Т-Технологии обучили копайлотов помогать операторам поддержки
ИИ-ассистенты компании ускоряют ответы клиентам и снижают нагрузку на персонал
Группа «Т-Технологии» запустила копайлоты — интеллектуальных помощников для операторов первой линии поддержки. Инструмент создан на базе собственных языковых моделей семейства Gen-T и уже используется в клиентском сервисе Т-Банка. В компании говорят, что внедрение ускоряет обработку запросов, делает качество коммуникации выше и сокращает расходы на сопровождение клиентов.
Фото: Getty Images
Фото: Getty Images
Копайлот анализирует сообщения и телефонные разговоры, распознает контекст и предлагает сотруднику готовые формулировки ответов или следующий шаг решения. Алгоритм может автоматически собирать контекст беседы — это избавляет клиента от необходимости повторять детали и помогает поддерживать корректную тональность диалога. Система глубже, чем привычные скрипты, потому что отслеживает эмоциональные сигналы и помогает оператору перевести общение в конструктивное русло.
Разработка создана для того, чтобы сократить время, которое сотрудники тратят на рутинные действия — поиск информации, составление уточняющих вопросов, оформление обращений. По оценке компании, скорость обработки запросов с ИИ-помощником увеличивается на 10%, а операторы могут больше внимания уделять сложным ситуациям, где важны человеческие качества — эмпатия, гибкость мышления и готовность взять ответственность.
Дополнительно Копайлот помогает собирать данные для финальных документов. Например, при оспаривании банковской операции он автоматически предлагает варианты причины, даты и суммы транзакции на основе диалога. Для оператора это упрощает выбор из десятков возможных сценариев: система формирует персонализированные подсказки прямо в рабочем интерфейсе, не отвлекая от общения с клиентом.
В ближайших планах — добавить функцию контекстных уточняющих вопросов и персонализированные рекомендации. По словам руководителя направления умной поддержки Т-Банка Андрея Волкова, компания следит не только за экономическим эффектом, но и за уровнем удовлетворенности клиентов и операторов. Бизнес видит, что новая технология уже помогает выигрывать конкуренцию за скорость и качество обслуживания.
Ожидаемый эффект от применения собственных ML-решений — снижение затрат на первую линию поддержки в этом году не менее чем на 25%. Анна Орлова, директор по человеческому капиталу Т-Банка, уточняет, что проект решает не только технологическую, но и кадровую задачу: он делает градус рутины ниже, а работу операторов — комфортнее. Прямо сейчас создаются условия, где технологии помогают человеку развиваться и лучше использовать свои сильные стороны.