Штучний інтелект у контактних центрах: розвінчуємо міфи

Чи справді ШІ – це та сама “магічна таблетка”, про яку говорять усі? Спільний вебінар NovaIT та ВАКЦІ дав чесні відповіді на найгостріші питання

В епоху цифрової трансформації штучний інтелект став тією технологією, навколо якої точаться найжвавіші дискусії у сфері контактних центрів. Одні вважають його панацеєю від усіх проблем клієнтського сервісу, інші – переоціненою технологією з купою підводних каменів. Щоб розставити всі крапки над “і”, компанія NovaIT спільно з Всеукраїнською Асоціацією Контакт-центрів (ВАКЦІ) провели детальний аналіз того, що насправді може ШІ у контактних центрах.

Експертиза, перевірена часом

Спікеркою була Христина Подолюх, керівник відділу бізнес-аналітики NovaIT – компанії, яка має вагомі підстави говорити про контактні центри. За 10 років роботи команди на ринку вони створили рішення для найбільших гравців: дев’ять з десяти топ-банків України, Vodafone, Нова Пошта, Укрпошта, Укртелеком. Саме NovaIT першими в Україні запустили голосового бота, який не просто розумів українську мову, а й усі її діалекти та суржик – те, з чим досі борються багато ШІ-рішень.

Компанія має власну омніканальну платформу NovaTalks, яка об’єднує телефонію, месенджери та електронну пошту в єдиний робочий простір. “Ми вирішили створити те, чого не вистачало на ринку – справжню єдність усіх каналів комунікації”, – пояснює Христина.

Битва технологій: традиційні боти проти ШІ

Перший міф, який розвінчали експерти – це протиставлення традиційних ботів і LLM-рішень. Насправді, кожна технологія має свої сильні та слабкі сторони.

LLM-боти справді революційні у двох аспектах. По-перше, вони спілкуються як люди: можуть підлаштуватися під вік співрозмовника, змінити тон з офіційного на дружній, дати синонімічну відповідь на те саме питання. Це створює ілюзію спілкування з людиною, що значно покращує користувацький досвід.

По-друге, швидкість впровадження вражає: завантажили базу знань, написали сторінку інструкцій – і бот готовий. Ніяких програмістів, ніякого довгого налаштування. Навіть корективи може внести будь-який співробітник без технічної освіти.

Але ідеальних технологій не буває. Найбільша проблема LLM-ботів – так звані “галюцінації”. Уявіть: ви створили 100 категорій для класифікації звернень і чітко прописали боту використовувати тільки їх. Але у 2-3% випадків він все одно придумає власну категорію. “Як би ми не просили, скільки б в інструкції не прописували – він галюцінує”, – зізнається Христина.

Друга проблема – конфіденційність. Тут не все так критично, як здається, але додаткові зусилля щодо безпеки потрібні обов’язково.

За останніми дослідженнями, успішність LLM-ботів досягла 80%. “Два роки тому це була зовсім інша історія, зараз різниця вражаюча”, – відзначає експерт.

Гібридний підхід: коли 1+1=3

Найцікавіша частина вебінару торкнулася того, що найефективнішим виявляється не вибір між технологіями, а їх розумне поєднання. Уявіть таку ситуацію: клієнт пише “Давайте те замовлення, що було передостанній раз”.

Традиційний бот розгубився б від такого формулювання – він чекає чітких команд. LLM-бот зрозуміє, але може зробити помилку при роботі з базою даних. А гібридне рішення працює елегантно: ШІ розуміє природну мову клієнта і передає керування традиційному боту для точного виконання технічних операцій. Результат – природне спілкування плюс надійність виконання.

Такий підхід дозволяє використовувати ШІ там, де він найсильніший – у категоризації звернень та роботі з базою знань, а традиційні алгоритми – для складних інтеграцій та точних операцій.

Omilia: коли бот краще за людину

Окремий розділ вебінару присвятили рішенню Omilia – платформі, яка об’єднує не тільки LLM, а й розпізнавання мови, синтез голосу та біометрію. Це те рішення, з яким ви напевно стикалися, телефонуючи до банків.

Цифри говорять самі за себе: запит балансу по карті Omilia обробила за 26 секунд. Для порівняння, через DTMF (ті самі “натисніть 1, щоб…”) або оператора це зайняло б у рази більше часу.

Але найбільш вражаючі результати – на вихідних дзвінках. В одному з проектів база становила 150 тисяч контактів на місяць. Відсоток додзвонів склав 90%, зацікавлених клієнтів – 6%, а оформлених угод – 11%. “Погодьтеся, це круті результати для ШІ-асистента”, – коментує Христина.

Особливо цікавий кейс з cross-продажами: коли клієнт відмовився від кредитної карти, Omilia автоматично запропонувала депозит – і клієнт погодився. Такий рівень гнучкості в продажах раніше був доступний тільки досвідченим операторам.

