ИИ для поддержки: как искусственный интеллект меняет сервис-деск и клиентский опыт

Почему все хотят внедрить ИИ в поддержку? В B2C-поддержке искусственный интеллект уже давно помогает клиентам, крупные интернет-ритейлеры, банки и телеком-операторы сократили нагрузку на операторов, повысили скорость обработки запросов и удовлетворенность клиентов. Чат-боты решают типовые вопросы о статусе заказа, балансе счета или подключении услуг за секунды, освобождая специалистов для сложных случаев.

Успех в B2C-сегменте заставил руководителей корпоративного сектора задуматься: почему внутренние пользователи должны получать менее качественный сервис, чем внешние клиенты? Сотрудники, привыкшие к мгновенным ответам от Алисы или ChatGPT дома, ожидают такого же уровня обслуживания на рабочем месте.

Однако просто перенести B2C-решения в корпоративную среду нельзя. Enterprise-компании сталкиваются с принципиально иными вызовами: сложные бизнес-процессы, специфическая терминология, интеграция с десятками внутренних систем и строгие требования к безопасности данных. Традиционные скриптовые чат-боты и типовые формы оказались неэффективными в B2B-сегменте, где каждое обращение требует индивидуального подхода и экспертного анализа.

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) наконец предоставил корпорациям инструменты для автоматизации поддержки, более качественные. В отличие от простых чат-ботов, работающих по заранее заданным сценариям, современные ИИ-системы анализируют корпоративные базы знаний, ведут диалог на естественном языке и принимают решения в контексте конкретного запроса пользователя.

Сейчас российские компании могут совершить технологический рывок, каждая четвертая российская компания уже зафиксировала рост производительности более чем на 20% благодаря GenAI. Доступность современных ИИ-решений и растущая экспертиза отечественных разработчиков позволяют внедрять передовые технологии поддержки без зависимости от зарубежных вендоров. При этом отечественные решения учитывают специфику российского бизнеса и требования регуляторов.

В этом материале рассмотрим практический опыт крупных организаций — от горнодобывающих компаний до государственных структур — которые уже трансформируют свои службы поддержки с помощью искусственного интеллекта. Эксперты ФКУ «Соцтех», Президентской Академии и других компаний поделились конкретными результатами и техническими решениями проектов по внедрению ИИ.

Зачем используют ИИ в автоматизации клиентской поддержки

Бизнес обращается к искусственному интеллекту, чтобы сократить высокие расходы на персонал в случаях, когда высококвалифицированные сотрудники выполняют рутинные задачи. Это не только экономически невыгодно, но и приводит к снижению мотивации специалистов, текучести кадров и дополнительным затратам на поиск замещающих сотрудников.

Другая проблема, которую бизнес стремится решить, — низкая скорость распространения информации внутри организации. Сотрудники тратят много времени на поиск нужных данных из-за плохо структурированных знаний, что снижает скорость работы службы поддержки и качество обслуживания клиентов.

Когда бизнес не собирает информацию из оперативной деятельности, одинаковые ошибки повторяются регулярно. Специалисты поддержки решают похожие запросы с нуля, не используя опыт коллег при обработке аналогичных заявок. 

Наконец — не самый очевидный, но важный аспект — технологическое отставание негативно сказывается на лояльности персонала. Нейронные сети стали таким же естественным инструментом работы, как Wi-Fi или мобильная связь. Отсутствие современных технологий в рабочем процессе снижает комфорт сотрудников, они не ощущают, что компания развивается. Так затраты на удержание квалифицированного персонала только растут.

В чём польза генеративного ИИ для техподдержки

Внедрение генеративного искусственного интеллекта в техподдержку приносит измеримые финансовые результаты. Экономический эффект формируется за счет сокращения затрат на персонал, снижения времени простоя сотрудников и повышения скорости обработки запросов.

Другой пример экономии — проект «‎ИИ Анюта»‎ в ФКУ «Соцтех», где нейросеть отвечает за диспетчеризацию обращений. Проект помог организации сэкономить 857 часов рабочего времени специалистов диспетчерского пункта‎. Система обрабатывает 70% всех обращений автоматически за 2 секунды, ранее приходилось тратить по 8–10 минут ручной работы.

Помимо прямых финансовых выгод, ИИ помогает повысить качество обслуживания. Искусственный интеллект анализирует базы знаний компании и предоставляет консистентные ответы на типовые вопросы, исключая человеческий фактор при поиске информации. 

Автоматизация позволяет службе поддержки сосредоточиться на действительно сложных задачах, требующих экспертных знаний. Рутинные запросы обрабатываются автоматически, а специалисты занимаются нестандартными инцидентами, консультированием и развитием сервисов.

При этом важным преимуществом становится масштабируемость решения. ИИ-система может одновременно обрабатывать множество запросов без снижения качества ответов, что критично в периоды пиковой нагрузки. В Президентской Академии, где в сезон приемной кампании может приходить до 20 тысяч обращений, создали цифрового сотрудника отдела техподдержки — ИИ Артур. Решение не только помогает маршрутизировать заявки, но и учится на ошибках. Чем больше обращений получит ИИ, тем более точными будут результаты его работы.

Традиционная же служба поддержки требует пропорционального увеличения штата для обработки растущего объема обращений, что становится экономически нецелесообразным при современных темпах роста бизнеса.

Как работает ИИ для поддержки: архитектура, интеграции, инструменты

Автоматизация поддержки с помощью ИИ требует продуманной архитектуры, объединяющей несколько технологических компонентов. Современные решения, например, GenAI-платформы автоматизации, должны обеспечивать интеграцию с корпоративными источниками знаний, управление различными моделями ИИ и создание удобных пользовательских интерфейсов.

Рассмотрим, какие инструменты и технологии помогают автоматизировать поддержку.

ИИ-агенты

ИИ-агенты — это автономные программные модули, способные самостоятельно выполнять задачи без постоянного участия человека. В отличие от традиционных чат-ботов, работающих по жестким сценариям, ИИ-агенты анализируют контекст запроса, принимают решения и выполняют действия в корпоративных системах: создают заявки, обновляют данные в CMDB, инициируют согласования. GenAI-платформы дают инструменты для создания таких агентов, механизмы их координации и систему управления жизненным циклом — от разработки до мониторинга работы.

Векторные хранилища знаний и технология RAG

Основой любой ИИ-системы для поддержки выступают векторные базы данных, работающие по принципу Retrieval-Augmented Generation (RAG). Эта технология позволяет нейронным сетям не просто генерировать ответы на основе обучающих данных, а находить релевантную информацию в корпоративных источниках и использовать ее для формирования точных ответов.

Система подключается к различным источникам данных через специализированные коннекторы: Wiki-системы, Confluence, SharePoint, файловые хранилища, базы данных и системы документооборота. Информация автоматически векторизуется — преобразуется в числовые представления, которые позволяют нейронным сетям быстро находить семантически похожий контент.

Как показывает опыт ФКУ «Соцтех»‎, векторизация может работать с большими массивами данных. Их ИИ «Анюта»‎ обучалась на 39 тысячах реальных заявок, что позволило системе находить закономерности и точно классифицировать новые обращения.

Обновление векторных хранилищ настраивается гибко: по расписанию для плановых обновлений или через веб-хуки при изменении исходных документов.

Оркестрация моделей ИИ

Современные платформы для ИИ-автоматизации поддержки строятся на принципах микросервисной архитектуры. Главный компонент — агрегатор нейронных сетей, который обеспечивает отказоустойчивость и горизонтальное масштабирование. Такая архитектура позволяет использовать различные модели ИИ одновременно: от open-source решений до коммерческих российских и зарубежных сервисов.

При выходе одного экземпляра нейросети из строя система автоматически переключается на резервные мощности благодаря балансировке нагрузки и сервисам очередей. Это критически важно для корпоративных систем, где простои недопустимы.

Инструменты разработки и настройки

Low-code инструменты для создания ИИ-процессов позволяют быстрее настраивать автоматизацию. Визуальные редакторы workflow содержат специализированные блоки для работы с нейронными сетями, готовые шаблоны и паттерны интеграции. Разработчики собирают сложные сценарии автоматизации из готовых компонентов без написания кода с нуля.

Для автоматизации можно также использовать библиотеки промптов — заготовок запросов к нейронным сетям. Специалисты могут тестировать различные формулировки, сравнивать результаты разных моделей и подбирать оптимальные настройки для конкретных задач. Системы версионирования отслеживают все изменения и позволяют откатиться к работающим конфигурациям.

Инструменты контроля безопасности

Для ИИ-автоматизации в корпоративной среде нужно гибкое управление ролями и разрешениями пользователей, механизмы контроля доступа к данным и шифрование при взаимодействии с облачными сервисами. Критически важно, чтобы ИИ-агенты получали доступ только к той информации, которая необходима для выполнения конкретной задачи — это исключает утечку конфиденциальных данных.

Российским компаниям нужна возможность развертывать ИИ-решения в защищенных контурах без передачи данных внешним провайдерам: можно использовать как облачные модели ИИ через защищенные каналы, так и собственные программно-аппаратные комплексы для ИИ-процессинга. Системы логирования фиксируют все действия ИИ-агентов, что обеспечивает прозрачность работы и соответствие требованиям регуляторов, включая ФЗ-152 и отраслевые стандарты.

Как автоматизировать: модели внедрения ИИ по линиям поддержки

Для разных задач бизнес может использовать индивидуальный набор инструментов, например:

• Нулевая линия поддержки автоматизируется через интеллектуальные чат-боты, которые принципиально отличаются от скриптовых решений. Используются не жёсткие деревья решений, а анализ запроса пользователя через ИИ. Нейросеть находит релевантную информацию в базе знаний и формирует персонализированный ответ на естественном языке.
• Первая линия поддержки получает ИИ-ассистентов для поиска решений в базе аналогичных инцидентов, автоматические подсказки по классификации обращений и инструменты для работы с многоязычными запросами. Специалисты тратят меньше времени на рутинный поиск информации и могут сосредоточиться на решении проблем.
• Управление знаниями трансформируется благодаря обратному контуру накопления экспертизы. ИИ-агенты анализируют решения, которые специалисты описали при закрытии нестандартных обращений, и автоматически создают статьи для базы знаний. Эти черновики проходят проверку у менеджеров базы знаний перед публикацией, обеспечивая постоянное пополнение корпоративной экспертизы.

Успешные кейсы внедрения ИИ

Ниже — кратко о том, каких результатов крупные компании добились с помощью внедрения ИИ в поддержку. Полные выступления экспертов можно посмотреть на Rutube.

Соцтех — ИИ «Анюта»‎ для государственных услуг

Федеральное казенное учреждение «Соцтех»‎ под ведомством Минтруда России реализовало один из первых в госсекторе проектов автоматизации ITSM-процессов с помощью искусственного интеллекта. Модуль «ИИ Анюта»‎ был создана собственным силами специалистов учреждения на базе PyTorch — полностью самостоятельная разработка без зависимости от внешних вендоров. При этом приходилось работать в условиях сложной ИТ-инфраструктуры.

Результаты проекта:

• 70% обращений обрабатываются ИИ автоматически
• Время обработки: 2 секунды против 8-10 минут ручной работы
• Точность системы: 83,4% при первичной классификации
• 90,1% обращений успешно закрываются без участия человека
• Экономия: 857 часов рабочего времени специалистов за период эксплуатации

Модуль «ИИ Анюта»‎ обслуживает 89 регионов России и работает с 7 информационными системами Минтруда по 16 различным ИТ-операциям.

Президентская Академия РАНХиГС — масштабирование поддержки в образовании

Президентская Академия РАНХиГС, крупнейший вуз в Европе с 50 филиалами, где учится 270 тысяч студентов, использует ИИ для поддержки всех категорий пользователей: студентов, преподавателей и административного персонала.

ИИ-система помогает автоматически классифицировать обращения по различным направлениям технических и сразу же определять правильного исполнителя. Классификация происходит без участия человека. Тем самым первая линия «не трогает руками» больше 72% обращений, приходящих по почте.

Особенность образовательной сферы —необходимость быстрого реагирования в критические периоды (приемные кампании,сессии). В Президентской Академии ИИ обеспечивает скорость реакции и масштабируемость системы поддержки без пропорционального увеличения стоимости обработки запросов.

Резюме

Генеративный ИИ меняет саму философию корпоративной поддержки: от реактивной обработки заявок к проактивному предотвращению проблем и накоплению организационных знаний. 

Этот подход универсален: технология работает там, где есть три критических условия.​ Первое — процессная зрелость: хаотичные процессы ИИ только усилит. Второе — качество корпоративных знаний: нейросеть учится на том материале, который есть в организации, будь то 39 тысяч исторических заявок или структурированная Wiki. Третье — культурная готовность команды принять новую роль: не «исполнителей заявок», а «менеджеров знаний», работающих в гибридной модели «человек + ИИ».

Российские компании получают окно возможностей: доступность отечественных LLM-моделей и GenAI-платформ, понятные регуляторные рамки и растущие ожидания сотрудников делают внедрение ИИ-инструментов не технологическим экспериментом, а стратегической необходимостью для сохранения конкурентоспособности.