Голосовой и текстовый боты решают сервисные вопросы
Боты обрабатывают вопросы о балансе, заявках, подключении к интернету и телевидении. Компания переработала сценарии и классификацию обращений.
Доля автоматизации звонков достигла 69%, чатов — 64%.
Самостоятельных кейсов: 9. Здесь собраны задачи, результаты и источники по применениям продукта.
Боты обрабатывают вопросы о балансе, заявках, подключении к интернету и телевидении. Компания переработала сценарии и классификацию обращений.
Доля автоматизации звонков достигла 69%, чатов — 64%.
Звонки сначала поступают помощнику, который ищет ответы в обновляемой базе знаний, уточняет вопрос и при необходимости переводит на оператора.
На ПМЭФ-2025 помощник самостоятельно обработал около половины звонков. На типовые вопросы он отвечал в 10 раз быстрее оператора.
Голосовой помощник обзванивает отели, уточняет актуальность данных, фиксирует ответы и назначает повторный звонок с учётом часового пояса.
Автоматизировано 85% обзвонов, время на обзвоны сократилось в 4 раза. В 60% звонков бот получает нужную информацию или договорённость об обновлении данных.
Система отслеживает изменения на сайте, обновляет базу знаний и автоматически размечает документы для поиска ответов. Ранее правки в сценарии вносили вручную.
Время на поддержание базы знаний сократилось более чем на 80%.
Помощник «Сова» объединяет корпоративную базу знаний и внутренние сервисы банка. Он ищет документы, объясняет кадровые процедуры и помогает сотрудникам с расчётами.
Поиск информации занимает 20–40 секунд. За пять месяцев точность ответов выросла с 72% до 89%.
В действующего помощника Kai встроили ветку с RAG-поиском по технической документации и FAQ; она формирует ответы клиентам и передаёт неизвестные вопросы оператору.
На подготовленном тестовом наборе точность ответов составила 89%. По оценке руководителя проекта КНАУФ, решение экономит до 50% времени сотрудников.
Агент на карьерном сайте получает вопросы и критерии из базы вакансий, проводит диалог с кандидатом, оценивает ответы и автоматически отправляет рекрутеру итоговую сводку.
В ходе тестирования до конца скрининга доходило около 98% кандидатов; рекрутер получает готовую сводку и сначала рассматривает кандидатов, набравших не менее 65%.
Агент клиентского сервиса распознает запросы и автоматически обрабатывает обращения в чате.
По данным Just AI, автоматизировано 55% обработки обращений в чате, а точность распознавания клиентских запросов составляет 93%.
ИИ-агент проводит HR-скрининг кандидатов в телеком-компании.
По данным Just AI, решение проводит 50 000 сессий в месяц, сэкономило рекрутерам более 2 000 часов, а 91% отобранных кандидатов соответствовали критериям.