Искусственный интеллект в поддержке клиентов: оптимизация процессов с нейросетями

Как ИИ меняет сферу клиентской поддержки

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в поддержку клиентов позволяет автоматизировать взаимодействие с пользователями, ускорять обработку запросов и улучшать качество обслуживания.

Основные направления использования ИИ:

  • ИИ для автоматизированной техподдержки и чат-ботов
  • GPT-решения для клиентского обслуживания
  • Нейросети для поддержки пользователей в реальном времени
  • ИИ в ведении учета и анализе обращений
  • Автоматизация обработки тикетов и распределение запросов
  • ИИ-помощники для операторов поддержки
  • Оптимизация клиентского опыта с AI

Пример внедрений

Кейсы использования GPT и нейросетей в поддержке клиентов.

Преимущества работы с Flexitech.ai

  • Опыт в разработке AI-решений для клиентской поддержки
  • Гибкость в интеграции ИИ-инструментов в существующие процессы
  • Оптимизация тикет-систем с помощью AI
  • Сокращение нагрузки на операторов техподдержки
  • Повышение уровня автоматизации клиентских сервисов

FlexiTech.ai — ваш надежный партнер в разработке и внедрении AI-решений для клиентской поддержки.

Издатель: Автор Сергей Вендин

ИИ для клиентского сервиса

Как искусственный интеллект меняет техподдержку и аккаунтинг в 2025 году
11 мин.
721 просмотр
FAQ
Представьте себе: ваша служба поддержки отвечает на вопросы клиентов круглосуточно, никогда не устает, не раздражается и способна мгновенно решать 80% типовых проблем. Звучит как фантастика? Но сегодня это уже реальность благодаря искусственному интеллекту. В 2025 году ИИ окончательно перестал быть просто модным словом из презентаций и превратился в рабочий инструмент, который радикально меняет подход к обслуживанию клиентов.
Давайте честно — традиционная клиентская поддержка часто превращается в настоящую головную боль как для компаний, так и для клиентов. Долгое ожидание ответа, неподготовленные сотрудники, стандартные шаблонные ответы... Знакомо, правда? По данным исследования HubSpot за 2024 год, 60% потребителей готовы отказаться от бренда после всего лишь одного негативного опыта обращения в поддержку. А 33% клиентов считают самой раздражающей проблемой именно длительное время ожидания.
Что касается учета и работы с клиентскими данными, тут ситуация не лучше. McKinsey в своем отчете за первый квартал 2024 года отмечает, что сотрудники тратят до 30% рабочего времени на поиск нужной информации и до 20% — на выполнение повторяющихся задач, которые легко автоматизируются.
В условиях экономической неопределенности (а кто скажет, что сейчас не так?) каждый недовольный клиент может стоить бизнесу дороже, чем когда-либо. По данным Gartner, опубликованным в мае 2024 года, компании, которые не внедряют ИИ-решения в клиентский сервис, теряют в среднем на 15-25% больше клиентов, чем их "продвинутые" конкуренты.
И дело не только в потере клиентов. Бизнес, не использующий современные ИИ-инструменты, вынужден тратить на поддержку на 30-40% больше ресурсов — а это прямой удар по прибыли (данные из отчета Deloitte "AI Adoption in Customer Service", июнь 2024).
Решение: ИИ-трансформация меняет правила игры
В 2025 году мы наблюдаем настоящий прорыв в применении ИИ для клиентского сервиса. Вот что происходит прямо сейчас:

Умные чат-боты на базе GPT обрабатывают до 85% типовых запросов без участия человека (по данным IBM Customer Experience Index 2024)
Предиктивная аналитика позволяет предугадывать проблемы клиентов до их возникновения и предлагать решения заранее
ИИ-системы для ведения учета сокращают время обработки документов на 75%, минимизируя человеческие ошибки (источник: PwC Technology Outlook 2024)
Персонализированные рекомендации в реальном времени — ИИ анализирует историю взаимодействия с клиентом и предлагает наиболее подходящие решения
Голосовые ИИ-ассистенты с естественной речью, которые практически неотличимы от человека (а иногда даже приятнее в общении, чем уставший оператор в конце смены)

На рынке ИИ для поддержки клиентов наблюдается настоящий бум — по прогнозу Markets and Markets, этот сегмент вырастет с $13,9 млрд в 2023 году до $52,7 млрд к 2027 году. Темп роста просто ошеломляющий!

