клиентский сервис

Российская компания targetai представила инновационное решение для автоматизации клиентского сервиса на базе генеративного искусственного интеллекта. Основной особенностью нового ИИ-агента является его способность функционировать без предварительной интеграции с существующими IT-системами и без необходимости загрузки структурированной базы знаний. Технология позволяет агенту самостоятельно обрабатывать запросы пользователей, опираясь на контекстуальное понимание языка, что значительно снижает порог входа для внедрения ИИ в бизнес-процессы. Это решение направлено на оптимизацию работы контакт-центров, позволяя сократить время на настройку системы и уменьшить нагрузку на операторов. Несмотря на то, что продукт ориентирован на клиентский сервис, его применение в медицине может быть полезно для автоматизации первичных консультаций и маршрутизации пациентов. Технология демонстрирует переход от жестко запрограммированных чат-ботов к гибким автономным агентам.

В совместном исследовании компаний «Контур Университет», «К2Тех» и Naumen представлен анализ более 100 кейсов внедрения искусственного интеллекта в различных бизнес-процессах. Основной фокус работы сделан на трансформации клиентского сервиса, где прогнозируется радикальное изменение структуры затрат: к 2030 году инвестиции в ИИ-решения в этой сфере превзойдут расходы на содержание человеческого персонала. Авторы анализируют текущую динамику внедрения автоматизированных систем и их влияние на операционную эффективность компаний. Исследование подчеркивает переход от точечного использования чат-ботов к комплексным экосистемам ИИ, способным полностью заменить рутинные функции операторов. Несмотря на экономический потенциал, отмечается необходимость переобучения кадров и адаптации бизнес-моделей к новым технологическим реалиям. Данный материал представляет интерес для руководителей цифровой трансформации, планирующих масштабирование ИИ-технологий.

Компания «Яндекс» представила обновление своего сервиса «Нейросаппорт», направленное на упрощение процесса создания и управления базами знаний для клиентской поддержки. Новые инструменты позволяют формировать текстовые базы знаний без привлечения разработчиков, используя возможности искусственного интеллекта для структурирования информации. Основной акцент сделан на автоматизации оценки качества ответов и возможности быстрого масштабирования поддержки через нейросетевые модели. Внедрение данных функций позволяет компаниям снизить нагрузку на операторов и повысить точность предоставляемой клиентам информации. Технология ориентирована на интеграцию в существующие бизнес-процессы для оптимизации взаимодействия с пользователями через ИИ-ассистентов. Это решение относится к области применения NLP (обработки естественного языка) в сервисном обслуживании, что косвенно влияет на эффективность медицинских и других высоконагруженных служб поддержки.