Как ИИ меняет работу контакт-центров и CRM-системы
В современном деловом ландшафте искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым элементом производственных и управленческих процессов, существенно трансформировав традиционные подходы к автоматизации, мониторингу и взаимодействию с клиентами.
Искусственный интеллект охватывает широкий спектр задач, включая прогнозирование спроса, персонализацию маркетинговых стратегий, выявление мошеннических схем и генерацию контента. Для организаций любого масштаба он является важным инструментом, позволяющим автоматизировать рутинные операции и адаптировать решения к специфике конкретных отраслей.
Нейросетевые технологии находят применение в различных областях, начиная от простых чат-ботов и заканчивая сложными аналитическими системами, прогнозирующими рыночные тенденции.
Согласно данным за 2024 год, объем инвестиций в сферу искусственного интеллекта в России составил 305 миллиардов рублей, что свидетельствует о росте на 36%. Внедрение ИИ для автоматизации обслуживания клиентов становится ключевым фактором обеспечения конкурентоспособности предприятий, позволяя не только повысить качество клиентского сервиса, но и оптимизировать рабочую нагрузку персонала.
Финансовый сектор активно внедряет ИИ-решения для оптимизации операционной эффективности и обеспечения безопасности финансовых транзакций. Крупные банки, такие как Сбербанк, ВТБ и Т-Банк, интегрируют ИИ в процессы кредитного скоринга, выявления мошеннических схем, персонализации клиентских предложений и оптимизации обслуживания.
В сфере розничной торговли компании «Лента» и X5 Group (торговые сети «Пятерочка» и «Перекресток») используют ИИ для управления товарными запасами и логистическими процессами. «Лента» внедряет системы компьютерного зрения для мониторинга заполняемости торговых полок, в то время как X5 Group применяет интеллектуальные алгоритмы при подборе сотрудников.
Телекоммуникационные компании также активно интегрируют ИИ-технологии. Например, «Билайн» использует ИИ для оптимизации размещения розничных точек продаж и персонализации рекламных сообщений. «Ростелеком» достиг значительных экономических преимуществ за счет внедрения ИИ-систем для разработки таргетированных маркетинговых предложений и привлечения потенциальных клиентов.
В промышленной сфере внедрение ИИ демонстрирует впечатляющие результаты. «Газпром нефть» применяет интеллектуальные системы для контроля точности бурения. Металлургические корпорации «Северсталь» и Магнитогорский металлургический комбинат используют ИИ для повышения качества продукции и оптимизации производственных затрат.
Другие сферы, включая лесопромышленный холдинг Segezha Group, розничную сеть «М.Видео-Эльдорадо» и химическую компанию «ФосАгро», также успешны в интеграции ИИ-решений в свои бизнес-процессы, однако подробности реализации этих проектов не разглашаются.
Особое место в развитии ИИ занимает компания «Яндекс», начавшая работу с нейросетевыми технологиями в 2010-х годах. С тех пор «Яндекс» активно развивает данное направление, интегрируя ИИ в поисковые системы, голосовых ассистентов, генерацию контента и другие сервисы.
Несмотря на широкое распространение ИИ в России, чаще всего используются базовые модели, обеспечивающие хорошую основу. Однако для решения узкоспециализированных задач требуются кастомизированные решения. Наилучшие результаты демонстрируют адаптированные системы, такие как обработка медицинских изображений, юридический анализ и оптимизация работы контакт-центров.
Одной из ключевых сфер, где активно развивается применение ИИ, является поддержка клиентов. Для обеспечения высокого уровня качества и скорости обслуживания контакт-центрам требуется внедрение ИИ-решений, способных оперативно обрабатывать клиентские запросы.
CNews провел интервью с представителями компании «Яндекс», недавно объявившей о новом решении в этой области. В частности, «Яндекс» представил «Нейросаппорт» — систему искусственного интеллекта, направленную на оптимизацию работы контакт-центров. Система оперативно анализирует клиентские запросы и предоставляет операторам готовые ответы в режиме реального времени, используя корпоративные базы данных. Оператор может использовать предложенный ответ без изменений, адаптировать его или создать собственный, что снижает нагрузку на персонал и ускоряет обработку запросов.
Задача специалистов поддержки заключается в оперативном поиске и анализе необходимой информации в соответствии со стандартами качества ответов. Для упрощения этой задачи был разработан инструмент, предлагающий наиболее релевантные варианты ответов с учетом контекста запроса и целей клиента. Например, при запросе о статусе заказа система может предоставить информацию о текущем местоположении товара и предполагаемой дате доставки.
«Нейросаппорт» интегрируется в существующие CRM-системы через API на платформе Yandex Cloud и может быть развернут на инфраструктуре заказчика. В перспективе планируется разработка автономных ИИ-агентов, способных выполнять задачи без участия человека.
В интервью газете «Ведомости» Эльвира Морозова, руководитель направления оптимизации бизнес-процессов на базе технологии YandexGPT, прокомментировала эволюцию развития нейросетей: «Сложно точно предсказать, насколько быстро нейросети смогут самостоятельно разбирать нетипичные запросы и принимать решения», сообщает cnews.ru.