Расскажем, чем AI‑ассистенты отличаются от чат‑ботов, как создать решение на платформе Yandex Cloud и оценить его эффективность. Разберём успешные примеры российских компаний.
Искусственный интеллект изменил общение между компаниями и клиентами. Вместо долгих звонков в колл‑центр люди общаются с умными помощниками — AI‑ассистентами и чат‑ботами. Они круглосуточно отвечают на вопросы, помогают с заказами и даже ведут рабочие календари. Исследования показывают: 74% пользователей при решении простых задач предпочитают общаться с чат‑ботами, а 64% особенно ценят их круглосуточную доступность. В крупных российских компаниях AI‑ассистенты уже стали неотъемлемой частью клиентского сервиса, помогая оптимизировать рабочие процессы и повышать качество обслуживания.
В этой статье расскажем, как выбрать подходящее решение для бизнеса и создать виртуального помощника на нашей платформе. А на примере опыта крупных российских компаний объясним, как оценить пользу от внедрения таких решений.
Чат‑бот — программный помощник, который работает по заданным правилам и сценариям. Он воспринимает каждое сообщение отдельно и отвечает по шаблону. Такой бот принимает текстовые или голосовые запросы, помогает оформить заказ и собирает обратную связь. Стандартные сценарии делают чат‑бота идеальным для типовых задач — ответов на частые вопросы и простых операций.
AI‑ассистент — умный помощник с широкими возможностями. Он анализирует данные, управляет проектами, автоматизирует рабочие процессы. Главное преимущество — способность понимать контекст разговора и запоминать предпочтения пользователя. Благодаря этому общение с ним более эффективное и персонализированное.
| Критерий | Чат‑бот | AI‑ассистент |
|---|---|---|
| Задачи | Отвечает на типовые вопросы, помогает с заказами | Анализирует обращения и предлагает решения на основе накопленных знаний |
| Обучение | Работает по заданным правилам | Может быть обучен под конкретные задачи с помощью LoRA и дополнен знаниями через RAG |
| Память | Воспринимает каждое сообщение отдельно | Помнит контекст разговора |
| Интеграция | Работает в мессенджерах или на сайтах | Может быть интегрирован в любые веб‑приложения, включая CRM, ERP‑системы и корпоративные порталы |
| Персонализация | Использует стандартные шаблоны | Может учитывать профиль клиента и адаптировать стиль общения под его предпочтения |
При выборе между чат‑ботом и AI‑ассистентом важно оценить несколько ключевых факторов:
Сложность задач. Если нужно отвечать на типовые вопросы, подойдёт чат‑бот. AI‑ассистент эффективен для более сложных сценариев общения с учётом контекста.
Интеграции. Чат‑бот работает автономно или с базовыми системами. AI‑ассистент раскрывает потенциал при подключении к внешней базе знаний через RAG и использовании современных языковых моделей. Например, YandexGPT Pro с контекстным окном 32k позволяет учитывать большую историю диалога.
Гибкость настройки. Чат‑бот следует заданным сценариям. AI‑ассистент можно настраивать под конкретные задачи, обучать на основе корпоративных данных и постоянно совершенствовать.
Перспективы развития. Чат‑бот ограничен изначально заложенной логикой. AI‑ассистент можно расширять новыми возможностями и адаптировать под растущие потребности бизнеса.
Чат‑бот подойдёт компаниям, которым нужно быстро автоматизировать поддержку клиентов при ограниченном бюджете. Он справится с типовыми вопросами о товарах, поможет оформить заказ и соберёт обратную связь.
AI‑ассистент использует современные языковые модели и технологии для решения специфических бизнес‑задач. Благодаря интеграции с корпоративными базами знаний он может давать точные ответы на основе внутренней документации компании. При этом ассистент учитывает контекст каждого диалога и адаптирует свои ответы под конкретную ситуацию.
OpenAI Assistants — инструмент для создания AI‑помощников:
Высокая точность ответов благодаря GPT‑4
Готовые функции для работы с кодом и данными
Возможность создавать специализированных ассистентов для разных задач
Высокая стоимость при больших объёмах, ограниченная поддержка русского языка
AI Assistant API от Yandex Cloud подходит для российских компаний:
Специализируется на работе с русским языком
Низкие задержки для локальных пользователей
Соответствие российским требованиям к работе с данными
Возможность выбора различных языковых моделей, включая YandexGPT и LLM с открытым исходным кодом
Dialogflow от Google — платформа для разработки чат‑ботов
Удобный визуальный конструктор
Интеграция с Google Cloud и моделью Gemini
Поддержка голосовых интерфейсов
Сложное ценообразование при росте числа запросов.
