На форуме и выставке «ИНФОТЕХ-2024» одна из дискуссий деловой площадки была посвящена ИИ-решениям в региональных и муниципальных контакт-центрах.

В целом ИИ-решения уже массово применяются в центрах обработки звонков, службах поддержки. Потому вопрос, который поставили себе участники секции — это обсудить те решения, которые помогают бороться с ограничениями, которые возникли в результате внедрения ИИ. Помимо этого, Дмитрий Галкин, независимый консультант по вопросам создания и управления контакт-центрами, отметил, что необходимо в целом подходить тщательнее к использованию ИИ: «Есть случаи, когда робот исключительно необходим – ситуация с COVID-19 показала это наглядно. Также есть много обратных ситуаций, когда необходимость внедрения искусственного интеллекта в работу контакт-центра находится под вопросом. Массовый тренд на использование технологий ИИ в call-центрах, стремление сократить расходы и освободить операторов от рутинной и неинтересной работы не всегда приводит к позитивным результатам. Поэтому любая оптимизация работы контакт-центра за счет таких технологий должна проходить подробный анализ и экспертизу, чтобы был очевиден положительный экономический и социальный эффект внедрения».

По итогам опроса руководителей контакт-центров*, почти половина отметили, что самое сложное ограничение на использование ИИ-решений – это отсутствие гибкости и эмпатии у современных голосовых помощников, недостаточное количество вариантов решения вопросов.

Варианты нивелирования ограничений есть, и они уже применяются в некоторых регионах России на базе муниципальных call-центров. Одними из самых эффективных решений поделились на секции представители Московской и Тюменской областей. Так, для более быстрого определения абонента, в Центре телефонного обслуживания Тюменской области в августе 2024 года внедрили сервис идентификации пациента. Это позволило без дополнительных голосовых запросов определить того, кто обратился в контакт центр, и предоставить ему всю необходимую информацию. В целом же в ЦТО сегодня 57% входящих вызовов обрабатываются при помощи виртуального помощника. Всего в тюменском ЦТО нейросеть работает по четырем модулям, в числе которых здравоохранение, услуги МФЦ, службы центров занятости и вопросы имущественных и земельных отношений.

Другой пример — интеллектуальные голосовые помощники Московской области. Роботы «Светлана», «Галина», «Женя», «Ольга» также помогают пользователям в вопросах здравоохранения, транспортной системы, получения услуг МФЦ и по вопросам ЖКХ. Запросы абонентов обрабатываются как индивидуально (если это запись на прием к врачу), так и в формате предоставления информации (например, о плановых отключениях, общие медицинские вопросы и расписание автобуса). В среднем роботы обрабатывают 40% звонков от жителей Москвы и Московской области.

Но какими бы ни были ограничения при внедрении технологий искусственного интеллекта, участники секции пришли к мнению, что использование ИИ в центрах обработки звонков необходимо, так как это продолжающийся тренд, затронувший большинство таких центров.  По данным исследования Национальной ассоциации*, уже к 2030 году будет автоматизировано 96% задач call-центров.

*по данным исследования Национальной ассоциации контакт-центров.

Источник фото: архив департамента информатизации Тюменской области