающий контент.

Экосистема вместо набора разрозненных решений

Комплексное внедрение продуктов одной экосистемы дает синергетический эффект, которого сложно достичь, используя разрозненные решения разных вендоров. Например, помощник оператора Naumen Agent Copilot имеет готовые интеграции с платформой Naumen Contact Center, платформой ИИ-агентов Naumen Erudite и базой знаний Naumen KMS: контекст диалога, история обращений и единый источник знаний используются всеми участниками обслуживания.

Помощники операторов

Голосовые и текстовые роботы успешно закрывают типовые запросы, но неизбежно упираются в «потолок автоматизации». В отраслях со сложными продуктами, прежде всего в банках, уровень автоматизации обычно достигает 40–50%, и дальнейшее движение вперед становится либо слишком дорогим, либо рискованным. В таких случаях на помощь приходят помощники операторов — инструменты, которые не заменяют человека, а делают его работу более эффективной, качественной и быстрой.

Помощник оператора — это и самостоятельный инструмент, и ступень к полноценным ИИ-агентам

Помощник оператора — это и самостоятельный инструмент, и ступень к полноценным ИИ-агентам. Так, Naumen Agent Copilot при необходимости масштабируется до автономного ИИ-агента на платформе Naumen Erudite.

Подсказки в реальном времени

Ключевая задача помощника оператора — давать правильные подсказки в нужный момент. Система слушает или читает диалог клиента и оператора в режиме реального времени и предлагает сотруднику наиболее релевантные варианты действий.

«Мы можем использовать различные механики: это могут быть подсказки по скрипту или так называемое «следующее выгодное предложение» (next-best-offer). ИИ-помощник слушает диалог клиента и оператора и в моменте, например, завершения звонка, формулирует предложение, которое с высокой вероятностью будет релевантным» — Александра Деханова

Помимо этого, помощник может распознавать возражения клиента и предлагать оператору аргументы, а также корректировать стиль сообщений (Tone of Voice) и исправлять ошибки до отправки ответа клиенту.

Генерация ответов на основе базы знаний

Вместо того чтобы тратить время на поиск информации в разрозненных таблицах, документах и базах знаний, оператор получает готовый ответ, сгенерированный ИИ, со ссылкой на источник. Оператор подтверждает или дополняет подсказку перед отправкой клиенту, а при низкой уверенности модели система сообщает, что данных недостаточно, вместо того чтобы придумывать ответ.

База знаний при этом выступает как единый источник информации не только для операторов, но и для голосовых роботов и ИИ-агентов.

Автоматическое обобщение истории обращений

Одна из главных проблем операторов — отсутствие полной картины взаимодействия с клиентом. Когда запрос переводится на другого специалиста, клиенту приходится повторно объяснять суть проблемы. Это раздражает, увеличивает время обработки и снижает лояльность.

ИИ-помощники решают эту проблему через автоматическое обобщение истории обращений. Оператор видит краткое резюме предыдущих контактов и начинает разговор, уже понимая суть проблемы, — клиенту не нужно повторять все заново. По итогам разговора помощник формирует саммари текущего диалога и может автоматически заполнить анкету обращения.

«Если у клиента системная проблема, а оператор каждый раз задает ему одни и те же вопросы, NPS, разумеется, падает» — Александра Деханова

Эффект от внедрения помощников операторов

По данным Naumen, внедрение Agent Copilot дает следующие результаты:

• Сокращение времени обработки обращений (AHT) — на 20%: оператор получает готовый ответ или рекомендацию без самостоятельного поиска информации.
• Ускорение адаптации (онбординга) новых сотрудников — в 2 раза.
• Рост доли вопросов, решенных с первого раза (FCR), — на 5–8%.
• Рост удовлетворенности клиентов (CSAT) — на 5%: клиента не раздражают повторные вопросы, и он быстрее получает точный ответ.

Главное же — помощники операторов позволяют преодолеть «потолок автоматизации» и двигаться дальше, не рискуя качеством обслуживания.

Эффект от внедрения помощников операторов в цифрах

Речевая и текстовая аналитика

Голосовые роботы и помощники операторов работают с текущими диалогами в реальном времени, а речевая аналитика обращается к уже состоявшимся коммуникациям, чтобы извлечь из них максимум пользы. Ее эволюция отражает общий тренд: переход от простого контроля к управлению бизнес-процессами.

Традиционный подход к контролю качества (Quality Management, QM) предполагал выборочное прослушивание звонков. В крупных контакт-центрах супервайзеры успевают оценить лишь небольшую долю диалогов — как правило, единицы процентов. Это дает искаженную картину и не позволяет выявить системные проблемы.