Секрет успіху – у деталях. В одному з проектів записували голосові ролики прямо в контакт-центрі, з фоновими звуками, голосом звичайної дівчини-оператора, а не диктора. Результат: більшість клієнтів не розуміли, що спілкуються з ботом.

Революція для операторів: від рутини до творчості

Поки боти обслуговують типові запити, операторам дістаються складні кейси. І тут ШІ теж може стати незамінним помічником.

Найпростіший інструмент – ШІ-асистент для чатів. Він виправляє помилки, змінює тон повідомлення, перекладає на будь-яку мову, розширює або скорочує текст. “Коли я пишу в компанію, дуже звертаю увагу на грамотність відповіді. Помилки відкидають, а смайлики та дружній тон навпаки – створюють довіру”, – ділиться власним досвідом Христина.

Але справжня революція – це AI Copilot. Оператор приймає дзвінок, а система в режимі реального часу транскрибує розмову та дає підказки на кожну фразу клієнта. Коли клієнт називає чотири цифри картки та суму транзакції, Copilot автоматично записує це в нотатки. Оператору залишається тільки приймати рішення “так” чи “ні” та голосом зачитати підтвердження. “Якби це було доступно раніше, робота в контакт-центрі була б не роботою, а мрією”, – зізнається експерт.

Аналітика: від 1% до повної картини

Традиційний контроль якості – це біль багатьох контакт-центрів. Супервізори фізично можуть перевірити максимум 1% діалогів, і за законами статистики це завжди дзвінки середньої якості. Найгірші випадки – з високою тривалістю, повторними зверненнями, емоціями – залишаються поза увагою. Так само і найкращі кейси, які можна було б використати для навчання всієї команди.

ШІ-контроль якості аналізує 100% діалогів за вашими критеріями. Супервізор бачить тільки ті розмови, які потребують уваги, може вчасно зв’язатися з незадоволеним клієнтом та вирішити проблему.

Але є нюанс: фокус на операторах не розв’язує головних проблем. Дослідження показують, що лише 20-25% проблем пов’язані з роботою агентів. Решта – це недоліки продукту, складні процеси, помилки систем.

Саме тут в гру вступає AI Speech аналітика – інструмент, який дозволяє подивитися на контакт-центр “з висоти пташиного польоту”. Система аналізує всі звернення та виявляє не тільки проблеми операторів, а й системні збої, недоліки продуктів, неефективні процеси.

Реальний кейс: компанія з B2B-платежами використовувала Speech аналітику для виявлення клієнтів з ризиком втрати. Прямо під час дзвінка система визначала такого клієнта, сегментувала за доходами та ініціювала персональну пропозицію утримання. Результат: 600 збережених ключових клієнтів та 1,7 мільйона доларів збереженого доходу за перші три місяці.

Безпека: не параноя, а необхідність

Питання безпеки – одне з найчастіших, які ставлять клієнти NovaIT. І воно цілком обґрунтоване: хоррор-сторі про ШІ, що порушував етичні норми та руйнував репутацію компаній, лякають багатьох.

Рішень два: або встановлювати ШІ всередині власної інфраструктури (in-house), або ретельно налаштовувати безпеку хмарних рішень.

Для захисту персональних даних експерти рекомендують маскувати чутливу інформацію перед передачею в ШІ: email, телефони, ПІБ замінюють на заглушки. ШІ отримує суть розмови без можливості ідентифікувати конкретну особу.

Контроль роботи включає модуль перевірки на чутливі теми, постійний моніторинг відповідей та обов’язкове опрацювання етичних кейсів людиною. “Як би класно ШІ не працював, проявляти емпатію як людина він поки що не вміє”, – підкреслює Христина.

Економіка питання: дешевше, ніж здається

Фінансовий аспект часто стає вирішальним при прийнятті рішення про впровадження ШІ. Цифри приємно здивують: ШІ-оцінка якості коштує $1-15 за 100 діалогів, транскрибування – $6 за 1000 хвилин. Це значно менше витрат на роботу супервізорів при традиційному підході.

Майбутнє вже настало

Підсумовуючи вебінар, Христина зазначила: “ШІ – це не чарівна таблетка, але потужний інструмент, який при правильному використанні кардинально змінює ефективність контакт-центру”.

Ключові висновки:

• Гібридний підхід ефективніший за чисті технології
• Безпека вирішується, але потребує уваги
• Економічна доцільність очевидна
• Технології розвиваються швидко, відставати небезпечно

Штучний інтелект у контактних центрах – це реальність сьогодення, а не далекого майбутнього. Питання лише в тому, як швидко ваша компанія адаптується до нових можливостей.

Хочете побачити всі демонстрації та дізнатися ще більше деталей? Дивіться повний запис вебінару за посиланням – експерти NovaIT та ВАКЦІ підготували ще багато практичних інсайтів та відповідей на питання учасників!

Часті запитання