Поделиться
Почему самым популярным запросом к боту остается «Позови оператора»
Главные задачи искусственного интеллекта в контакт-центре — обеспечить найм необходимого числа сотрудников, обрабатывать обращения пользователей и анализировать качество разговоров. Список решений, способных это делать, хорошо известен. Главная сложность — как обучить нейросеть тому, что надо именно твоей компании. Своим опытом поделились участники организованной CNews Conferences конференции «Современные контакт-центры 2025». Официальным партнером мероприятия выступила компания DM Solutions.
Наталья Бондарь: Задержка ответа даже в пару минут воспринимается как серьезный недостаток
Качество общения с клиентами во многом определяет успешность компании. Серьезным подспорьем в этой области стал искусственный интеллект, однако очень важно правильно обучить модель, чтобы ее ответы положительно воспринимались клиентом, говорит Наталья Бондарь, CPO «Яндекс Нейросаппорт».
CNews: Как меняются требования к службе поддержки клиентов?
Наталья Бондарь: Сегодня клиентский сервис переживает настоящую революцию. Ожидания пользователей растут с каждым днем, а компании ищут способы отвечать на вызовы времени, не допуская непропорционального роста затрат. Еще несколько лет назад было достаточно ответить на вопрос клиента в течение дня. Сегодня такой подход уже не работает. Современные пользователи предъявляют куда более высокие требования к сервису. Прежде всего они ждут мгновенных ответов: задержка даже в пару минут воспринимается как серьезный недостаток.
Кроме скорости, клиенты ценят персонализацию. Шаблонные фразы больше не удовлетворяют — необходимо учитывать историю обращений и контекст взаимодействия. Поддержка должна быть доступна везде: на сайте, в мобильном приложении, мессенджерах и социальных сетях. Это требование многоканальности становится базовым.
Важна и прозрачность: люди хотят понимать, с кем они общаются — с искусственным интеллектом или живым оператором, — и получать четкие сроки решения вопроса. При этом ответы должны быть не просто быстрыми, а технически грамотными.
Сегодня в сфере поддержки на первый план выходит автоматизация рутинных задач и фокус специалистов на сложных кейсах, где требуется человеческое участие.
CNews: Что может «Нейросаппорт»?
Наталья Бондарь: «Нейросаппорт» — это ИИ‑решение для автоматизации клиентского сервиса, призванное помочь службам поддержки отвечать клиентам с учетом их персонального контекста и легко поддерживать актуальность всех сценариев в одной базе знаний. Его ключевая задача — освободить оператора поддержки от рутины, чтобы он мог сконцентрироваться на более сложных и нестандартных задачах. При этом «Нейросаппорт» анализирует загруженные базы знаний — документы, статьи, инструкции — и находит релевантную информацию за считанные секунды.
Сервис мгновенно генерирует черновики ответов для операторов на типовые вопросы — например, о статусе заказа, условиях доставки или возврате товара. Можно настроить отправку таких ответов напрямую пользователям, что существенно сокращает время обработки обращений и снижает нагрузку на операторов. При этом, сервис сам оценивает качество подсказки и не отправляет те тексты, которые не прошли контроль в соответствии с настройкой, заданной бизнесом.
Сервис готовит ответ, опираясь на контекст диалога, историю обращений клиента и загруженные источники. В режиме суфлера “подсказки” оператор может отредактировать этот текст или отправить его сразу.
Еще одно преимущество «Нейросаппорта» в том, что его можно гибко настроить под специфику конкретного бизнеса. Компания может настроить редакционную политику, которая определит стиль и тон общения «Нейросаппорта» — формальный, дружелюбный или экспертный, а также задать правила взаимодействия.
Сервис легко интегрируется в чат‑боты, сайты и мобильные приложения, обеспечивая клиенту качественный сервис во всех точках контакта. Кроме того, недавно стал доступен виджет «Нейросаппорт» для интеграции на сайт. Это позволяет полностью автоматизировать первую линию поддержки. Пользователь может получить всю интересующую его информацию с сайта сразу, без обращения в саппорт.
CNews: Как бизнесу достичь хорошего качества ИИ-ответа? Все ли зависит от генеративных моделей? Достаточно ли просто внедрить технологию и как с ней работать чтобы она приносила те результаты, которых ожидает бизнес?
Наталья Бондарь: Многие считают, что качество ИИ-ответа зависит только от генеративной модели, но это не так. На качество влияет общее семейство используемых моделей, например, поисковых, которые обеспечивают точность соответствия запроса пользователя найденным документам, а также модели, которые помогают отфильтровать нужные документы из большого объема данных, модели-судьи, которые не допускают ответов плохого качества и т.д.
Также качество зависит от предзаданных настроек генеративной модели, ее способности отвечать в нужном контексте, учитывать персональные данные клиента, редакционную политику компании, и многое другое.
Но главное, о чем многие забывают – это те внутренние документы компании, которые являются основой «знаний» модели. Именно они обеспечивают корректные ответы с дообучением под специфику клиента. Какую бы линейку моделей не использовала компания, очень сложно получить хорошее качество ответа на основании знаний, которые устарели, противоречивы, недостаточно полные.
И «Нейросаппорт» помогает улучшать эти знания с течением времени, автоматизирует их доработки и таким образом, дает менеджерам компании возможность управлять качеством ИИ-ответов и улучшать его на протяжении всего срока использования продукта.
Короткая ссылка