Речевая аналитика кардинально меняет ситуацию. Современные системы, такие как Naumen Conversation Intelligence (Naumen CI), позволяют анализировать 100% коммуникаций — и голосовых, и текстовых, объединяя ручной контроль качества, автоматическую ML-оценку и анализ с помощью больших языковых моделей.

«Классический интересант речевой аналитики — руководитель контроля качества. Раньше контроль качества внутри КЦ ограничивался выяснением простых фактов: оператор поздоровался, оператор попрощался, оператор справился или нет. Появление речевой аналитики сильно расширило возможности. И теперь бизнес помимо контроля качества может выяснять другие важные показатели: была ли допродажа? Если была, то какая? Насколько качественная? Насколько эффективно отработал оператор?» — Антон Бученков, руководитель направления речевой аналитики Naumen

Речевая аналитика перестала быть только инструментом контроля и стала источником управленческих данных:

• Почему клиенты звонят? Система автоматически определяет темы обращений и строит их рейтинг. Если растет число звонков по одной теме — это может быть сигналом о сбое в продукте или проблеме с интерфейсом.
• Почему клиенты отказываются от предложения? Анализ диалогов позволяет выявить, на каком этапе разговора и по каким причинам клиенты теряют интерес.
• Эмоциональный фон и конфликты. ИИ оценивает тональность диалога, выявляет признаки недовольства, конфликтные фразы и точки напряжения.

Речевая аналитика позволяет получать управленческие данные

«Речевая аналитика позволяет определять эмоциональное выгорание, выяснять причины конфликтов и позиции сторон. Мы можем делать быстрые срезы по продуктам, получая обратную связь и оперативно подтягивая проблемные направления» — Антон Бученков

Так, Консультационный центр ДОМ.РФ с помощью Naumen CI нашел возможности улучшить клиентский путь в 17% обращений, сократил среднее время обработки сообщений и повысил удовлетворенность клиентов (CSI). Попутно речевая аналитика помогла выявить и исключить из трафика 0,5% звонков от голосовых ботов.

Конкурентный анализ через диалоги

Уникальная возможность, которую дает речевая аналитика на базе генеративного ИИ, — конкурентный анализ. В диалогах с клиентами сотрудники часто слышат упоминания конкурентов: их цены, условия, особенности продуктов.

«При помощи речевой аналитики мы можем делать конкурентный анализ. Из коммуникаций вытаскивать те инсайты, которые позволяют улучшить ваш продукт или понять, почему продукты конкурентов продаются лучше и что там такого упоминается» — Антон Бученков

Эти данные позволяют маркетингу и продуктологам оперативно реагировать на изменения рынка, корректировать позиционирование и ценообразование.

Оценка работы операторов

Речевая аналитика становится мощным инструментом для обучения и мотивации персонала. Такие системы могут:

• Автоматически оценивать каждый диалог по заданным критериям.
• Выявлять лучшие практики — эталонные разговоры, где оператор блестяще справился с возражением или продал сложный продукт.
• Определять сотрудников, которым требуется дополнительное обучение.

Базы знаний и обучение сотрудников

База знаний и обучение сотрудников — важнейшие элементы экосистемы ИИ-помощников, которые часто остаются в тени голосовых роботов и речевой аналитики, хотя именно от них во многом зависит успех всех остальных инструментов. Качество знаний определяет точность ответов роботов и ассистентов, а обучение помогает операторам использовать новые инструменты по единым стандартам.

Единый источник информации для операторов, роботов и ИИ-ассистентов

База знаний выступает как единый источник информации для всех участников клиентского сервиса: операторов, голосовых роботов и ИИ-ассистентов. Это принципиально важный момент: данные должны быть универсальными и едиными для всех каналов.

«База знаний — это система, в которой хранится информация для операторов, но та же информация должна быть доступна и для агентов, и для голосовых роботов, и для помощников операторов. По сути, это единый источник знаний для всех подразделений» — Александра Деханова

Подобная архитектура решает ключевую проблему единообразия знаний. Когда ответы робота, подсказки оператору и справочные материалы в контакт-центре строятся на одной и той же базе знаний, клиент получает согласованную информацию независимо от канала обращения — по телефону, в чате или при личном визите.

Качество ответов ИИ-ассистента напрямую зависит от качества знаний, на которые он опирается. По данным Naumen, в пилотных проектах ИИ-помощника Naumen KMS Copilot доля качественных ответов при обращении к актуализированной базе знаний достигает 94%. Если же база знаний неструктурирована или устарела, точность ответов снижается на 10–40%.

Технология RAG для генерации ответов на основе проверенных данных

Технология RAG — ключевое звено, которое связывает базу знаний и ИИ-помощников.

Как работает RAG в корпоративной базе знаний:

1. Сотрудник или клиент задает вопрос на естественном языке.
2. Система преобразует вопрос в вектор и ищет наиболее релевантные фрагменты в базе знаний.
3. Найденные фрагменты используются как контекст для большой языковой модели.
4. Модель генерирует ответ на основе найденных материалов и указывает ссылки на источники.

Главное преимущество RAG — актуальность и проверяемость ответов. Как только в базу знаний загружается новый документ, ИИ начинает учитывать его в своей работе без переобучения модели. А если в базе знаний нет подходящей информации, помощник должен честно сообщить об этом: например, Naumen Agent Copilot в такой ситуации не придумывает подсказку, а сообщает оператору, что релевантных данных не найдено. Полностью исключить ошибки ИИ это не позволяет, но существенно снижает риск «галлюцинаций».

Быстрое обучение новых сотрудников (LMS)

База знаний также используется для обучения новых сотрудников — через LMS-системы (Learning Management Systems), например Naumen LMS, интегрированную с базой знаний Naumen KMS. Это позволяет сократить время адаптации новичков и обеспечить единый стандарт обслуживания с первых дней работы.

На основе базы знаний можно строить обучающие курсы, тесты и тренажеры. Управление знаниями и обучением в пределах единой платформы позволяет быстро адаптировать учебные материалы при изменениях в продуктах или процессах компании.

Качество знаний определяет точность ответов, а обучение помогает операторам использовать новые инструменты по единым стандартам

Особый интерес представляют учебная симуляция диалогов и агенты-тренеры — роботизированные симуляторы, которые имитируют диалоги с клиентами и оценивают корректность речевых паттернов, эмпатию и соблюдение регламентов, предоставляя немедленную обратную связь.

Эффекты от внедрения базы знаний и обучения подтверждаются практикой. По данным Naumen, использование Naumen KMS Copilot позволяет до двух раз быстрее находить ответы на вопросы, повышает эффективность работы сотрудников на 40% и сокращает длительность онбординга на 60%.

Качество базы знаний как условие успеха

Важный нюанс: качество ответов ИИ напрямую зависит от качества базы знаний. Даже самое современное техническое решение не даст результата, если база неструктурирована, содержит неактуальные или неверные данные либо дублирующуюся информацию.

Поэтому при внедрении ИИ-помощников рекомендуется проводить аудит текущих знаний и выстраивать методологию управления ими до запуска ИИ-технологий.

Таким образом, база знаний становится не просто справочником, а стратегическим активом компании: от ее качества зависит эффективность и роботов, и операторов, и всей системы клиентского обслуживания в целом.

Клиентский сервис и поддержка

Клиентский сервис — сфера, где сегодня наиболее заметен переход от простых голосовых меню к интеллектуальным агентам, способным вести полноценный диалог и совершать действия от имени компании.

ИИ-помощники в этой сфере решают две группы задач: внешнюю поддержку клиентов и внутреннюю поддержку сотрудников. И хотя технологии используются одни и те же, сценарии, цели и лица, принимающие решения, в этих двух направлениях различаются.

Внешняя поддержка

ИИ-помощники зачастую становятся цифровым лицом компании. Они работают на сайтах, в мобильных приложениях и мессенджерах, обрабатывая массовые запросы клиентов по продуктам и услугам. Как правило, сейчас это уже первый контакт, с которым взаимодействует клиент, и от его качества зависит первое впечатление о компании.

«Раньше поддержку клиента осуществляли контакт-центры. Сейчас стали появляться такие каналы коммуникации, где вообще нет операторов — только ИИ. По сути, это новый интерфейс для взаимодействия с продуктами компании» — Александра Деханова

Отраслевая специфика определяет, какие именно запросы автоматизируются в первую очередь.

Банки. Голосовые и текстовые роботы проверяют баланс, статус карты, информируют клиентов по продуктам, обрабатывают заявки на кредиты.

Ритейл. Автоматизация проверки статуса заказа, оформление возвратов, уточнение деталей доставки. В случае проблем с заказами роботы могут обработать возражения и предложить компенсацию. Особенность ритейла — интеграция с логистическими системами, что позволяет роботу давать клиенту актуальную информацию о месте нахождения товара.

Телеком. Проверка статуса услуги, помощь в настройке оборудования, информирование о тарифах. В телеком-компаниях высокая доля технических запросов, поэтому здесь важна интеграция с базами знаний и системами управления оборудованием.

Энергосбытовые компании. Роботы принимают показания счетчиков, фиксируют адрес и характер аварийной заявки и передают ее диспетчерам. Это критически важный сценарий, где скорость обработки влияет на уровень безопасности.

Медицина. Запись на прием. Робот авторизует пациента по ФИО и дате рождения, проверяет доступные слоты у врачей и записывает на удобное время. Это один из наиболее массовых сценариев в медицинских центрах и клиниках, где поток звонков особенно высок.

Внутренняя ИТ-поддержка: корпоративный сервис нового уровня

Интересный тренд последнего времени — применение ИИ-решений в корпоративной технической поддержке. Специализированные решения позволяют автоматизировать значительную часть типовых, повторяющихся запросов в ИТ-службу. Например, ИИ-помощник ПАО «ММК» на базе Naumen Erudite обслуживает пользователей информационных систем компании, а также консультирует внутренних заказчиков и поставщиков по вопросам закупок: он охватывает 19 сценариев и 26 тематик.

«Внутренние сотрудники нуждаются в поддержке порой не меньше, чем клиенты. У нас были случаи, когда клиенты покупали платформу для создания голосовых и текстовых роботов для внутренней поддержки, а после этого масштабировали ее на внешнюю или наоборот» — Александра Деханова

Типовые сценарии внутренней ИТ-поддержки:

• Сброс паролей и восстановление доступа к системам. Агент принимает запрос на естественном языке, проверяет личность пользователя и сбрасывает пароль или выдает инструкции по его сбросу. Это один из самых частых запросов в ИТ-службу, который полностью можно автоматизировать.
• Заказ оборудования — сотрудник сообщает потребность («Мне нужен новый ноутбук»), агент создает заявку и направляет ее в соответствующий отдел.
• Поиск в базе знаний — прежде чем создавать заявку, агент ищет решение проблемы в корпоративной базе знаний. Если решение найдено, он выдает его пользователю, не создавая лишнего тикета.
• Автоматическая классификация и маршрутизация — если проблема сложная, агент анализирует описание, определяет категорию и приоритет, а затем направляет заявку нужной команде (сетевикам, разработчикам, администраторам) с полным контекстом.
• Эскалация критичных инцидентов — распознав по смыслу обращения критичную ситуацию («все сотрудники не могут войти», «система недоступна»), агент автоматически повышает приоритет инцидента и уведомляет ответственных специалистов.
• Мониторинг статуса заявок — сотрудники могут в любой момент спросить: «Какой статус у моей заявки?» — и агент покажет актуальную информацию.

Типовые сценарии внутренней ИТ-поддержки

Связь внутренней и внешней поддержки

Внутренняя и внешняя поддержка часто используют одни и те же платформы и технологии, и это создает синергию. Компания может использовать одну платформу для всех типов коммуникаций — и внешних (с клиентами), и внутренних (с сотрудниками). Это снижает совокупную стоимость владения, упрощает поддержку и ускоряет внедрение новых сценариев.

Читайте в блоге Softline:

Руководство по ИИ-агентам в бизнесе 2026: разбор ошибок, пошаговый план внедрения и анализ трендов

Выводы

«Помимо классического контроля качества в лице руководителей контакт-центров, мы видим людей, отвечающих за продажи и клиентские сервисы, и они также интересуются нашим продуктом» — Антон Бученков

Эта оценка хорошо отражает главный сдвиг: ИИ-помощники перестают быть инструментом одного подразделения и становятся частью управления всем клиентским опытом. Роботы закрывают типовые запросы, помощники операторов помогают людям там, где автоматизация упирается в потолок, речевая аналитика превращает диалоги в управленческие данные, а база знаний связывает все эти инструменты единым источником информации.

Для компаний, которые только начинают этот путь, можно сформулировать несколько практических выводов:

• Начинать стоит с базы знаний: без актуальных и структурированных знаний даже самый современный ИИ будет ошибаться.
• Выбирать сценарии нужно по реальной структуре обращений: высокочастотные и простые запросы — роботам, сложные — операторам с ИИ-подсказками.
• Роботы и операторы должны работать на единой платформе с общей историей обращений — иначе теряются лиды и растет нагрузка на контакт-центр.
• Измерять эффект стоит бизнес-метриками — AHT, FCR, CSAT/NPS, конверсией, — а не только долей автоматизации.

Получить от ИИ максимальный эффект позволяет комплексный подход, при котором роботы, помощники операторов, аналитика и база знаний работают как единая система. Но такой проект — это не только выбор технологий: нужно провести аудит процессов и знаний, выбрать сценарии для автоматизации, выстроить интеграции и довести решение до измеримого бизнес-результата. Softline как стратегический партнер Naumen помогает пройти этот путь целиком — от пилота до масштабирования.

Приходите к нам с вашей задачей, и мы подберем решение, которое действительно сработает в вашем бизнесе!