ИИ-агент для поддержки клиентов

• 

  Интеллектуальная обработка сложных запросов поддержки

  Понимание формулировок пользователя, определение уровня сложности, подбор ответа из документации и базы знаний без участия оператора там, где это безопасно.

• 

  Семантический поиск по базе знаний и документации

  Поиск релевантных инструкций и регламентов при «живых» запросах, без точных ключевых слов и знания структуры портала.

• 

  Интеллектуальная маршрутизация обращений

  Автоматическая классификация инцидентов и запросов и отправка их сразу в нужную команду или очередь, сокращение числа пересылок между линиями поддержки и времени решения

• 

  Поддержка модерации и качества карточек/объектов

  Проверка полноты и корректности заполнения полей, подсказки по недостающим атрибутам, снижение доли ошибок, неполных карточек и возвратов на доработку.

• 

  Разгрузка экспертов и ускорение онбординга

  Перехват типовых и повторяющихся запросов AI-агентом, помощь новичкам через готовые ответы и подборку материалов по кейсу.

• 

  Автоматическое пополнение и актуализация базы знаний

  Рост точности и полноты ответов без ручного переписывания инструкций за счёт успешных решений.

• 

  Сквозная аналитика по работе поддержки

  Статистика по тематикам запросов, скорости обработки, доле автоответов и эскалаций, выявление узких мест процессов для дальнейшей оптимизации.

1. Анализ и архитектура
   Провести аудит текущей поддержки и источников знаний, сформировать требования и спроектировать архитектуру AI-агента: контур LLM, семантический поиск, интеграции с сервис-деском, порталом, SSO и правами доступа.
2. Подготовка данных и моделей
   Собрать и очистить документацию и исторические тикеты, разметить выборки; развернуть векторный поиск (эмбеддинги, индекс), обучить модели интентов/классификации/маршрутизации и настроить RAG-пайплайн для ответов.
3. Разработка и интеграция сервиса AI-агента
   Реализовать backend-оркестратор и коннекторы к ITSM/порталам, встроить агента в интерфейс операторов и пользователей, настроить логику: автоответ, маршрутизация, эскалация на экспертов.
4. Качество, дообучение и безопасность
   Настроить контур валидации ответов экспертами, сбор фидбэка и дообучение моделей; автоматическое пополнение базы знаний; внедрить контроль доступа к данным, аудит действий агента и требования по инфобезопасности.
5. Мониторинг и аналитика
   Ввести технический мониторинг компонентов и метрики работы поддержки/агента (доля автоответов, эскалаций, SLA), настроить дашборды и отчётность для дальнейшей оптимизации процессов.

Мы развернули универсального AI-агента 2-го уровня, который работает поверх существующей инфраструктуры поддержки и базы знаний металлургической компании.

AI-агент:
● Понимает тематику и сложность запроса. Из текста обращения определяет, о каком модуле, сценарии или типе задачи идёт речь, и оценивает, можно ли решить её автоматически.
● Ищет ответ в документации и базе знаний. Использует LLM/семантический поиск, чтобы быстро находить релевантные статьи, инструкции, регламенты и прошлые решения.
● Отвечает пользователю автоматически, если находит однозначный и проверенный ответ в базе знаний.
● Классифицирует и маршрутизирует сложные кейсы: определяет тип обращения и отправляет его сразу в нужную рабочую группу, минуя лишние пересылки.
● Эскалирует нестандартные ситуации: помечает кейсы, где требуется участие эксперта, и передаёт их на 2-ю линию вместе с подборкой релевантных материалов.
● Дообучается на новых шагах решения — успешные кейсы и обновлённые статьи автоматически расширяют базу знаний и повышают качество следующих ответов.