ИИ-ассистент, понимающий суржик: как компания сократила нагрузку на операторов на 70%

В то же время внедрение ИИ-агента драматически изменяет ситуацию. После внедрения 70% нецелевых звонков начали обрабатывать автоматически, а к живому оператору попадают только готовые к покупке клиенты – причем с уже собранной информацией об их потребностях.

Когда люди становятся узким местом бизнеса

Ситуация до внедрения выглядела вполне типично для украинского рынка. Пять операторов контакт-центра с девяти до шести отвечали на однотипные вопросы, фиксировали базовую информацию, переадресовывали звонки. За день — около 1000 обращений, из которых действительно целевых не больше 300. Остальные — информационные запросы, не требовавшие квалифицированного специалиста. При этом один оператор стоит компании около 25 тысяч гривен ежемесячно, а после шести вечера и в выходные клиенты вообще не могли дозвониться.

Простой подсчет показывает: бизнес платит за пять операторов, которые 70% рабочего времени выполняют задачи, с которыми справился бы автоответчик. Но здесь возникает чисто украинская специфика. Клиенты звонят по телефону из разных регионов, говорят суржиком, диалектами, кто-то заикается, кто-то говорит с акцентом. Стандартные голосовые системы это не распознают, люди нервничают и бросают трубку. Отсюда и скепсис бизнеса к автоматизации колл-центров чат-ботами.

Уникальная архитектура: когда ИИ слышит то, что не слышат другие

Сейчас все изменилось.  ИИ-агенты на базе генеративного искусственного интеллекта закрывают эти боли. Например, в Украине компания Learn to Earn Global разработала агентскую систему, которая качественно распознает разговор и превращает ее в текст независимо от особенностей речи собеседника. Закарпатский диалект, суржик, заикание, темп речи — все это не препятствует.

Подготовка к внедрению

Работа началась с анализа настоящих диалогов. Команда записала и расшифровала около тысячи звонков компании, чтобы понять типичные сценарии, особенности языка клиентов, самые популярные вопросы. Выяснилось, что большинство обращений заключаются в 15-20 стандартных сценариях: уточнение цены, наличия товара, условий доставки, графика работы, возврат. На подготовительный этап ушло три недели работы двух аналитиков и команды разработчиков.

Как работает система

ИИ-агент интегрируется в телефонию или мессенджеры компании – Telegram, Viber, Facebook, чат на сайте. При поступлении обращения система автоматически определяет язык (более 50 языков в базе), распознает запрос и ведет диалог по предварительно настроенным сценариям. Клиент спрашивает наличие товара — ИИ проверяет базу данных в реальном времени и дает ответ. Вопрос сложнее или человек готов покупать — система собирает всю нужную информацию (что интересует, бюджет, контакты) и передает оператору уже с полным резюме разговора.

С технической стороны все выглядит так: голосовой поток распознает нейросеть. Текст анализируется, классифицируется по теме, ИИ решает — может ответить сама или нужен живой специалист. Весь процесс занимает доли секунды, задержки незаметны.

Что пошло не так и как это исправили

Первые две недели после запуска обнаружили интересные нюансы. ИИ не всегда узнавала момент, когда клиент переходил от обычных вопросов к готовности купить прямо сейчас. Пришлось потренировать модель на реальных примерах таких переломных моментов в диалоге. Вторая проблема — люди постарше не всегда понимали, что говорят с роботом, и пытались вести слишком сложные диалоги. Решение проще некуда: теперь ИИ сразу представляется как виртуальный ассистент и предлагает связать с оператором, если вопрос нестандартный.

Результаты: цифры, говорящие сами за себя

После трех месяцев работы компания получила конкретные показатели:

• Экономия на зарплате.
• Время обработки простых обращений сократился с 3-5 минут до 1-2 минут обработки ИИ, а человек здесь вообще не задействован.
• Доступность поддержки теперь круглосуточно без дополнительных затрат.
• Качество работы с клиентами улучшилось — операторы не перегружены и имеют полную информацию перед разговором.
• Окупаемость наступила через 4 месяца от запуска.

Аналитика в реальном времени дала неожиданный бонус. Система начала собирать инсайты: какие вопросы чаще всего, когда пик обращений, какие товары больше всего интересуют. Маркетинговая команда начала использовать эти данные для коррекции рекламных кампаний и наполнения сайта.

Как не ошибиться с ИИ в поддержке

Главный совет – не пытайтесь автоматизировать все сразу. Начните с одного канала и 3-5 простых сценариев. Проанализируйте звонки за последний месяц, выделите самые частые вопросы. Именно их и отдавайте ИИ сначала. Когда система научится работать стабильно, добавляйте более сложные кейсы.

Вторая важная рекомендация – не скрывайте факт общения с ИИ. Честность в начале диалога снимает много недоразумений и позволяет клиенту сразу решить, готов ли он говорить с роботом, или лучше подождет оператора. Практика показывает, что это повышает лояльность компании.

Типичная ошибка – экономить на этапе сбора данных. Если есть записи реальных разговоров, стоит потратить неделю-две на их тщательный анализ. Чем лучше ИИ поймет специфику бизнеса и клиентов, тем точнее будет работать. Иначе придется тратить месяцы на доучивание системы уже в процессе работы, а это нервирует и клиентов, и операторов.

Еще один момент – не бойтесь экспериментировать с настройками. Первые два-три месяца система требует внимания: нужно отслеживать ошибки, собирать фидбеки от клиентов и операторов, корректировать сценарии. ИИ – не решение типа "установил и забыл", это инструмент, который подстраивается под конкретный бизнес.

Что дальше: от автоответчика до бизнес-аналитика

ИИ в клиентской поддержке – это уже не просто автоматизация рутины. Это источник данных о клиентах, их потребностях и поведении. Компании, внедряющие такие системы сейчас, получают не только экономию на зарплатах, но и конкурентное преимущество в виде глубокой аналитики. Следующий шаг, который уже тестируют разработчики – проактивная поддержка, когда ИИ сам обращается к клиенту с предложением помощи на основе его поведения на сайте. Технология развивается, и украинские компании, похоже, готовы ее принимать, если она действительно работает с нашей языковой спецификой.