29 Мая 2025 10:07 29 Мая 2025 10:07 |

Поделиться

Исследование: как генИИ помогает улучшить клиентский сервис

Что хочет бизнес от генИИ?

Генеративный искусственный интеллект (генИИ) стал одним из ярких индикаторов инновационного технологического развития. Каждый бизнес ищет возможности эффективного применения нейросетей в своих бизнес‑процессах. Несмотря на то, что технология развивается бурно, она ещё не достигла пика своей зрелости. Пока большинство компаний присматриваются и экспериментируют в части персонализации обслуживания, повышения удовлетворённости клиентов, автоматизации обращений, работе с претензиями, оптимизации внутренних процессов и т. д.

Исполнительный вице-президент Национальной Ассоциации Контактных Центров Дмитрий Аристархов отмечает, что сегодня в профессиональном сообществе существует два распространенных мнения относительно применения ИИ для взаимодействия с клиентами:

«Первое состоит в том, что ИИ полностью заменит «живых» операторов для решения относительно простых, рутинных запросов клиентов, чтобы операторы могли сосредоточиться на решении более сложных, а второе мнение, что ИИ решения никогда не заменят «живых» операторов, а только лишь расширят их возможности по предоставлению более качественной и «человеческой» поддержки».

Очевидно, что генИИ создаёт уникальные возможности для роста производительности бизнеса, и у компаний на этот счёт высокие ожидания. Бизнес уже знает, что с помощью ИИ можно оптимизировать процессы, сформировать удалённый клиентский сервис, повысить качество обслуживания и снизить затраты. Но к использованию генИИ предъявляются повышенные требования.

Одним из ключевых направлений, где ожидания от использования генИИ особенно высоки, является клиентский сервис. Качественное взаимодействие с клиентами — основа успешного функционирования бизнеса, а с помощью генИИ компании стремятся создать уникальный и персонализированный клиентский опыт. ИИ способен учитывать множество факторов и данных, что помогает прогнозировать потребности клиентов и проактивно предлагать свои услуги и продукты. Респонденты заинтересованы в гиперперсонализированных рекомендациях, когда ИИ предлагает индивидуальные товары, услуги, цены или контент на основе истории покупок, предпочтений или поведения пользователя.

«Нам необходимы более совершенные инструменты предиктивной аналитики для точного прогнозирования клиентского поведения и оценки их лояльности на основании прошлых взаимодействий. Это поможет вовремя выявить и устранить проблемы пользователей, сохранить активную клиентскую базу и снизить отток», — часто отмечают респонденты.

Кроме того, есть повышенные ожидания от генИИ по психоперсонализации, то есть адаптации тона и стиля диалога к клиенту и ситуации, поддержании соответствующего характера общения: формального, дружелюбного, профессионального и так далее. Сюда же относится определение эмоционального состояния клиента по его общению и адаптация ответов, подстройка под его эмоциональное состояние, демонстрация понимания и заботы.

Одним из направлений персонализации клиентского сервиса, которое выделили респонденты, является мультиязычная поддержка и учёт культурных особенностей. Например, генИИ может помочь с «реализацией мгновенного и автоматического перевода для консультирования иностранных клиентов, а также с адаптацией ответов с учётом культурных норм и особенностей».

Помимо персонализации и прогнозирования, компании озабочены технической составляющей. При развёртывании ГенИИ решений в контуре компаний требуются достаточно дорогие и дефицитные графические процессоры GPU, необходимые для обеспечения определённой скорости и объёмов обработки информации, что критически важно для работы генеративных языковых моделей, включая их самостоятельное дообучение, настройку и интеграцию с внутренними системами компаний.

Какие задачи контакт‑центры уже делегируют генИИ?

В исследовании «Тренды использования генеративного ИИ в клиентском сервисе» приняли участие 465 респондентов из России, Беларуси, Казахстана, Узбекистана и других стран — представители банковской и финансовой сфер, телекоммуникационных компаний, сервис‑провайдеров, розничной торговли, аутсорсинговых контакт‑центров. Более 50% респондентов — руководители C‑уровня (CEO, CIO, CCO, CX0 и т. п.) или руководители клиентских служб, ИТ‑служб компаний, контакт‑центров.

