Удобная чат-платформа для службы поддержки на базе ИИ
Интеллектуальный классификатор обращений
Интерактивный ассистент для работы c документами и базами знаний
85%
уровень роботизации в чатах на сайте, ЕЛК, мобильном приложении и Telegram
Персональный ИИ-ассистент оператора контактного-центра
Цифровой консультант для повышения продаж
Внедрение ИИ в клиентском сервисе «Честный знак»
Кейс «Честный знак»
>1 000 000 участников зарегистрированных в системе
8 000 участников оборота товаров обращаются ежедневно
>3 млн активных пользователей мобильного приложения
>40 товарных групп и экспериментов в системе
99% SLA — уровень соглашения об обслуживании
~10 000 обращений в контакт-центр ежедневно
Основная задача:
«Честный знак» — национальная система цифровой маркировки и прослеживаемости товаров, созданная для реализации глобальных проектов в цифровой экономике.
гарантировать потребителям подлинность и качество приобретаемой продукции.
Специфика клиентского сервиса
Клиентам необходимо соблюдать требования законодательства. У них нет другого способа решить вопрос, поэтому задача контакт-центра — предоставлять точные ответы в кратчайшие сроки.
Нет альтернативы — только точный ответ
Развитие системы маркировки ведёт к увеличению пользователей и росту обращений. Поддержание высокого уровня сервиса требует постоянного совершенствования работы операторов и повышения производительности их труда — без пропорционального роста штата.
Рост системы = рост нагрузки
Операторы разбираются в вопросах по каждой группе товаров. Обращения варьируются в зависимости от товарной группы, типа участника, формы собственности и изменений в законах.
Ключевые особенности, которые определили требования к решению.
Технические и юридические знания одновременно
Задачи внедрения ИИ
Обеспечить высокое качество сервиса
Понимать вопросы клиентов и предоставлять простые и понятные ответы, вне зависимости от сложности запроса
Повысить производительность труда
Классификация и категоризация обращений, поиск статей в базе знаний, подготовка ответов. Глубокая интеграция с CRM
Снизить нагрузку на контакт-центр
Робот решает значительную часть обращений при помощи готовых сценариев или генерируя ответы из базы знаний
Реализация проекта с AutoFAQ
Для решения этих задач была внедрена платформа AutoFAQ на основе комплексного искусственного интеллекта, который понимает обращения клиентов, запускает диалоговые и интеграционные сценарии, предоставляет готовые ответы или генерирует новые с помощью LLM.
Кроме того, внедренный продукт выполняет функции ИИ-помощника для операторов, интегрированного с CRM системой, классифицирует и категоризирует обращения, а также помогает сотрудникам контактного центра находить ответы в базе знаний.
Как это работает
Система в реальном времени предлагает релевантные ответы с указанием уверенности. Оператор выбирает подсказку, при необходимости редактирует и отправляет.
Суфлёр AutoFAQ Xplain: ИИ-помощник оператора
Обращение пользователя
Подсказки с процентом уверенности системы в ответе
Окно для ввода ответа оператором
Вызовы проекта и как они решены
Собрать и регулярно обновлять базу знаний
Система должна знать актуальные требования законодательства по 40+ товарным группам — и обновляться при каждом изменении.
Постоянное дообучение на основе работы операторов + контроль качества
Добиться точности ответов генеративного ИИ
Неверный ответ в регуляторной сфере — критическая ошибка. Необходимо контролировать уверенность и покрытие данных.
Качественные данные для старта, очистка писем, серия экспериментов с порогами уверенности
Обеспечить переобучение при высокой нагрузке
~10 000 обращений в день и регулярные изменения в законодательстве требуют инфраструктуры, которая выдерживает нагрузку годами.
Инженерные улучшения ядра под высокую нагрузку в течение 5 лет
Динамика роботизации: 2021−2026
Данные эффекты являются не разовыми, а перманентными — накопительный эффект продолжает расти.
Количество диалогов в месяц
Количество диалогов в месяц
Результаты внедрения AutoFAQ
В результате внедрения ИИ в поддержку пользователей «Честный знак» удалось роботизировать до 85% обращений в чате на сайте, мобильном приложении, едином личном кабинете и Telegram и до 40% запросов по электронной почте. В то же время, обеспечивая высокий уровень удовлетворенности пользователей (4,9 из 5 баллов).
В связи с подключением новых товарных групп и ростом числа участников нам необходимо оперативно предоставлять ответы как на технические, так и на юридические вопросы. Благодаря AutoFAQ мы снизили нагрузку на операторов, что позволило нам поддерживать высокий уровень качества обслуживания
Руководитель клиентского сервиса «Честного знака»
Илья Грознов
роботизация чатов — сайт, ЕЛК, мобильное приложение, Telegram
85%
обращений в email закрывается ботом автоматически
40%
рост производительности труда операторов
30%
удовлетворённость пользователей ответами системы
4.9/5
экономия ресурсов контакт-центра
50 FTE
совокупные расходы на клиентский сервис
-30%
Искусственный интеллект показал себя как мощный инструмент для оптимизации затрат и повышения эффективности. Благодаря нашему решению компании могут обрабатывать до 90% обращений без участия оператора, что позволяет экономить до 5 млн рублей в год на каждые 10 сотрудников контакт-центра
Исполнительный директор AutoFAQ
Владислав Беляев
Ещё кейсы
ИИ-ассистент Xplain для ИТ-поддержки сотрудников
обращений решаются без привлечения сотрудников ИТ-поддержки
80%
человеко-часов в месяц снизилась нагрузка на ИТ-специалистов
на 100
Читать кейс
Цифровой помощник для обработки диалогов с клиентами
срок внедрения
ИИ-ассистента
ИИ-ассистента
1 день
снизилась нагрузка на специалистов контакт-центра
в 2 раз
Читать кейс
Поддержка сотрудников по операционным и продуктовым вопросам
cтатей в базах знаний
5000+
обращений решаются автоматически
65%
Читать кейс
положительных отзывов
95%
Как организовать поддержку для 50 000 сотрудников
Читать кейс
сотрудников активно используют чат-бот для своей работы
20%
всех обращений поступило через «Твоего помощника»
49%
текущее повышение производительности труда КЦ
30%
Карьерный взлет HR-бота: как устроен помощник команды Газпромбанка
обращений закрываются ботом
77%
NPS по результатам годового опроса
73%
скорость
ответа
ответа
Читать кейс
х4
Как чат-бот помогает экономить и оказывать качественный сервис
запросов обрабатываются за 15 минут
85%
увеличилась скорость ответа
Читать кейс
х4
Роботизация внутренних коммуникаций. Поддержка проектных команд
обращений в день
500
обращений решаются автоматически
87%
часов консультантов экспертов сэкономлено за год
5 500+
Читать кейс
Поддержка сотрудников в салонах «МТС» по всей России
cократилась нагрузка на голосовой канал
на 60%
вопросов закрывается
автоматически
автоматически
36%
интеграции с CRM
Читать кейс
Клиентская поддержка компаний-резидентов
50%
обращений решаются автоматически
сокращение времени сотрудников на предоставление ответов на типовые вопросы
в 5 раз
Читать кейс