Однако внедрение ИИ в клиентский сервис — это не просто покупка готового решения "из коробки". Требуется глубокое понимание бизнес-процессов, подготовка данных, обучение персонала и постоянная оптимизация. Именно поэтому многие компании обращаются за консультацией к специалистам, таким как команда flexitech.ai, чтобы разработать индивидуальную стратегию внедрения ИИ в клиентское обслуживание и учет.

В нашей статье мы подробно рассмотрим, какие именно ИИ-инструменты революционизируют техподдержку и аккаунтинг в 2024 году, и как ваш бизнес может извлечь из них максимальную пользу.

Содержание
Преимущество современного ИИ в том, что он уже перешёл от красивой концепции к реальным инструментам, которые можно внедрить в работу прямо сейчас. Давайте рассмотрим конкретные решения, которые уже показывают впечатляющие результаты в реальной бизнес-среде:

Zendesk AI

Zendesk AI — это встроенный в популярную систему поддержки искусственный интеллект, который автоматизирует обработку запросов и помогает агентам поддержки быстрее решать проблемы клиентов.

Intercom Resolution Bot

Resolution Bot — ИИ-решение для мгновенной автоматической обработки клиентских запросов, способное самостоятельно решать до 50% обращений без участия человека.

Ada Support

Ada — платформа с искусственным интеллектом для автоматизации взаимодействия с клиентами через чат, которая не требует специальных технических навыков для настройки и обучения.

Freshworks Neo AI

Neo AI — комплексное ИИ-решение, встроенное в продукты Freshworks, включая Freshdesk и Freshservice, для интеллектуального управления клиентским опытом и повышения эффективности поддержки.

QuickBooks AI Assistant

QuickBooks AI Assistant — интеллектуальный помощник для финансового учета, встроенный в популярную систему QuickBooks, помогающий автоматизировать рутинные операции и улучшать финансовое планирование.

Эти пять решений — лишь верхушка айсберга возможностей, которые открывает ИИ для клиентского сервиса. При этом важно понимать, что максимальную отдачу дает не просто внедрение отдельного инструмента, а комплексный подход к трансформации процессов обслуживания с использованием нескольких дополняющих друг друга решений.

Интеграция таких систем в существующую инфраструктуру компании может потребовать некоторых усилий, но результаты обычно превосходят ожидания. Компании, успешно внедрившие ИИ в клиентский сервис, отмечают не только сокращение расходов на поддержку (в среднем на 25-30%), но и значительный рост удовлетворенности клиентов, что напрямую влияет на увеличение лояльности и, как следствие, на рост выручки.

Важно помнить, что искусственный интеллект — это не замена человеческому персоналу, а мощный инструмент усиления его возможностей. Лучшие результаты достигаются именно при гибридном подходе, когда рутинные задачи берет на себя ИИ, а сложные, требующие эмпатии и нестандартного мышления ситуации решают люди. Такой баланс позволяет создать по-настоящему эффективную систему поддержки, отвечающую требованиям современного бизнеса и ожиданиям клиентов.

Примеры успешных интеграций ИИ ботов

Американская финансовая технологическая компания, управляющая системой онлайн-платежей, столкнулась с необходимостью оперативной обработки претензий от пользователей для выполнения требований регулятора. FlexiTech.ai разработала AI-модель, которая автоматически распознает тему и контекст запросов по всем каналам коммуникации (live-chat, email, звонки) и передает информацию о претензиях соответствующим сотрудникам. В случае задержек система готовит краткое описание вопроса для передачи его другому специалисту.

Результаты: 29% экономия времени сотрудников службы поддержки и 100% удовлетворение требований регулятора, что позволило компании продолжить работу в текущем регионе.
Смотреть кейс
Как ИИ решает главные боли бизнеса в клиентском сервисе

Согласно недавнему исследованию McKinsey (июнь 2024), компании, внедрившие передовые ИИ-решения в службу поддержки, наблюдают уменьшение времени ответа на 45-60% и сокращение затрат до 35%. А результаты впечатляют не только на бумаге — клиенты действительно замечают разницу.