72% опрошенных подтвердили, что активно или частично используют генИИ для обслуживания клиентов. Ещё 24% планируют внедрение данной технологии. Контакт‑центры заинтересованы в инновациях для автоматизации внутренних процессов, детального анализа диалогов с клиентами и оценки эффективности сотрудников.

Согласно мнению более 54% опрошенных, генИИ оказывает большое положительное влияние на удовлетворённость клиентов, а около 38% не сталкивались с негативными эффектами. Поскольку применение генИИ‑инструментов не ухудшает восприятие пользователей, то компании могут использовать дальше технологии для повышения своей эффективности и удовлетворённости клиентов.

Дмитрий Аристархов считает, что клиенты все еще испытывают негативный опыт от самообслуживания на основе ИИ, предпочитая обращаться к «живым» операторам для решения даже самых простых, транзакционных вопросов.

«Операторы КЦ по-прежнему тратят слишком много рабочего времени на обработку таких контактов и не редко демонстрируют собственное сопротивление технологиям на основе ИИ, которые не всегда дают им те самые «расширенные» возможности для быстрого и качественного взаимодействия с клиентами», — говорит вице-президент НАКЦ.

При этом уже сейчас компании доверяют генИИ анализ обращений (причины и темы обращений, эффективность обслуживания и т. д.), автоматизацию ответов на часто задаваемые вопросы, оценку качества диалогов, интеллектуальный поиск по базе знаний и обучение чат‑ботов. Также респонденты отмечают пользу таких функций, как саммаризация и кластеризация диалогов с помощью генИИ, интерактивный анализ в режиме диалога с GPT‑сервисом и обогащение прогностических моделей.

«Для улучшения клиентского обслуживания мы бы хотели, чтобы инструменты генИИ могли оказывать многошаговую поддержку. Тогда с помощью виртуальных ассистентов будет возможно решать сложные задачи, требующие нескольких шагов или уточнений, что расширит возможности автоматизации процессов», — комментируют респонденты.

Пока же большинство контакт‑центров стремится автоматизировать обработку запросов пользователей, но начинают смотреть в сторону персонализации клиентского обслуживания. Более половины опрошенных хотят за счёт применения генИИ развивать удалённый клиентский сервис и автоматизировать внутренние процессы. Около трети респондентов ожидают получить эффект от создания персонализированных продуктов для конкретного клиента с помощью генИИ, более 15% — от персонализации маркетинговых коммуникаций.

Александр Крушинский рассказал, что первичная задача использования генИИ — автоматизация клиентского обслуживания с помощью текстовых и голосовых роботов: «Это даёт наиболее быстрый и измеримый эффект: затраты на обслуживание падают, скорость обслуживания растёт».

«Но этим применение генИИ не ограничивается. В результате автоматизации операторы высвобождаются и этот ресурс можно использовать для улучшения качества обслуживания. ГенИИ работает как ассистент и «наставник» оператора. Он даёт качественные подсказки, как суфлёр, контролирует работу оператора с помощью речевой аналитики и обучает его на тренировочных симуляторах», — подчеркнул А. Крушинский.

Как контакт‑центры выбирают инструменты генИИ?

Внедрение ИИ достаточно трудоёмкий процесс, который требует значительных временных и денежных затрат. Существует множество барьеров, которые замедляют распространение и масштабирование решений на базе генИИ. В основном, респонденты жалуются на недостаточную зрелость технологии, отсутствие бюджета и специалистов внутри компании, сомневаются в компетенции вендоров, недостаточно понимают сферы практического применения генИИ, опасаются техниче ских сложностей и проблем безопасности (хранение и обработка чувствительных данных на облачных серверах). Также бизнес беспокоит длительный процесс внедрения и обучение ИИ‑моделей.

При этом цена играет не главную роль при выборе поставщика решений генИИ: более 80% ставят в приоритет качество технологий, а только 62% — стоимость.

Половина респондентов заинтересована в кастомизации услуг, которые предлагают вендоры. В целом, это коррелирует с отсутствием понимания у компаний, как применять генИИ в бизнесе. Возможность адаптации инструментов генИИ под потребности конкретной отрасли или рынка позволит разработать эффективную стратегию использования технологий и значительно повлиять на требуемые показатели.

Более 61% респондентов назвали точность ответов наиболее важным аспектом при использовании генИИ в клиентском обслуживании. Респонденты опасаются галлюционирования, когда ИИ выдаёт ложную информацию. Это может привести к обману клиентов во время консультаций, а ещё к неправильным выводам при анализе различных данных.

«ГенИИ относительно нейросетей предыдущего поколения намного более универсален. Уже из коробки LLM‑модели обладают огромными знаниями о реальном мире и управляются инструкциями на естественном языке, часто — без необходимости дополнительного обучения», — отметил Александр Крушинский.

Эксперт выделил два принципиальных преимущества генеративных нейросетей. Во‑первых, область применения генИИ расширяется до любых участков работ, где входом и выходом являются данные в виде текста, изображений и видео. Во‑вторых, генИИ сильно ускоряет решение традиционных задач автоматизации.

«Конечно это ускорение существенно зависит от конкретной задачи. Для примера реальный кейс. Мы адаптировали нашего бота для обработки внутрикорпоративных запросов на базе генИИ. В результате получили прирост качества с 55% до 70%, затратив на это примерно в 10 раз меньше времени, чем необходимо для реализации такого же бота на нейросетях предыдущего поколения. Которые, кстати, требуют обучения под каждую конкретную задачу», — дополнил А. Крушинский.

Ключевые выводы исследования

Результаты исследования подчёркивают важность и перспективность внедрения генИИ в контакт‑центрах. Клиентские службы активно ищут пути интеграции генИИ в свои процессы для повышения собственной эффективности, получения конкурентных преимуществ и повышения удовлетворённости клиентов. Сейчас компании с помощью генИИ автоматизируют сценарии обращений, анализируют тематики заявок, оценивают качество диалогов, осуществляют поиск по базе знаний и другим внутренним ресурсам.

Технологии генИИ успешно развиваются и дорабатываются. Более половины респондентов ожидают, что уже через 3 года количество коммуникаций с клиентами с помощью ИИ значительно возрастёт, а более трети — значительного улучшения качества обслуживания.

К основным трендам использования генИИ в контакт‑центрах можно отнести:

• Почти все респонденты (97%) используют или планируют внедрить генИИ
• Более половины респондентов отмечают положительный эффект от применения генИИ для клиентов
• Чаще всего цели использования генИИ — выстроить эффективный удалённый клиентский сервис и оптимизировать процессы
• Главными барьерами, с которыми сталкиваются компании при внедрении новых инструментов, являются недостаточная зрелость технологии, недостаток бюджета и опытных специалистов
• Точность ответов — наиболее важный аспект при использовании генИИ
• Более половины опрошенных рассчитывают на увеличение числа взаимодействий с клиентами посредством генИИ
• Главные ожидания бизнеса связаны с созданием систем на базе генИИ, которые будут понимать и обслуживать лучше, чем человек, полностью подстраиваясь под настроение и ожидания клиента.

И все же ключевым трендом и генеральной линией дальнейшего развития генИИ в перспективе ближайших лет эксперт BSS считает мультиагентность. А. Крушинский описывает это как определённую совокупность ботов на генИИ, которые смогут взаимодействовать между собой: «Мультиагентность предполагает объединение отдельных агентов генИИ в некий «коллектив» AI‑агентов. И в этом «сообществе» каждый AI‑агент решает не только свои задачи, но и действует совместно с прочими — они делегируют задачи друг другу».

Это отмечает и Дмитрий Аристархов: «Уже сегодня инновации, включающие такие решения как ГенИИ и АгентныйИИ, устраняют основные причины негативного опыта клиентов и сотрудников, позволяя обеспечивать и более высокую производительность контакт-центров».

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка