Действительно ли ИИ — это та самая «волшебная таблетка», о которой все говорят? Совместный вебинар NovaIT и ВАКЦИ дал честные ответы на самые острые вопросы
В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект стал той технологией, вокруг которой ведутся самые оживленные дискуссии в сфере контакт-центров. Одни считают его панацеей от всех проблем клиентского сервиса, другие — переоценённой технологией с массой подводных камней. Чтобы расставить все точки над «і», компания NovaIT совместно с Всеукраинской Ассоциацией Контакт-Центров (ВАКЦИ) провела детальный анализ того, на что на самом деле способен ИИ в контакт-центрах.
Экспертиза, проверенная временем
Спикером выступила Кристина Подолюх, руководитель отдела бизнес-аналитики NovaIT — компании, которая имеет веские основания говорить о контакт-центрах. За 10 лет работы команда создала решения для крупнейших игроков: девять из десяти топ-банков Украины, Vodafone, Новая Почта, Укрпочта, Укртелеком. Именно NovaIT первыми в Украине запустили голосового бота, который не только понимал украинский язык, но и все его диалекты и суржик — с чем до сих пор борются многие ИИ-решения.
Компания разработала собственную омниканальную платформу NovaTalks, которая объединяет телефонию, мессенджеры и электронную почту в единое рабочее пространство. «Мы решили создать то, чего не хватало на рынке — подлинное единство всех каналов коммуникации», — объясняет Кристина.
Битва технологий: традиционные боты против ИИ
Первый миф, который развенчали эксперты — это противопоставление традиционных ботов и LLM-решений. На самом деле, у каждой технологии есть свои сильные и слабые стороны.
LLM-боты действительно революционны в двух аспектах. Во-первых, они общаются как люди: могут подстроиться под возраст собеседника, изменить тон с официального на дружелюбный, дать синонимичный ответ на один и тот же вопрос. Это создаёт иллюзию общения с человеком, что значительно улучшает пользовательский опыт.
Во-вторых, впечатляет скорость внедрения: загрузили базу знаний, написали страницу инструкций — и бот готов. Никаких программистов, никакой долгой настройки. Даже корректировки может вносить любой сотрудник без технического образования.
Но идеальных технологий не бывает. Главная проблема LLM-ботов — так называемые «галлюцинации». Представьте: вы создали 100 категорий для классификации обращений и чётко прописали боту использовать только их. Но в 2–3% случаев он всё равно придумает свою категорию. «Сколько бы мы ни просили, сколько бы ни прописывали в инструкции — он галлюцинирует», — признаётся Кристина.
Вторая проблема — конфиденциальность. Здесь не всё так критично, как кажется, но дополнительные усилия по безопасности необходимы.
По последним исследованиям, успешность LLM-ботов достигла 80%. «Два года назад это была совсем другая история, сейчас разница впечатляющая», — отмечает эксперт.
Гибридный подход: когда 1+1=3
Самая интересная часть вебинара касалась того, что наиболее эффективным оказывается не выбор между технологиями, а их разумное сочетание. Представьте такую ситуацию: клиент пишет «Давайте тот заказ, что был предпоследний раз».
Традиционный бот растеряется от такой формулировки — он ждёт чётких команд. LLM-бот поймёт, но может ошибиться при работе с базой данных. А гибридное решение работает элегантно: ИИ понимает естественную речь клиента и передаёт управление традиционному боту для точного выполнения технических операций. Результат — естественное общение плюс надёжность исполнения.
Такой подход позволяет использовать ИИ там, где он силён — в категоризации обращений и работе с базой знаний, а традиционные алгоритмы — для сложных интеграций и точных операций.
Omilia: когда бот лучше человека
Отдельный раздел вебинара посвятили решению Omilia — платформе, которая объединяет не только LLM, но и распознавание речи, синтез голоса и биометрию. Это то решение, с которым вы наверняка сталкивались, звоня в банки.
Цифры говорят сами за себя: запрос баланса по карте Omilia обработала за 26 секунд. Для сравнения, через DTMF (те самые «нажмите 1, чтобы…») или оператора это заняло бы в разы больше времени.
Но самые впечатляющие результаты — на исходящих звонках. В одном из проектов база составляла 150 тысяч контактов в месяц. Доля дозвонов составила 90%, заинтересованных клиентов — 6%, а оформленных сделок — 11%. «Согласитесь, это отличные результаты для ИИ-ассистента», — комментирует Кристина.
Особенно интересен кейс с кросс-продажами: когда клиент отказался от кредитной карты, Omilia автоматически предложила депозит — и клиент согласился. Такой уровень гибкости в продажах раньше был доступен только опытным операторам.
