Нейросети-спасатели: как ИИ лечит головную боль клиентской поддержки

«Ваш звонок в очереди — 36. Вам ответит первый освободившийся оператор».

Приходилось с таким сталкиваться? Удалось дождаться ответ? Очень сильно сомневаюсь.

Мы попросили подготовить эту статью бывшего сотрудника техподдержки. Прежде чем уйти в копирайтеры, он отработал в саппорте четверть века. Однажды в разговоре он рассказал, что окажись нейросети под рукой тогда — возможно, до сих пор оставался бы там. Ему слово.

Немного контекста

Современные инструменты для служб поддержки вызывают смешанные чувства — между восторгом и лёгкой завистью. Раньше мы буквально выбивали информацию у разработчиков, копались в спецификациях и «методом тыка» разбирались в системах, которые должны были поддерживать.

А сегодня? Даже самый простенький сервис сразу предлагает готовую базу знаний, интеллектуальные подсказки и встроенные мануалы. Всё то, что нам приходилось годами собирать по крупицам — включая эти бесконечные инструкции, которые мы писали ночами.

Работал бы я сегодня в саппорте — мне было бы мало стандартных решений. Я бы устроил настоящую революцию, навешав нейросетей на все возможные процессы. Настолько меня увлекла эта идея, что я расписал по пунктам, какие задачи можно автоматизировать и какие ИИ-инструменты для этого подойдут.

Поддержка маркетплейса

Возьмем для примера условный маркетплейс Allummart — платформу с тысячами ежедневных обращений от продавцов и покупателей. Несмотря на большой штат операторов, нагрузка часто превышает возможности службы поддержки, что приводит к ошибкам, задержкам и профессиональному выгоранию персонала. Каждое обращение проходит многоступенчатую обработку — ниже приведу основные этапы этого процесса.

1. Маршрутизация заявок: автоматизация без ошибок

Конечно, здорово, когда саппорт — это команда специалистов-универсалов, готовых ответить на любой вопрос. Но в сложных системах это утопия. Здесь каждый оператор — профи в своей узкой области, и запрос должен сразу попадать к нужному специалисту. Система обязана определять суть проблемы и направлять заявку куда следует — быстро, точно, даже если клиент начинает с классического «я ткнула не туда, и теперь всё сломалось!»

Цель

Моментально определить категорию обращения и отправить ее к нужному оператору.

Нейронные сети

• BERT. Нейросетевая модель Google обладает способностью анализировать контекст и совершенствуется на основе обработки обращений. В частности, она успешно справляется с омонимами русского языка (такими как 'мышь', 'ручка', 'диск', 'масло' и подобными). Я бы обучил нейросеть на базе существующих обращений — сначала выгрузил отсортированные тикеты, тщательно их проверил, а затем использовал для тренировки нейросети. По данным коллег, точность классификации подобными моделями достигает 92-99%, что практически исключает ошибки в маршрутизации обращений.
• Grok 3. Искусственный интеллект от xAI — это передовое решение для анализа любых типов данных: от сложных текстовых запросов до графических файлов и документов.
• YandexGPT 5. Нейросеть от Yandex демонстрирует высокую скорость обработки русскоязычных запросов и обладает отличной совместимостью с корпоративными IT-системами.

Демонстрация работы языковой модели Yandex GPT 5

Плюсы применения нейросетей при маршрутизации запросов:

• В разы увеличиваем скорость обработки: от часового ожидания при ручном распределении до почти мгновенного при автоматической маршрутизации.
• Освобождаем сотрудников от рутинных задач, снижая вероятность ошибок. Пусть искусственный интеллект и не дает 100% точности, его главное преимущество — устранение человеческого фактора. Ошибки системы не вызывают обид, а становятся поводом для доработки алгоритмов.

2. Ответы пользователям

Клиент не должен чувствовать себя брошенным с первых секунд обращения. Задержки в ответах, знакомые всем по чатам банков и операторов связи, резко ухудшают восприятие сервиса. Нейросети способны гарантировать моментальный отклик в любом канале — от чатов до голосовых обращений.

Да, часть клиентов предпочитает живое общение переписке с «ботом», но их количество несопоставимо с армией тех, кто устал бесконечно ждать ответа от поддержки.

Цель

Распознать потребности клиента, предоставить персонализированный ответ из базы знаний и сохранить историю обращения.

Плюсы ИИ на этапе ответа

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13201 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

ИИ кардинально меняет процесс обработки обращений, обеспечивая мгновенные ответы и закрытие 70% типовых запросов без участия человека. Опыт ведущих игроков рынка, таких как ВТБ, подтверждает эффективность этого подхода. Было бы крайне полезно ознакомиться с их наработками, но, к сожалению, информация в закрытом доступе.

Письменные ответы

• ChatGPT-4.5 (OpenAI).  Популярный AI-ассистент, который обрабатывает запросы на русском, синхронизируется с CRM и мессенджерами, выдавая точные ответы..
• Claude 3 от Anthropic. Узкоспециализированная модель для ведения сложных диалогов. Она особенно эффективна в нестандартных сценариях и ситуациях, требующих тонкого понимания контекста и нюансов коммуникации. 
• SigmaChat. Отечественная платформа для автоматизации поддержки через чат-ботов, быстро обучающаяся через базу знаний организации.

Sigma Chat объединяет различные модели в едином рабочем пространстве.

