Сервис на базе Yandex SpeechSense позволяет просматривать историю звонков, сортировать их по тегам, определять скорость речи и статистику перебиваний

Как ИИ помогает в поддержке клиентов: кейсы банков, ритейла и IT‑компаний
Обработать треть запросов без участия операторов, вернуть более половины упущенных лидов. Рассказываем, как оптимизируется поддержка, когда в ней появляется искусственный интеллект.
Искусственный интеллект активно трансформирует клиентский сервис. По данным
Разбираемся, как ИИ работает в клиентской поддержке и какие результаты уже получает бизнес.
Автоматизирует обработку обращений
Один из самых популярных сценариев применения ИИ
Так, команда «Инфосистемы Джет» использовала YandexGPT, чтобы за один месяц автоматизировать сервисный центр. Теперь нейросеть обрабатывает 30% обращений, причём 75% её ответов не требуют участия сотрудников.

Компания «СберКорус» внедрила
Оценивает качество общения
Нейросети также умеют проверять качество клиентского сервиса: анализировать ответы операторов, выявлять ошибки и предлагать способы их исправления.
Команда Авто.ру Бизнес внедрила
Онлайн‑школа «ИнтернетУрок» использует Yandex SpeechSense, чтобы автоматизировать оценку качества общения операторов. Ранее вручную проверяли лишь 5–10% звонков, теперь объём проанализированных обращений вырос в 8 раз. Система не только выявляет проблемные диалоги и формирует отчёты на основе смысловых тегов, но и помогает улучшить процесс обучения сотрудников, перераспределить нагрузку в претензионной группе и точнее отслеживать уровень удовлетворённости клиентов. Результаты анализа также используются для обучения голосового робота и планирования новых сценариев поддержки.
ИИ работает и в публичных сервисах. Например, в московском общегородском колл‑центре голосовой помощник имитирует
Ускоряет поиск по базе знаний
Чем быстрее оператор находит нужную информацию, тем выше скорость ответа и удовлетворённость клиента. Нейросети помогают автоматизировать этот процесс: анализируют, какие ответы были полезны другим клиентам, и подбирают актуальные материалы из базы знаний.
В Альфа‑Банке виртуального помощника используют
Анализирует голосовые обращения
Обработка аудио — ещё один важный сценарий. Современные ИИ‑сервисы сначала переводят звонки в текст, а затем анализируют содержание и тональность: были ли операторы вежливы, менялась ли интонация, не было ли признаков раздражения со стороны клиента.
В МТС Exolve встроили Yandex SpeechSense, чтобы анализировать записи звонков. С помощью технологии синтеза речи Yandex SpeechKit сервис превращает аудио в текст. Затем в дело вступает YandexGPT: определяет тему разговора, выделяет основные проблемы, суммаризирует суть и помогает выявлять тенденции — ещё до того, как они повлияют на бизнес.

Команда MANGO OFFICE внедрила
А компания Voxys автоматизировала обработку звонков с помощью голосовых роботов на базе Yandex SpeechKit Brand Voice. Решение позволяет распознавать и синтезировать речь, вести «живой» диалог с клиентами, обрабатывать типовые запросы и проводить опросы. В результате Voxys снизила затраты на оплату труда на 25–30% и повысила качество обслуживания.
Работает 24/7, но требует качественных данных и процессов
ИИ‑системы работают круглосуточно, без перерывов и усталости. Они одинаково хорошо обрабатывают запросы по нескольким каналам и мгновенно выдают ответы, если ресурсы системы позволяют. Это помогает снизить нагрузку на операторов, сократить среднее время обработки запроса (АНТ) и повысить качество сервиса.
Плюс — в персонализации: нейросети подстраивают ответы под клиента, не отклоняясь от скриптов. Минус — в сложности внедрения. Даже готовое решение потребует интеграции с базой знаний, CRM и другими системами. Ещё один важный фактор — качество исходных данных: плохо структурированные или устаревшие базы знаний могут сильно снизить эффективность ИИ.
Что учитывать бизнесу перед внедрением ИИ
ИИ в службе поддержки — не просто модный инструмент, а реальный способ повысить эффективность, особенно в масштабируемых процессах. Чтобы внедрение привело к ощутимому результату, стоит учитывать несколько факторов:
-
Начните с рутинных сценариев. Классификация обращений, ответы на типовые вопросы, поиск по базе знаний — это задачи, где технологии уже доказали свою эффективность.
-
Оцените зрелость процессов. Чем хуже организована текущая система поддержки, тем сильнее будет эффект от внедрения ИИ. Но даже зрелые процессы можно улучшать — за счёт ускорения реакции, сокращения AHT и повышения индекса лояльности клиентов.
-
Следите за качеством данных. Чем чище и актуальнее база знаний, тем точнее работают модели. Стоит заранее заложить время на ревизию контента и сценариев.
-
Думайте не только о клиентах, но и о сотрудниках. ИИ — это не только бот для внешнего пользователя, но и помощник для оператора. Он может сократить время обучения, помочь в сложных диалогах и снять часть нагрузки.