Дата поступления рукописи в редакцию: 05.12.2025.
Дата принятия рукописи в печать: 07.12.2025.
Современный рынок товаров и услуг характеризуется беспрецедентно высокими требованиями клиентов к скорости реакции на запросы, высокой доступности и качеству сервиса. Службы клиентской поддержки большинства компаний сталкиваются с постоянно растущим объемом обращений, что при традиционных подходах ведет к увеличению издержек, росту нагрузки на операторов и риску снижения лояльности клиентов. Значительную часть этих обращений составляют типовые, повторяющиеся запросы, такие как проверка баланса, статус заказа, сброс пароля или информация о стоимости товаров и услуг. В большинстве случаев обработка таких запросов вручную является неэффективным использованием человеческих ресурсов.
Развитие технологий искусственного интеллекта, в частности машинного обучения и обработки естественного языка (Natural Language Processing), открыло новые возможности для автоматизации таких сервисов, в которых множественные, зачастую типовые запросы обрабатываются операторами. Интеллектуальные чат-боты, в отличие от своих предшественников, работающих по жестким сценариям, способны понимать или предугадывать интенты (намерения) пользователя, обрабатывать неформализованные запросы и обучаться на основе имеющихся всистемах исторических данных.
Цель исследования — оценить эффективность внедрения интеллектуального чат-бота для обработки типовых запросов с точки зрения повышения операционной эффективности и сохранения качества клиентского опыта.
Задачи исследования:
- провести анализ входящих запросов и классифицировать их по типам для выделения категорий, потенциально пригодных для автоматизации;
- разработать техническое задание для внедрения интеллектуального чат-бота, интегрированного с CRM и базой знаний;
- оценить изменение ключевых метрик службы поддержки после внедрения решения;