| Функция | Yandex Cloud | OpenAI | Dialogflow |
|---|---|---|---|
| Генерация текста | YandexGPT | GPT‑4o, GPT‑4, GPT‑3.5 | Vertex AI |
| Распознавание речи | SpeechKit | Whisper | Cloud Speech‑to‑Text |
| Анализ изображений | Vision OCR (распознавание текста и документов) | GPT‑4o | Cloud Vision API |
Проведите аудит задач, которые можно автоматизировать
Оцените бюджет и сроки реализации
Выберите пилотный проект с понятными метриками успеха
Начните с малого: автоматизируйте самые частые запросы
Постепенно расширяйте функциональность на основе обратной связи
Успех внедрения зависит от качества данных и чёткого понимания бизнес‑процессов. Можно начать с простого чат‑бота — это позволит быстро получить результат и оценить потенциал технологии. После чего можно развивать решение до полноценного AI‑ассистента.
Российские компании активно внедряют AI‑ассистентов в разные направления бизнеса. Они сокращают расходы, ускоряют процессы и повышают качество обслуживания клиентов. Рассмотрим самые показательные примеры по отраслям.
«Битрикс24» внедрил AI‑ассистента CoPilot в CRM‑систему. Помощник заполняет данные о клиентах, расшифровывает звонки, составляет коммерческие предложения. Он работает с несколькими языковыми моделями, включая YandexGPT и GigaChat.
Сбер создал семейство ассистентов «Салют» — трёх виртуальных помощников с разными характерами. Умные ассистенты обрабатывают 80% обращений в колл‑центры и экономят банку 300 миллионов рублей ежегодно.
ПСБ разработал бизнес‑ассистента «Катюша» для мессенджеров и социальных сетей. Помощник проводит платежи, формирует выписки, выставляет счета и консультирует по общим вопросам. В 2024 году банк интегрировал нейросеть GPT, чтобы помочь предпринимателям в интернет‑торговле. «Катюша» теперь может генерировать ответы на отзывы клиентов, создавать описания товаров и маркетинговые заголовки.
Наша команда предлагает AI Assistant API для создания виртуальных помощников, работающих с текстовыми запросами. Сервис поддерживает русский язык, работает с высокой скоростью и соответствует требованиям к безопасности данных.
Определитесь с целями и KPI:
Сформулируйте задачу. Какую основную функцию должен выполнять ваш ассистент? Например, отвечать на вопросы клиентов, анализировать заказы, помогать сотрудникам по ежедневным вопросам (скажем, оформить командировку).
Определите KPI. Процент обращений, которые ассистент решит без оператора, скорость решения запросов, удовлетворённость пользователей, влияние на продажи и другие.
Утвердите бюджет и сроки. Простые сценарии (ответ на типовые вопросы) можно запустить за пару недель с минимальными затратами. Для сложных ассистентов (интеграция в CRM, персонализация, аналитика) понадобится несколько месяцев и более серьёзные инвестиции.
Подготовьте бизнес‑процессы и данные:
Проанализируйте, что у вас уже есть: базы знаний, FAQ, скрипты колл‑центра, данные о клиентах. От качества этих материалов зависит, насколько «умным» будет ваш ассистент.
Выберите пилотный процесс. Начните с узкой области, где есть ощутимая польза от автоматизации. Например, ответы на вопросы о статусе заказа или проверка остатков на складе.
Обсудите с ключевыми подразделениями логику работы и доступ к данным. Важно заранее понять, к каким системам (CRM, ERP, базе знаний) ассистент получит доступ.
Настройте логику ассистента на бизнес‑уровне:
Опишите сценарии. Как пользователь начинает общение, какие вопросы задаёт, как ассистент будет реагировать? Подготовьте «карты диалогов» — упрощённое дерево решений.
Заложите логику эскалации. Если вопрос слишком сложный или пользователь недоволен ответом, ассистент должен передать разговор оператору.
Учтите персонализацию. Если AI‑ассистент подключён к CRM, он может использовать историю покупок клиента, дать ему персональную скидку, напомнить о прошлых запросах.
Зарегистрируйтесь на Yandex Cloud и создайте сервисный аккаунт с ролями ai.assistants.editor и ai.languageModels.user.
Получите API‑ключ в настройках сервисного аккаунта.
Установите SDK и необходимые библиотеки.
Подключите нужные сервисы. Для базового AI‑ассистента достаточно YandexGPT.
Подробно о создании AI‑ассистентов мы рассказывали на вебинаре
Наша команда предоставляет несколько основных сервисов для создания виртуальных помощников. YandexGPT поможет сделать помощника, который будет грамотно общаться на русском языке, отвечать на вопросы и составлять письма клиентам. Если компании нужен голосовой помощник для колл‑центра, то Yandex SpeechKit распознает речь собеседника и озвучит ответы системы. А для работы с изображениями подойдёт Yandex Vision OCR — он поможет ассистенту определять товары по фотографиям и извлекать информацию из отсканированных документов.