Автоматизация обработки рутинных запросов

Одна из самых очевидных, но от этого не менее значимых функций ИИ — автоматизация обработки стандартных обращений. По данным Salesforce Customer Experience Trends Report 2024, до 70% всех клиентских запросов повторяются и могут быть успешно обработаны без вмешательства человека.

Пример из практики: Американская компания Chewy, специализирующаяся на товарах для домашних животных, внедрила ИИ-систему обработки запросов и сократила время ожидания ответа с 30 минут до менее 2 минут в 80% случаев. При этом уровень удовлетворенности клиентов вырос на 24% за первые три месяца использования новой системы. Чат-бот компании теперь не только отвечает на вопросы о доставке и ассортименте, но и дает персонализированные рекомендации по уходу за питомцами на основе данных о предыдущих покупках.

Интеллектуальная маршрутизация и приоритизация обращений

В отличие от простейших систем тикетинга с базовыми правилами, современные ИИ-решения способны анализировать содержание, контекст и тональность запросов, интеллектуально распределяя их между отделами и специалистами.

Пример из практики: Booking.com в начале 2024 года внедрил систему ИИ-приоритизации запросов, которая анализирует более 20 параметров в каждом обращении, включая статус клиента, его историю путешествий, срочность ситуации и потенциальные финансовые последствия. В результате время решения критических проблем сократилось на 63%, а количество эскалаций снизилось на 41%. Отдельно стоит отметить, что система научилась определять даже неявно выраженное недовольство клиентов, что позволяет заранее отправлять такие обращения более опытным специалистам.

Прогнозирование клиентского поведения и упреждающая поддержка

Согласно исследованию MIT Technology Review (май 2024), компании, использующие предиктивную аналитику в клиентском сервисе, на 32% чаще удерживают клиентов в ситуациях, которые раньше приводили к оттоку.

Пример из практики: Платформа Spotify внедрила ИИ-систему, которая анализирует поведение пользователей и может предсказать возможные проблемы до того, как пользователь обратится в поддержку. Например, если система замечает необычные паттерны использования (резкое сокращение прослушивания, многократные попытки входа, технические ошибки при воспроизведении), она проактивно предлагает решения через push-уведомления или email. Такой подход снизил общее количество обращений в поддержку на 27% и увеличил показатель NPS на 18 пунктов.

Революционные возможности ИИ в аккаунтинге и финансовом учете

ИИ трансформирует не только фронтальную часть взаимодействия с клиентами, но и важнейшие бэк-офисные процессы, связанные с учетом и финансами. По данным Accenture (июнь 2024), компании среднего размера могут высвободить до 2700 человеко-часов в год, автоматизировав рутинные бухгалтерские операции с помощью ИИ.

Автоматизация обработки документов

Современные нейросетевые решения способны анализировать неструктурированные документы (счета, чеки, договоры) с точностью до 99,5%, что значительно превосходит предыдущие поколения OCR-систем.
Пример из практики: Сеть отелей Marriott внедрила ИИ-систему для обработки счетов и расходных документов, что позволило сократить время обработки с 8-10 дней до 24 часов. Система не только распознает документы, но и автоматически категоризирует расходы, сопоставляет их с бюджетами, выявляет аномалии и создает налоговые отчеты. По оценке компании, это сэкономило около 40 000 часов ручной работы за первый год использования.

Интеллектуальный анализ финансовых данных клиентов

ИИ-решения способны выявлять скрытые закономерности в финансовых данных, что помогает оптимизировать процессы и предотвращать потенциальные проблемы.
Пример из практики: Компания Square использует нейросетевые алгоритмы для анализа транзакций своих бизнес-клиентов, что позволяет предлагать персонализированные финансовые продукты. Система учитывает сезонность бизнеса, кассовые разрывы, темпы роста и другие факторы, чтобы предложить оптимальное время для инвестиций, расширения или, наоборот, сокращения расходов. Малый бизнес, использующий эти рекомендации, демонстрирует на 22% более высокую выживаемость в первые три года работы по сравнению со средними показателями по рынку.

