Сегодня цифровизация промышленности приобретает новый облик благодаря внедрению генеративного искусственного интеллекта (ИИ), который становится неотъемлемой частью многих отраслей. Одним из ярких примеров его использования является трансформация работы колл-центров и клиентских служб.
Ранее, до 2020 года, разработки в области ИИ, такие как обработка естественного языка (NLP), применялись в основном для решения специфических корпоративных задач. Чаще всего они использовались в системах электронного документооборота и других формализованных процессах, где требовалась автоматизация повторяющихся и структурированных задач.
Однако по мере совершенствования технологий ИИ начал находить применение и в чат-ботах, которые взаимодействуют непосредственно с клиентами. Первоначально такие боты использовались для обработки текстовых запросов, что значительно улучшило скорость и качество обслуживания, сократив нагрузку на операторов.
С появлением больших языковых моделей (LLM) ситуация существенно изменилась. Теперь ИИ может вести диалоги на уровне, близком к человеческому общению, что открывает новые горизонты для бизнеса. Например, несколько лет назад клиенты старались как можно быстрее перейти от общения с ботом к живому оператору. Но сегодня, благодаря улучшению качества взаимодействия, люди охотнее решают свои вопросы с помощью ИИ. Уже 30-40% первичных запросов успешно обрабатываются чат-ботами.
Компании, внедряющие генеративный ИИ, отмечают рост лояльности клиентов и улучшение их взаимодействия с брендом. В банковской сфере, по данным McKinsey, использование такой технологии может принести дополнительную прибыль в размере около $270 млрд в год. Более того, опыт показывает, что внедрение ИИ-чатботов способствует увеличению продаж на 4% и повышению производительности отделов обслуживания на 40% (по данным пилотных проектов компании Axenix).
Таким образом, генеративный ИИ не только улучшает качество клиентского сервиса, но и значительно повышает эффективность бизнеса, открывая новые возможности для его развития.