
Основные проблемы внедрения искусственного интеллекта в систему поддержки клиентов
В последние годы решения на основе искусственного интеллекта стали важным элементом первой линии взаимодействия с клиентами. Мы наблюдаем, как чат-боты всё больше берут на себя задачи, связанные с поддержкой. Однако многие компании сталкиваются с ошибками при разработке и внедрении ИИ-технологий, что негативно сказывается на их эффективности. В этой статье вместе с экспертом в области ИИ, основателем и CEO BotB2B Виктором Поповым, мы рассмотрим распространённые ошибки, возникающие при интеграции ИИ в систему поддержки, а также подводные камни и особенности чат-ботов в российском бизнесе.
Типы ИИ-ассистентов в клиентской поддержке
На сегодняшний день можно выделить два основных типа ИИ-ассистентов: старого и нового поколения. Примером первого является голосовой помощник Олег от Т-Банка, который использует технологию распознавания слов и фраз для сопоставления с запросами пользователей и выдачи ответов. Однако такая система имеет недостаток: она часто не понимает запросы клиентов и вынуждена переводить их на оператора, что ставит под сомнение её эффективность в рамках клиентского сервиса.
Совершенно иная ситуация с ИИ-ассистентами нового поколения, основанными на технологии GPT. Они значительно более «умные» и способны лучше понимать вопросы пользователей. Тем не менее, у них также есть свои проблемы. Большая языковая модель (LLM) требует контекста и знаний о компании для формирования точных ответов. Несмотря на сложности, использование ИИ-ассистентов нового поколения значительно снижает частоту переключения на живых операторов.
Очевидные и неочевидные проблемы
Одна из самых серьёзных проблем заключается в настройке ИИ-ассистента. Это связано с тем, что технологии ещё новы, и на рынке не так много специалистов, обладающих глубокими знаниями в данной области. Конечно, появляются новые SaaS-решения, которые могут упростить задачу, но каждое решение требует индивидуальной доработки. Бизнесам необходимо наполнять базы знаний и постоянно проводить эксперименты.
К очевидным трудностям относится также сложность тестирования ИИ-решений. Мы понимаем, что пользователи задают множество вопросов, и у компании, работающей на рынке не первый год, есть разнообразные кейсы. Однако внештатные ситуации могут сильно повлиять на результат. Например, региональный интернет-провайдер внедряет ИИ-решение для поддержки пользователей. Одной из самых распространённых проблем является отсутствие интернета или низкая скорость. В этом случае чат-бот будет советовать проверить оборудование или перезагрузить роутер. Но если интернет отключён из-за серьёзной аварии, рекомендации чат-бота окажутся бесполезными.
Поддержка для техподдержки: как ИИ меняет сервис в российском бизнесе
Часто разработчики уверены, что обучили чат-бота всем необходимым, но пользователи могут задавать совершенно неожиданные вопросы. В таких случаях успех будет зависеть от качества тестирования. Лучше всего доверить эту задачу профессионалам, обратившись в компанию, которая специализируется на разработке ИИ-решений «под ключ». Но возникают и другие сложности: на начальном этапе почти невозможно определить, какая цена услуг будет адекватной. На первый взгляд всё просто — смотрим на рынок и сравниваем расценки. Но с ИИ-решениями это не сработает. Нужно составить полное техническое задание, выбрать компании с релевантным опытом и отправить им запрос. Даже тогда вы не получите коммерческое предложение с ценой сразу. Скорее всего, потребуется созвон для обсуждения реализации решения. Лишь после этого возможно получить приблизительное коммерческое предложение. Важно помнить, что озвученная стоимость не является окончательной — в процессе обсуждения она может измениться. Кроме того, вы можете получить различные расценки от разных компаний, поскольку единая политика ценообразования на рынке ИИ в России пока отсутствует.
Специфика ИИ-ассистентов в современном бизнесе
Разработанные на основе ИИ решения не могут быть универсальными. Хотя принципы интеграции ИИ-ассистентов схожи, для каждой области необходима своя база знаний и соответствующие настройки. Например, решение, созданное для многопрофильной медицинской клиники, не подойдёт для стоматологической практики. При этом многое зависит от того, какие каналы коммуникации являются приоритетными для бизнеса.
Существует одно универсальное правило: на начальном этапе внедрения чат-бота в систему поддержки требуется постоянный мониторинг его работы. Это позволит вам оценить скорость окупаемости ИИ-решения и контролировать действия чат-бота в режиме реального времени. Следует анализировать количество диалогов, удовлетворённость клиентов и число переходов ко второй линии поддержки.
Что касается окупаемости, то важным показателем является стоимость диалога, которая может варьироваться от нескольких десятков копеек до нескольких десятков рублей. Однако практика показывает, что диалоги на первой линии поддержки обычно обходятся довольно недорого, и ИИ-решение часто быстро окупается. Всё зависит от изначального бюджета. Допустим, вы потратили 2 миллиона на разработку ИИ-решения. После тестового периода вы увольняете 9 из 10 сотрудников службы поддержки. Средняя зарплата такого специалиста составляет около 50 тысяч рублей. На первый взгляд, вы экономите 450 тысяч в месяц. Но учитывая налоги и страховые взносы, сумма экономии значительно увеличивается. За 3-4 месяца вы можете полностью окупить цифрового помощника.
Существует миф, что цифровые помощники эффективны только для крупного бизнеса. На самом деле это не так. Снижение затрат и оптимизация бизнес-процессов актуализируют внедрение ИИ-решений и для малых и средних предприятий. Анализ рынка показывает, что компании, которые интегрировали ИИ-технологии в свою систему поддержки клиентов, в течение 2-3 лет получат значительное конкурентное преимущество.
Безопасность хранения персональных данных
При внедрении ИИ-решений всегда встаёт вопрос о конфиденциальности данных. Для создания безопасной системы необходимо развернуть нейросети на собственных серверах. Это требует значительных финансовых вложений, что доступно, как правило, только крупным компаниям. Для малого и среднего бизнеса оптимально использовать готовые Pull API. Однако при этом важно убедиться, что ваши поставщики соблюдают политику конфиденциальности. Это закроет юридические риски.
Как понять, что разработанное ИИ-решение эффективно?
Основная задача системы поддержки — удержание клиентов и повышение их лояльности. Для компании важно, чтобы запросы пользователей решались с помощью чат-бота, минимизируя обращения к живым специалистам. Если уровень удовлетворённости клиентов остаётся на высоком уровне или даже растёт, а число переключений на вторую линию снижается, это явные признаки успешной работы ИИ-решения.
Иногда задачи ИИ-ассистентов выходят за рамки стандартного функционала. Например, команда BotB2B разрабатывает чат-ботов для малых и средних предприятий, имеющих свои магазины на платформе Авито. Предприниматели обращаются к нам с проблемами, связанными с потоком запросов от клиентов, когда живые операторы не успевают реагировать на вопросы; с низкой скоростью ответов и качеством диалогов со стороны менеджеров.

Популярные статьи
Получить консультацию сервисного центра Volt-PC
Для того, чтобы консультацию в сервисном центре «Volt-PC» нужно позвонить по номеру телефона:
+7 (961) 51-00-228 или связавшись с нами через WhatsApp или Telegram.
Сервисный центр «Volt-PC» работает с 9.00 и до 21.00 без перерывов и выходных!
Мы старается заботится о своих клиентах и обеспечивать только качественный сервис.
Заказывая у нас услуги обслуживания и ремонта компьютерной техники в Краснодаре Вы можете быть абсолютно уверены, что получите не только качественное оказание услуг, но и грамотную консультацию и техническую поддержку.