Прогнозирование финансовых результатов и оптимизация ресурсов
Согласно исследованию Forbes Insights и Deloitte (апрель 2024), точность финансовых прогнозов с использованием ИИ на 37% выше, чем при традиционных методах планирования.
Пример из практики: Microsoft недавно поделилась результатами внедрения системы Dynamics 365 Finance с поддержкой ИИ для внутреннего планирования бюджета службы поддержки. Система анализирует исторические данные о нагрузке, сложности запросов, времени их обработки и других параметрах, чтобы точно прогнозировать необходимые ресурсы и оптимально распределять их. В результате компания смогла улучшить соответствие SLA на 28% при одновременном сокращении расходов на 18%.


Внедрение искусственного интеллекта в клиентский сервис и аккаунтинг открывает поистине революционные возможности для бизнеса. Однако для максимальной эффективности требуются кастомизированные решения, учитывающие специфику именно вашей компании и отрасли.

Для разработки персонализированных AI-систем обратитесь к FlexiTech — команде с богатым опытом создания интеллектуальных решений для бизнеса разного масштаба. Наши эксперты помогут спроектировать и внедрить оптимальные инструменты для автоматизации поддержки и учета, которые действительно решат ваши задачи и принесут измеримый результат. Доверьтесь профессионалам — и трансформируйте клиентский сервис вашей компании уже сегодня!



Преимущества работы с FlexiTech.ai

Мы реализовали множество успешных проектов, что подтверждает нашу высокую квалификацию
Экспертиза
Постоянно оцениваем результаты для повышения эффективности проектов
Проактивность
Опыт работы с крупнейшими клиентами позволяет нам адаптироваться к любым требованиям
Гибкий подход
Оптимизация процессов позволяет снизить затраты до 32%
Сокращение издержек
FlexiTech.ai — ваш надежный партнер для разработки и интеграции AI решений, обеспечивающий высокие результаты и выгодные условия сотрудничества
Мы применяем методологии Agile для быстрого и качественного выполнения задач
Эффективная команда
Применение AI решений может увеличить ваши продажи на 3,7%
Рост продаж

Пакетные предложения

Мы предлагаем различные пакеты для разработки ИИ на заказ, стоимость разработки зависит от сложности проекта и включает в себя:
* Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%
С ВЕДУЩИМИ КОМПАНИЯМИ
СОТРУДНИЧЕСТВО
НАШИ КЛИЕНТЫ

КЕЙСЫ

ПОРТФОЛИО
>90%
Точность без обучающего набора данных
с 16% до 83%
Увеличение покрытия списком атрибутов
АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ
Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.
РЕЗУЛЬТАТ
Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.
РЕЗУЛЬТАТ
+3,7%
Рост продаж напитков в магазине
Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI
Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.
Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.
На 6 минут
увеличилось среднее время, проведенное на сайте
+7%
рост конверсии
Анализ информации о поведении пользователя
Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.
РЕЗУЛЬТАТ
Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.
РЕЗУЛЬТАТ
29%
экономия времени сотрудников службы поддержки
модель для определения тональности обращения и тегирования сообщений
Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.
146 000 руб
экономии на профессиональной съемке одной линейки товара
1 день
на подготовку сотни уникальных изображений
Подбор и замена фона rich-контента для производителей
РЕЗУЛЬТАТ
Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.
Аудит
Бизнес-анализ проекта, расстановка акцентов на задачах и возможных методах их решения.
Старт
Формулирование задачи в терминологии бизнес-value и технических задач.
Анализ данных
Подбор новейших подходов к решению поставленных технических заданий.
Разработка MVP
Разработка минимального продукта, решающего бизнес-задачу и демонстрирующее его эффективность.
Внедрение
Расширение MVP до полномасштабного решения, интегрированного в существующие системы.
Мы поможем оптимизировать ваши процессы.
Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение

Где применить ИИ в вашей сфере?

FAQ

Автор статьи:
Project Manager
Руководила направлением Image Recognition в SFA-решении более 3 лет, ex Huawei Technologies

Элеонора Коновалова

Автор статьи