«Контур Университет» (входит в «СКБ Контур») опубликовал обзор трансформации клиентского сервиса с применением искусственного интеллекта. Аналитики изучили 107 примеров внедрения в российских и зарубежных компаниях, провели интервью с экспертами и участниками рынка, а также проанализировали сторонние материалы.

Авторы выявили российскую специфику, мотивацию для применения ИИ и определили ключевых вендоров. В обзоре приводится матрица из 38 типовых сценариев внедрения искусственного интеллекта, а также даются расчеты по стоимости ИИ-проектов.

Ключевые выводы:

• российской спецификой называется концентрация применения ИИ в финансовом секторе: на него приходится 44% кейсов против 17% в мире. В мировой практике активность внедрений в ИТ, телекоме (B2B), ИТ-сервисах (B2C) и ритейле сопоставимы;
• в 29% случаев ИИ внедряется из-за масштабирования бизнеса при невозможности увеличения штата. На втором месте среди мотиваций — проблемы с качеством обслуживания (16%), на третьем — неэффективные продажи (10%). По оценке аналитиков, недооцененным является решение проблемы хаоса в системах (8%);
• эффективность внедрения искусственного интеллекта чаще всего оценивается через уровень автоматизации и показатели качества клиентского опыта. 36% приходится на решение части запросов без вовлечения специалистов, 27% — на метрики удовлетворенности, 25% — на оптимизацию трудозатрат. Прямые финансовые эффекты оцениваются в 17% случаев;
• авторы выделили пять бизнес-задач, по которым распределяются сценарии применения ИИ: снижение нагрузки и автономизация, рост продуктивности сотрудников, увеличение выручки, улучшение качества обслуживания, управление и аналитика;
• драйверами внедрения в России называются период завершения органического роста пользовательской базы, а также усложнение найма, адаптации и удержания сотрудников. Среди барьеров — инфраструктурные требования, отсутствие необходимых команд и сложности с планированием;
• опыт российских компаний сконцентрирован на использовании RAG-систем, в которых ИИ может опираться в ответах на корпоративные данные;
• стоимость пилотирования ИИ-проектов в клиентских сервисах оценивается в 5–10 млн руб. без инфраструктуры и 30–50 млн руб. с инфраструктурой, внедрения — 30 млн руб. и 70–120 млн руб. соответственно. Трансформация контакт-центра с 300–800 операторами с применением ИИ требует 50–100 млн руб. без инфраструктуры и 100–200 млн руб. с инфраструктурой. У контакт-центров, в которых работают свыше 800 человек, расходы составят 100–150 млн руб. и 300 млн руб.;
• реальный срок окупаемости вложений ИИ в бизнес-функции при внедрении On-Premise оценивается в 18–24 месяца;
• российские контакт-центры с фокусом на ИИ планируют увеличить затраты на технологии к 2027—2028 годам в 2–3 раза. К 2028 году бюджет на технологии превысит затраты на оплату труда сотрудников массовых специальностей;
• аналитики не ожидают резкого сокращения команд. Но на горизонте 3–4 лет их уменьшение воспринимается участниками рынка как неизбежный процесс. Прогнозируется, что доля операторов через 2–3 года после внедрения ИИ снизится с 80% до 65%, экспертов по технологиям и развитию — увеличится с 3% до 15%.

Расскажите знакомым: