От базы знаний к ИИ‑навигации: как работают цифровые ассистенты в контакт‑центрах

Корпоративные базы знаний остаются одним из ключевых инструментов контакт‑центров. Но чем больше в них продуктов, регламентов, сценариев и инструкций, тем сложнее оператору быстро найти нужную информацию во время диалога с клиентом.

В сложных сервисных сценариях сотруднику приходится одновременно вести разговор, соблюдать требования компании, переключаться между системами и искать точный ответ. Из‑за этого растет время ожидания для клиента, а качество консультации зависит от опыта конкретного оператора.

Разбираем, как базы знаний превращаются в источник данных для ИИ‑навигации и почему для контакт‑центров становится важен не только объем информации, но и скорость ее использования оператором.

От базы знаний к ИИ‑навигации

Интегрированные с CRM корпоративные базы знаний — основной инструмент операторов контакт‑центров. Логика проста: клиент задает вопрос, сотрудник ищет и открывает нужный раздел базы, находит данные и использует их для подготовки ответа.

Структура и объем базы знаний не статичные. Информации в ней все время становится больше: появляются новые продукты, регламенты, акции, сценарии обслуживания и нормативные требования. Чем объемнее база знаний, тем сложнее ориентироваться в ней даже опытным операторам.

Особенно заметна эта проблема в сложных сервисных сценариях, когда оператору приходится одновременно вести диалог с клиентом, соблюдать регламенты и искать информацию. В результате поиск нужного ответа начинает занимать все больше времени, а время ожидания ответа для клиента увеличивается.

Как ИИ меняет поиск

Появление больших языковых моделей (LLM) и технологий понимания естественного языка (NLU) трансформировало инструментарий поиска информации. Если раньше сотрудник искал документ контекстным поиском, вводя запрос на клавиатуре. Теперь цифровой ИИ‑ассистент или бот‑суфлер оператора может искать варианты ответа самостоятельно.

Современные ИИ‑модели способны понимать естественную речь, определять смысл вопроса, анализировать контекст обращения и находить нужные сведения независимо от того, какими словами они сформулированы в базе знаний.

ИИ‑суфлёр — новый интерфейс работы с данными

Сегодня на рынке формируется новый класс вспомогательных ИТ‑решений — ИИ‑суфлёры операторов контакт‑центров.

Во время разговора с клиентом бот‑суфлер анализирует диалог в режиме реального времени и предлагает оператору релевантные ответы, инструкции, ссылки на регламенты или вариант продолжения диалога (задать уточняющий вопрос, запросить сведения у клиента и т.д.).

Оператору даже не нужно формулировать поисковый запрос и вводить его в строку поиска. Бот‑суфлер в режиме реального времени распознает речь клиента, переведет ее в текст, автоматически сформирует поисковый запрос, на основании полученных из базы знаний данных сведений сформирует варианты ответов и предложит их оператору.

Внедрение бот‑суфлеров позволяет сократить среднее время обработки обращения на 20–33%, а время обучения и адаптации новых операторов — до 50%.

Ограничения и условия эффективной работы

При использовании ИИ‑суфлёра важно учитывать четыре ключевых аспекта: качество данных, необходимость тестирования, информационную безопасность и сохранение контроля за оператором.

Поэтому перед запуском необходимо проверить систему на реальных сценариях, настроить права доступа и правила обработки персональных данных, а также определить, в каких случаях оператор должен перепроверять предложенный ответ. ИИ‑суфлёр — вспомогательный инструмент: финальное решение, особенно в нестандартных ситуациях, принимает сотрудник.

Практика внедрения

Пример эффективности технологии демонстрирует один из проектов VOXYS для крупного федерального FMCG‑ритейлера.

Аутсорсинговый контакт‑центр обрабатывал значительный объем текстовых обращений в цифровых каналах обслуживания. С целью снижения операционных затрат была поставлена задача сократить время подготовки операторов проекта к самостоятельной работе, ускорить обработку обращений и повысить качество клиентского сервиса без увеличения штатной численности проекта.

Для решения этих задач был внедрен бот‑суфлёр, по API‑интерфейсу интегрированный с базой знаний, CRM и сайтом. Система в режиме реального времени анализирует диалог клиента с оператором, автоматически подбирает релевантные ответы и за 1‑3 секунд предлагает сотруднику наиболее подходящий сценарий продолжения диалога.

Бот‑суфлер хорошо показал себя на этапе обучения и адаптации новых сотрудников. Если ранее обучение и вывод оператора в линию занимали в среднем 12 рабочих дней, то после внедрения цифрового ассистента этот срок сократился до 8 дней. Проект получил возможность на треть быстрее вводить новых сотрудников в продуктивную работу.

Существенный эффект был достигнут и в операционной эффективности. Среднее время обработки обращения (Average Handling Time, AHT) сократилось на 32%. Теперь сотрудникам больше не нужно самостоятельно искать информацию в нескольких разделах базы знаний или переключаться между различными системами. Бот‑суфлёр предлагает готовые варианты ответов и необходимые инструкции прямо во время диалога.

Для заказчика это выразилось не только в повышении качества сервиса, но и в прямом экономическом эффекте. За счет сокращения времени обработки обращений и повышения производительности операторов ежегодная экономия составила 3,6 млн. руб.

Как начать использование ИИ‑суфлера?

Начинать внедрение лучше с отдельного процесса, в котором операторы часто обращаются к базе знаний, а поиск информации заметно влияет на скорость обслуживания.

Пять обязательных этапов внедрения ИИ‑суфлера:

1. Выбрать типовые сценарии обращений и определить, где оператор тратит больше всего времени на поиск и формулирование ответа.
2. Проверить актуальность базы знаний, устранить противоречия и определить источники данных, к которым будет обращаться ассистент.
3. Настроить интеграцию с CRM и другими рабочими системами, а также правила доступа к информации.
4. Провести пилот на реальных диалогах и собрать обратную связь операторов.
5. Сравнить показатели до и после внедрения: AHT, время обучения сотрудников, качество консультаций и CSI.

Масштабировать решение стоит после того, как пилот подтвердит качество рекомендаций и экономический эффект. При этом базу знаний и сценарии работы ассистента необходимо регулярно обновлять — по мере изменения продуктов, регламентов и запросов клиентов.

Перспективы технологии

По данным HubSpot, 90% клиентов считают скорость ответа одним из ключевых факторов качества сервиса. При этом клиент оценивает не то, насколько большой базой знаний обладает компания, а насколько быстро получает решение своего вопроса.

Конкурентным преимуществом становится уже объем сведений в информационной базе, а скорость ее использования сотрудниками. Компании, которые сокращают время поиска ответа, получают более высокий уровень сервиса, быстрее обучают персонал и эффективнее масштабируют клиентские коммуникации.

Базы знаний не исчезнут. Но их роль меняется. Если раньше они были инструментом для самостоятельного поиска информации, то теперь становятся источником данных для ИИ‑систем поддержки сотрудников.

Мы находимся на переходе к повсеместному внедрению новых моделей ИИ‑навигации. От «найди нужную информацию» к «получи готовый ответ». Меньше времени на поиск и формулирование ответа, меньше ошибок, более быстрый сервис и увеличение числа решенных с первого обращения вопросов.