Обработайте в 3 раза больше обращений без увеличения штата
Создайте службу «единого окна» для поддержки сотрудников
Обеспечьте выполнение SLA и повышайте NPS без увеличения штата
ИИ-агент поддержки для вендоров сложных ИТ-продуктов
ИИ-помощник для подготовки коммерческих предложений
RAG-системы на арене: протестировали 5 популярных решений на реальных данных
ИИ не отменил рынок готового ПО. Разбираемся, почему готовые решения остаются востребованными. Читать статью →
AutoFAQ Xplain loop
Cистема управления качеством ИИ и баз знаний
Xplain Loop проверяет диалоги и звонки, находит ошибки и устаревшие данные в базах знаний и предлагает исправления до того, как их масштабирует ИИ
и ещё 60+ клиентов
с 2016 года
в 3-4 раза меньше времени на контроль качества
на 20-30% меньше повторных обращений
Cloud и on-premise развёртывание
Почему это важно
Качество данных определяет качество ИИ
Вычитка диалогов и звонков
Выделенные сотрудники целыми днями читают историю диалогов и слушают звонки, чтобы проверить корректность ответов
Ручное ведение базы знаний с задержкой
Отдельные специалисты постоянно правят базу знаний: наполняют статьи, актуализируют устаревшее, ищут противоречия
Опыт экспертов не масштабируется
Знания лучших операторов остаются в их головах — их сложно передать коллегам и использовать в чат-боте
Три задачи, которые ежедневно съедают время команд поддержки
Как ошибки попадают в сервис
ИИ усиливает то состояние базы знаний, которое есть на входе
Некорректные или устаревшие данные тиражируются, и ошибок становится больше вместе с числом обращений
ИИ усиливает то состояние базы знаний, которое есть на входе
Задача — выявлять ошибки в данных до того, как их масштабирует ИИ
ИИ отвечает на основе существующего контента в компании
Как работает Xplain Loop
Xplain Loop сверяет ответы операторов и ботов с базой знаний и находит расхождения
Готовые правки вносятся в источники, где живёт контент
Контроль качества диалогов и звонков
Изменения в базы знаний
Xplain
Loop
Loop
Генерация рекомендаций в базы знаний
Проверка: насколько стало лучше
Для компаний с высокой нагрузкой на поддержку, где отвечает ИИ
Высокая нагрузка на поддержку
Тысячи и десятки тысяч диалогов и звонков в месяц: вручную не вычитать, выборочная проверка пропускает ошибки. В сезонные пики нагрузка и цена ошибки ИИ растут в разы
01
ИИ уже отвечает клиентам
Чат-боты, ИИ-ассистенты или копилоты операторов работают на базе знаний компании — и повторяют всё, что в ней написано
02
Нужен контроль качества ответов
Важно видеть, где и почему ИИ ошибается, и исправлять источник до того, как ошибку заметят клиенты
03
Измеримый эффект для клиентского сервиса
меньше времени на контроль качества, корректировку и наполнение базы знаний
повторных обращений — клиенты сразу получают корректный ответ
в 3-4 раза
−20-30%
рост удовлетворённости клиентов (CSAT)
средняя длительность диалога (AHT)
+10-50%
−10-40%
Диапазон зависит от исходных показателей процесса поддержки
Диапазон зависит от исходных показателей процесса поддержки
Интеграции
Встраивается в вашу инфраструктуру
Не зависит от платформы AutoFAQ
Телефония
Confluence, Minervasoft и другие базы знаний
LLM компании
Yandex AI Studio — cloud и on-premise
AutoFAQ Xplain — on-premise
HelpDesk, Service Desk
Совместим с любыми AI-системами
Подключается к системам, которые у вас уже работают
Работает с той моделью, которую выбрала ваша компания
Начните с бесплатного мини-анализа ваших данных
Актуально, если у вас:
диалоги вычитывают вручную
речевая аналитика не сверяет ответы с базой знаний
есть запрос на аудит качества сервиса и баз знаний
Частые вопросы
Нет. Xplain Loop работает независимо и подключается к вашим HelpDesk, Service Desk и телефонии.
С LLM вашей компании, с Yandex AI Studio в облаке и on-premise, а также с моделями AutoFAQ on-premise.
DOCX, PDF, JSON, XLSX, PPTX, веб-страницы, а также Confluence, Minervasoft и SimpleOne.
Да. Xplain Loop разворачивается on-premise с соблюдением требований информационной безопасности.