Начните с пилотного проекта на 100–200 пользователей. Настройте мониторинг основных показателей: время ответа, точность распознавания и процент успешных диалогов. Это поможет оценить эффективность AI‑ассистента и вовремя скорректировать настройки. После запуска проведите тестирование на реальных кейсах:
Пилотная группа. Выделите несколько пользователей либо сотрудников, которые протестируют ассистента в боевых условиях: зададут типичные и нетипичные вопросы, оценят удобство.
Соберите обратную связь. Уточните, были ли сложности в диалоге, насколько понятны ответы и что можно улучшить.
Доработайте сценарии. Устраните неоднозначности, скорректируйте реплики, расширьте базу знаний.
Можно настраивать аналитику:
Откройте доступ клиентам. Например, добавьте виджет для общения на сайт, подключите колл‑центр к голосовому сервису, добавьте ссылку в мобильном приложении.
Настройте системы мониторинга. В Yandex Cloud можно смотреть статистику по количеству запросов, времени ответа, объёму обращений. Также полезно интегрировать аналитику с CRM или внешними сервисами (BotHelp, Nanosemantics, Яндекс Метрика).
Отслеживайте основные показатели эффективности. В первую очередь обратите внимание на процент автоматически решённых запросов и среднее время ответа. Важно также анализировать удовлетворённость клиентов через метрики CSAT и NPS. Оценивайте экономический эффект: насколько снизилась нагрузка на операторов колл‑центра и уменьшились затраты.
Масштабируйте решение и планируйте развитие:
Добавляйте новые сценарии. Например, ассистент может начать помогать не только в продажах, но и в HR‑процессах (проверять резюме, планировать собеседования и т. д.).
Интегрируйте с другими системами. С ERP, бухгалтерией или маркетинговыми инструментами.
Планируйте бюджет. Если растёт число запросов, увеличивается и нагрузка на платформу. Старайтесь оптимизировать расходы, используя гибкие тарифы Yandex Cloud.
Рассмотрим создание AI‑ассистента для интернет‑магазина. Его основная задача — помогать покупателям с выбором товаров и оформлением заказов.
На этапе подготовки важно определить ключевые параметры работы магазина: ассортимент, наличие программы лояльности, особенности доставки. Это поможет настроить ассистента под конкретные бизнес‑процессы.
Типичный сценарий взаимодействия выглядит так: покупатель интересуется текущими акциями, ассистент показывает выгодные предложения из системы скидок. При уточняющих вопросах о размерах или материалах ассистент даёт подробную информацию. На основе истории покупок он также может порекомендовать похожие товары. Когда клиент готов сделать покупку, ассистент помогает выбрать способ доставки и оплаты.
Для эффективной работы ассистент интегрируется с основными системами магазина. Он получает доступ к CRM для работы с историей покупок, складской системе для проверки наличия товаров и платёжному сервису для проведения оплаты.
Успех внедрения оценивается по нескольким параметрам: количество оформленных через ассистента заказов, рост среднего чека, уменьшение нагрузки на операторов на 30-40% и скорость ответа не более 5-10 секунд даже в пиковые часы.
Результат: при грамотном внедрении за счёт автоматизированной поддержки и персональных рекомендаций компания может повысить конверсию в покупку и уменьшить очередь в колл‑центре.
Успех внедрения AI‑ассистента измеряется конкретными показателями. Главный из них — доля автоматически решённых запросов. У успешных проектов большая часть обращений обрабатывается без участия человека.
Время ответа — один из ключевых параметров оценки. После внедрения AI‑ассистентов компании значительно сокращают время обработки запросов: от десятков минут до нескольких секунд. Современные системы показывают высокую точность в распознавании и обработке обращений.
Удовлетворённость пользователей оценивают через несколько метрик. Индекс CSAT заметно растёт после внедрения AI‑ассистента. Показатель лояльности NPS тоже демонстрирует положительную динамику. Анализ тональности диалогов помогает вовремя переключать сложные случаи на операторов.
AI‑ассистенты помогают компаниям снизить операционные расходы. Телеком‑операторы экономят на работе колл‑центров, а ритейлеры увеличивают средний чек благодаря персонализированным рекомендациям.
При анализе эффективности важно учитывать контекст обращений. Если AI‑ассистент вовремя передал сложный вопрос оператору — это тоже успешный сценарий. Сравнение текущих показателей с базовыми метриками наглядно показывает пользу от автоматизации.
