Голосовой ИИ-помощник службы поддержки поставщиков
Голосовой помощник консультирует предпринимателей по работе на портале и самостоятельно обслуживает типовые обращения горячей линии.
Помощник обрабатывает 100% звонков горячей линии.
Как компании применяют искусственный интеллект в поддержке клиентов: чат-боты, голосовые помощники и автоматизация контакт-центров. Кейсы обработки обращений, работы операторов и результатов обслуживания.
Кейсов внедрения: 433.
Голосовой помощник консультирует предпринимателей по работе на портале и самостоятельно обслуживает типовые обращения горячей линии.
Помощник обрабатывает 100% звонков горячей линии.
Бот консультирует по заказам, изменениям, возвратам, наличию товара и бонусам. Создаёт обращения во вторую и третью линии поддержки и передаёт сложные диалоги оператору.
Нагрузка на операторов и затраты на контакт-центр сократились на 25%. После общения с ботом 20% клиентов просят подключить оператора.
Роботы используют базу знаний компании и ведут диалоги с клиентами без опоры на жёсткие скрипты.
Количественный результат не раскрыт.
Wikibot подключён к типовым вопросам авиакомпании: рейсы, багаж, услуги и условия перевозки. Через API агент получает сведения о расписании и консультирует пассажиров круглосуточно.
По данным поставщика и авиакомпании, в среднем 75% обращений обрабатываются без оператора, удовлетворённость пассажиров составляет 90%.
Сбербанк запустил 17 сервисных ИИ-агентов, которые работают как второй пилот операторов при обслуживании бизнеса.
По данным статьи, доля ИИ-подсказок превышает 50% по отдельным продуктам, а производительность поддержки выросла на 10%.
На платформе запущены умные фильтры на основе больших языковых моделей A-Vibe, которые анализируют отзывы и группируют тезисы по характеристикам объекта.
Первые пользователи тестируют функциональность; до конца февраля она должна стать доступна всем.
Распознавание речи, языковые модели и маршрутизация обращений встроены в колл-центр. Бот отвечает на типовые запросы, а сложные передаёт оператору.
Операторы высвободили 15 часов в неделю.
Внедрён ИИ-ассистент, который анализирует описание неисправности или фотографию, формирует предварительный диагноз и рассчитывает ориентировочную стоимость ремонта с учётом марки, возраста автомобиля и региона.
В приведённом случае система помогла автовладельцу избежать переплаты в три раза. Решение работает в пилотном режиме.
Клиент загружает фото и выбирает причёску или цвет волос. Система создаёт варианты образа и визуальный референс для мастера; окончательный выбор делает человек.
Сервис работает в пилотном режиме в нескольких флагманских салонах.
ИИ-продавец через API отвечает покупателям на Авито, консультирует по заказу, разбирает фотографии, работает с возражениями, фиксирует данные и этапы сделки в amoCRM и передаёт менеджеру заказ после предоплаты.
Первый ответ сократился с 20–30 минут до 20–30 секунд; ИИ самостоятельно довёл до предоплаты около 380 из 3 800 обращений. Общая конверсия выросла с 13,5–14% до 15%.
В мобильное приложение внедрён ML-ассистент, который обрабатывает запросы клиентов, сообщает статус доставки, помогает с заказами, промокодами и программой лояльности, а также даёт персональные рекомендации.
Среднее время реакции сократилось в 3 раза и составляет 1–2 секунды; сложные обращения эскалируются оператору контакт-центра.
В мобильное приложение и личный кабинет внедрён чат-бот на основе ML-модели и сценарной логики; он обрабатывает свободные запросы, уточняет неоднозначные обращения и передаёт сложные диалоги оператору.
Среднее время первой реакции сокращено в три раза — до 1–2 секунд.
На сайте клиники запустили чат-ассистента, который отвечает об услугах, помогает выбрать специалиста и оформить предварительную запись. После тестов виджет открыли всем посетителям сайта.
По данным разработчика, за первые две недели прошло более 170 диалогов, около 80% запросов решались без сотрудников.
Чат-бот круглосуточно обрабатывает заявки интернет-магазина.
По заявлению поставщика, выручка выросла более чем на 70%, а обработка заявки занимает 15 секунд.
Фирма внедрила ИИ-помощника для обработки входящих запросов, подготовки типовых документов, первичных консультаций и категоризации обращений.
В статье заявлены сокращение времени обработки запроса с 45 до 18 минут, экономия времени 60%, экономия 2,4 млн рублей в год и окупаемость за четыре месяца.
Voice ID анализирует характеристики голоса клиента при телефонном обслуживании и определяет подлинность звонка.
По утверждению автора, проверка выполняется за 3–5 секунд разговора.
МТС автоматизировала обработку клиентских заявок с помощью ИИ-чат-бота.
В статье заявлено, что чат-бот обрабатывает 77% заявок без участия человека.
Внедрен ИИ-агент в службу поддержки сервиса такси.
Количественный эффект не раскрыт.
МТС внедрил голосовых помощников для обработки звонков при аномальной нагрузке без дополнительных затрат.
Объём обрабатываемых звонков увеличен в 20 раз без дополнительных затрат.
В контакт-центре внедрена интеллектуальная система, выявляющая автоответчики и голосовых ассистентов в исходящих звонках операторов и роботов.
Доля целевых разговоров и занятость операторов выросли, бессодержательные вызовы сведены к минимуму; количественный эффект не раскрыт.
Собственная речевая аналитика используется для контроля качества общения менеджеров с клиентами.
Решение разгрузило руководителей отделов продаж и помогло точнее выявлять зоны роста сотрудников.
Внедряется co-pilot для автоматического заполнения данных о клиенте и итогах звонка в CRM.
Ожидается повышение качества обработки обращений и высвобождение времени менеджеров.
Ассистент на платформе «Савви» определяет услугу и филиал, создаёт запись в Yclients, предлагает комплексы процедур и узнаёт повторного клиента по номеру телефона.
Без администратора закрывается 60% диалогов. Выручка выросла на 20% при снижении трафика на 30%.
Компания использует собственную программу на основе нейросетевых алгоритмов для автоматического обзвона клиентов.
Количественный эффект не раскрыт.
Система расшифровывает аудиозаписи разговоров с клиентами для оценки соблюдения стандартов обслуживания.
Количественный эффект не раскрыт.
GigaChat внедрён в колл-центры для общения с клиентами и ускорения рутинных задач.
По оценке компании, финансовый эффект за первое полугодие 2025 года составил около 30 млрд рублей.
В работе с повторными обращениями клиентов используется AI-суммаризатор: система собирает историю взаимодействий и формирует краткое резюме предыдущих запросов, вариантов и договорённостей для менеджера.
Количественный эффект не раскрыт.
Smart ID Engine распознаёт документы, проверяет их подлинность и сопоставляет селфи с фотографией. Проверки встроены в приложение и веб-сервис выдачи займов.
По сообщению компаний, проверка занимает секунды, а усиление защиты от подделок сохранило целевую конверсию оформления займа. Значения конверсии и потерь от мошенничества не раскрыты.
Голосовой робот определяет цель звонка и собирает сведения клиента в карточку CRM, а речевая аналитика оценивает все диалоги.
Постобработка сократилась на 7–15 минут, средняя длительность разговора — до восьми минут, доля слов-паразитов уменьшилась в шесть раз, FCR превышает 80%.
Ассистент на базе GigaChat и внутренней документации авиакомпании консультирует по бронированию, правилам перевозки и сложным обращениям.
ИИ закрывает 86% обращений и устранил необработанные запросы в ночное время.