Устные ответы

Тут не все так просто. Голосовые ответы требуют комплексного решения. Помимо предоставления информации клиенту, система должна автоматически фиксировать обращение и ответ. Это предполагает использование речевых технологий как для распознавания входящих сообщений, так и для генерации ответов, объединяя функционал голосового ассистента и модуля транскрипции.

• Виртуальные голосовые ассистенты (на базе Sber AI или Just AI) — наиболее эффективный способ автоматизации. Данные системы способны вести телефонные диалоги на уровне живых операторов, анализировать эмоциональную окраску и интонации в голосе клиента, а также полностью заменять человеческих сотрудников на горячих линиях.
• Otter.ai — сервис для автоматической расшифровки телефонных разговоров с возможностью анализа содержания, быстрого поиска ключевых моментов в беседах и генерации отчетных документов.
• Комбинация Llama-2-Chat и FAISS  в рамках RAG позволяет разрабатывать голосовых ассистентов, способных обращаться к внутренней базе данных и предоставлять пользователям информативные и точные ответы. Наличие актуализированной и структурированной базы знаний — обязательное условие для работы такой системы.

3. Обратная связь

Эффективный диалог требует грамотного завершения — сбора обратной связи, анализа клиентского опыта и извлечения полезных инсайтов. В этом также могут помочь нейросети, хотя их ключевая роль заключается в другом. Главное — управление беседой, включая перевод негативного взаимодействия в конструктивное русло. Этому можно обучить вашу модель, особенно при использовании RAG-архитектуры.

Примечательно, что данный функционал работает в двух режимах:

• Как составная часть основного диалогового процесса.
• Как автономный инструмент для обработки клиентских отзывов.

Цель

Автоматически определить эмоциональный фон клиента в начале и конце диалога (с ботом или оператором) и своевременно передавать негативные обращения человеку.

Нейронные сети для обратной связи:

• AI-модули для анализа тональности, основанные на GPT, позволяют автоматически определять эмоциональную окраску клиентских обращений. Такие системы дают возможность оперативно реагировать на возникающие проблемы, своевременно переключая сложные случаи на живых операторов.
• ChatGPT/Claude создают индивидуальные ответы на отзывы клиентов. Они анализируют эмоциональный тон обращений и подбирают дипломатичные формулировки, смягчая конфликтные ситуации. Нейросети учитывают специфику бренда, что позволяет поддерживать единую коммуникационную стратегию во всех ответах.

ИИ обеспечивает мгновенную реакцию на отзывы, поддерживает единую тональность коммуникации и снижает риск конфликтных ситуаций.

4. Адаптация и обучение кадров

Эффективный онбординг требует двух ключевых компонентов: собственной базы знаний и искусственного интеллекта с RAG-архитектурой. Такой ИИ анализирует не только базу знаний, но и историю обращений, давая точные ответы — но уже не клиенту, а новому сотруднику, которого нужно обучить.

Главное правило — не бросать новичка в работу сразу. Сначала обучение, причём умное: когда курсы автоматически формируются из актуальных статей базы знаний (и остаются свежими при любых обновлениях), а усвоение материала проверяется тестами. Такой подход заменяет устаревшие методички и обеспечивает системное погружение в работу.

Цели

• Разработать обучающие материалы, включающие не только статьи, но и презентационные материалы.
• Внедрить систему первичной оценки соискателей при подборе персонала.
• Автоматизировать и сократить время на работу с кадровыми документами.

Нейронные сети

• Юнислайд — это инструмент для создания интерактивных обучающих материалов, который ускоряет адаптацию новых сотрудников за счет визуализации информации.
• Xenia.AI — это виртуальный HR-ассистент, который автоматизирует ключевые этапы работы с персоналом. Система проводит видеоинтервью с кандидатами, анализирует их ответы с помощью ИИ и помогает адаптировать новых сотрудников.
• HR.DOC — это автоматизированная система кадрового документооборота. Решение анализирует загруженные сканы документов (паспортов, дипломов, трудовых книжек) и самостоятельно заполняет профиль сотрудника в учетной системе, исключая ручной ввод данных.

Преимущества нейросетей в онбординге и обучении

• Ускоренная адаптация. Нейросети сокращают сроки ввода новых сотрудников в должность за счет мгновенного доступа к актуальной информации и персонализированных обучающих программ.
• Разгрузка наставников. Автоматизированные системы берут на себя до 80% типовых вопросов, позволяя опытным специалистам сосредоточиться на сложных кейсах и стратегических задачах.
• Гармонизация атмосферы в коллективе. Исключаются конфликты, вызванные задержками ответов или нехваткой времени у наставников, так как нейросети обеспечивают круглосуточную поддержку новичков.

Вывод: внедрение ИИ в поддержку в 2025 — не выбор, а необходимость!

Я отметил несколько ключевых преимуществ использования нейронных сетей.

• Скорость. Искусственный интеллект ускоряет обработку заявок, особенно если 30%+ тикетов закрываются автоматически.
• Удовлетворенность клиентов. Быстрые, точные и персонализированные ответы повышают лояльность.
• Экономия ресурсов. Онбординг с нейросетью и базой знаний в разы быстрее — больше не нужно тратить месяцы на адаптацию новичков.
• Гибкость и надежность. Нейросети постоянно обучаются, не устают, не берут отпуск и не болеют.