ИИ в контакт-центре: пять решений на одной платформе
ИИ-агенты на Just AI Agent Platform закрывают обращение сами, от типового вопроса до разбора сложного случая. Оператор подключается там, где нужно решение человека, и получает обращение с готовым контекстом.
Сценарии для автоматизации
Платформа для ИИ-агентов в контакт-центре и колл-центре
Контакт-центр решает разные задачи: принять звонок, ответить в чате, подсказать оператору, обзвонить базу, спросить клиента о качестве. Каждую из них можно собрать на Just AI Agent Platform, платформе для массовых диалогов с клиентами и сотрудниками на одной архитектуре. Решения различаются сценарием, а база для сборки агентов, голос, доступ к моделям, защита данных и проверка качества у них общие.
Умный IVR
Агент заменяет тональное меню, решает типовой вопрос сам или передает нужной группе операторов.
Поддержка в чатах
Агент закрывает типовые обращения в цифровых каналах или передает диалог человеку с полной историей.
ИИ-суфлер
Суфлер читает диалог, находит ответ в базах знаний и показывает оператору готовую реплику.
Лидогенерация
Агент обзванивает базу, квалифицирует контакты и передает в отдел продаж релевантные лиды.
Опросы клиентов
Агент звонит после услуги или покупки, проводит опрос и передает ответы в работу.
Сценарии меняете быстро, без долгой разработки.
Голосовой агент понимает речь и отвечает естественно.
Каждая задача получает подходящую по цене модель.
Персональные данные клиентов не покидают периметр.
Ошибки агента находите до клиентов.
Ключевые метрики для бизнеса
Что мы измеряем
Автоматизацию массовых коммуникаций оценивают по трем показателям: сколько обращений агент решает сам, как клиенты оценивают сервис и сколько стоит один контакт. Мы фиксируем их до запуска и сравниваем после на том же потоке обращений. Итоговые результаты зависят от сценария, отрасли и архитектуры решения.
Автоматизация растет
Доля обращений, которые агент решает без оператора, увеличивается от этапа к этапу. Считаем отдельно по каждому сценарию.
CSAT не падает
Индекс удовлетворенности клиентов (CSAT) после обращения держится на уровне, который был до запуска агента.
Стоимость контакта снижается
Расходы на одно обращение уменьшаются, потому что оператор разбирает только случаи, где нужно решение человека.
Гибкая архитектура решения
Архитектура решения: NLU, LLM или гибрид
Для каждого решения мы помогаем выбрать лучшую архитектуру на основе бизнес-требований к скорости, стоимости и контролю качества.
Классический NLU
Распознает намерения клиента по правилам и классификаторам.
- Правила понятны
- Вопросов немного
- Ошибка недопустима
Подходит, когда нужен полный контроль над ответом.
Большая языковая модель (LLM)
Ведет открытые многоходовые диалоги.
- Клиент может спросить о чем угодно
- Диалог идет в несколько шагов
Стоит дороже и отвечает менее предсказуемо.
Гибрид NLU и LLM
Сочетает правила и модель в одном сценарии.
- Точность и контроль правил
- Разбор сложных запросов моделью
- Естественные ответы клиенту
Для автоматизации в крупных компаниях это стандарт Just AI.
Таймлайн
Этапы внедрения ИИ-агента в контакт-центре и колл-центре
Внедрение проходит в пять этапов и начинается со сбора требований. После завершения проекта Just AI поддерживает решение и помогает его развивать.
Требования
Проводим встречи и формализуем задачу. Вы детализируете бизнес-ожидания.
Оценка
Подбираем конфигурацию для реализации сценария и считаем трудозатраты. Вы согласовываете стоимость и сроки.
Техническая проработка
Собираем финальные требования к нагрузке и сценариям, делаем прототип и фиксируем техническое задание. Вы согласуете прототип и подписываете документы.
Разработка и приемка
Проектируем, разрабатываем и тестируем решение. Разворачиваем его в облаке Just AI или в вашей инфраструктуре. Вы проводите приемку.
Поддержка и развитие
Обучаем команду, поддерживаем решение, доставляем обновления и помогаем масштабировать. Вы передаете обратную связь и вместе с нами планируете развитие.
Кейсы
Как это работает в реальных корпорациях
Как голосовой ИИ-ассистент ПМЭФ-2025 в 2 раза снизил нагрузку на контакт-центр: кейс Росконгресс
Голосовой ИИ-ассистент на линии ПМЭФ-2025 отвечал на вопросы участников форума по телефону. Он обработал 50% звонков без оператора и в 10 раз сократил время обработки типового запроса.
Читать кейс → Туризм · ГолосКак один голосовой бот заменяет 10 операторов и обзванивает отели в 4 раза быстрее: опыт Островка
Голосовой бот Островка обзванивает отели и уточняет, актуальны ли данные о номерах, ценах и условиях бронирования. Он автоматизировал 85% звонков, а неделя его работы соответствует месяцу работы десяти операторов.
Читать кейс → Ритейл · ЧатЧат-бот Алёна помогает клиентам М.Видео с покупками и оказывает сервисную поддержку
Чат-бот Алёна работает на сайте, в приложении и в мессенджерах М.Видео и отвечает на вопросы о покупках, доставке и сервисе. Он автоматизирует более 40% входящих запросов, а клиенты оценивают общение с ним выше, чем с оператором (CSI 85%).
Читать кейс → Производство · ПоддержкаКак от сценарного бота поддержки перейти к ИИ-агентам: опыт КНАУФ
КНАУФ с 2022 по 2025 год прошел путь от сценарного бота технической поддержки до системы из четырех ИИ-агентов. База знаний выросла до 500 000 слов и обновляется автоматически, поддержка работает круглосуточно.
Читать кейс → Телеком · ПоддержкаКак без LLM автоматизировать до 70% обращений в поддержку: опыт Дом.ру
Дом.ру перенес голосовой IVR и чат-бота на новую платформу и пересмотрел сценарии без использования LLM. Релизный цикл сократился с месяца до недели, автоматизация звонков выросла до 69%, чатов до 64%.
Читать кейс →С чего начать
Разберем поток обращений вашего контакт-центра
Расскажите, какие обращения в каких каналах и в каком объеме вы поддерживаете. Мы покажем, как можно реализовать этот сценарий на платформе и честно расскажем, где ИИ не даст бизнес-эффекта.