Секрет успеха — в деталях. В одном из проектов голосовые ролики записывали прямо в контакт-центре, с фоновыми шумами, голосом обычной девушки-оператора, а не диктора. Результат: большинство клиентов не понимали, что общаются с ботом.
Революция для операторов: от рутины к творчеству
Пока боты обслуживают типовые запросы, операторам достаются сложные кейсы. И здесь ИИ тоже может стать незаменимым помощником.
Самый простой инструмент — ИИ-ассистент для чатов. Он исправляет ошибки, меняет тон сообщения, переводит на любой язык, расширяет или сокращает текст. «Когда я пишу в компанию, очень обращаю внимание на грамотность ответа. Ошибки отталкивают, а смайлики и дружелюбный тон наоборот — создают доверие», — делится собственным опытом Кристина.
Но настоящая революция — это AI Copilot. Оператор принимает звонок, а система в реальном времени транскрибирует разговор и подсказывает ответы на каждую фразу клиента. Когда клиент называет четыре цифры карты и сумму транзакции, Copilot автоматически записывает это в заметки. Оператору остаётся только принять решение «да» или «нет» и озвучить подтверждение. «Если бы это было доступно раньше, работа в контакт-центре была бы не работой, а мечтой», — признаётся эксперт.
Аналитика: от 1% к полной картине
Традиционный контроль качества — это боль многих контакт-центров. Супервайзеры физически могут проверить максимум 1% диалогов, и по законам статистики это всегда звонки средней сложности. Худшие случаи — с высокой длительностью, повторными обращениями, эмоциями — остаются вне внимания. Также как и лучшие кейсы, которые можно было бы использовать для обучения всей команды.
ИИ-контроль качества анализирует 100% диалогов по заданным критериям. Супервайзер видит только те разговоры, которые требуют внимания, может вовремя связаться с недовольным клиентом и решить проблему.
Но есть нюанс: фокус на операторах не решает главных проблем. Исследования показывают, что только 20–25% проблем связаны с работой агентов. Остальное — это недостатки продукта, сложные процессы, ошибки систем.
Именно здесь вступает в игру AI Speech-аналитика — инструмент, который позволяет взглянуть на контакт-центр «с высоты птичьего полета». Система анализирует все обращения и выявляет не только проблемы операторов, но и системные сбои, недостатки продуктов, неэффективные процессы.
Реальный кейс: компания из сферы B2B-платежей использовала Speech-аналитику для выявления клиентов с риском ухода. Прямо во время звонка система определяла такого клиента, сегментировала по доходам и инициировала персональное предложение удержания. Результат: 600 сохранённых ключевых клиентов и $1,7 млн сохранённого дохода за первые три месяца.
Безопасность: не паранойя, а необходимость
Вопрос безопасности — один из самых частых, которые задают клиенты NovaIT. И он вполне обоснован: хоррор-истории про ИИ, нарушающий этические нормы и разрушающий репутацию компаний, пугают многих.
Решений два: либо устанавливать ИИ внутри собственной инфраструктуры (in-house), либо тщательно настраивать безопасность облачных решений.
Для защиты персональных данных эксперты рекомендуют маскировать чувствительную информацию перед передачей в ИИ: email, телефоны, ФИО заменяются на заглушки. ИИ получает суть разговора без возможности идентифицировать конкретного человека.
Контроль работы включает модуль проверки на чувствительные темы, постоянный мониторинг ответов и обязательную проработку этических кейсов человеком. «Как бы хорошо ИИ ни работал, проявлять эмпатию как человек он пока не умеет», — подчёркивает Кристина.
Экономика вопроса: дешевле, чем кажется
Финансовый аспект часто становится решающим при принятии решения о внедрении ИИ. Цифры приятно удивляют: оценка качества с помощью ИИ стоит $1–15 за 100 диалогов, транскрибация — $6 за 1000 минут. Это значительно дешевле, чем работа супервайзеров при традиционном подходе.
Будущее уже наступило
Подводя итоги вебинара, Кристина отметила: «ИИ — это не волшебная таблетка, но мощный инструмент, который при правильном использовании кардинально меняет эффективность контакт-центра».
Ключевые выводы:
- Гибридный подход эффективнее, чем изолированные технологии
- Безопасность решаема, но требует внимания
- Экономическая целесообразность очевидна
- Технологии развиваются стремительно, отставать опасно
Искусственный интеллект в контакт-центрах — это реальность настоящего, а не далёкого будущего. Вопрос лишь в том, насколько быстро ваша компания адаптируется к новым возможностям.
Хотите увидеть все демонстрации и узнать больше деталей? Смотрите полную запись вебинара по ссылке — эксперты NovaIT и ВАКЦИ подготовили ещё много практических инсайтов и ответов на вопросы участников!
