Первая линия отвечает на типовые обращения сама, сложные передаёт сотруднику
Операторы весь день отвечают на одни и те же вопросы, очередь растёт, а сложные обращения ждут. AI-ассистент подключается к вашему helpdesk: отвечает по вашей базе знаний, выполняет простые действия в системе и передаёт сложные случаи сотруднику вместе с контекстом.
- Работает в вашем helpdesk
- Отвечает только по вашей базе знаний
- Сложное — сотруднику с контекстом
Когда это нужно
Когда нужна автоматизация службы поддержки
Одни и те же вопросы
Где заказ, как вернуть товар, как восстановить доступ, где закрывающие документы. Большая часть обращений повторяется, и ответ на них уже есть в базе знаний или в ваших системах.
Очередь растёт в пики
После рассылки, релиза или в сезон обращений становится заметно больше, время первого ответа растёт, а нанимать операторов под пик невыгодно.
Срочное ждёт в общей очереди
Претензия или авария стоит за вопросами про доставку: обращения не разбираются по темам и срочности, пока до них не дойдёт оператор.
Операторы делают ручную работу
Найти заказ в другой системе, скопировать номер, выбрать категорию, заполнить поля тикета. Обработка обращений съедает время, которое нужно на сложные случаи.
Когда не подойдёт
- Обращений немного, и они все разные — быстрее помогут шаблоны ответов в вашем helpdesk.
- Вопросы укладываются в кнопки — хватит встроенного бота вашей системы или конструктора, это дешевле.
- Системы тикетов нет и процесс поддержки не выстроен. Мы подключаемся к существующему helpdesk, а не внедряем его.
- Сотрудникам нужны ответы по регламентам и инструкциям, а не приём обращений. Это AI-поиск по внутренним документам, отдельное направление.
Поверх вашей системы
Подключаемся к вашему helpdesk, а не заменяем его
Автоматизация службы поддержки с AI — это ассистент первой линии, который разбирает входящие обращения, отвечает на типовые и передаёт остальные сотрудникам. Он работает внутри системы, которая у вас уже есть, — Okdesk, UseDesk, HubEx, ITSM365 или другой: переносить тикеты и переучивать операторов не нужно.
Тикеты остаются в вашей системе
Ассистент создаёт и обновляет тикеты в вашем helpdesk: категории, приоритеты и SLA — ваши, отчёты строятся как раньше.
Операторы работают там же
Переданное обращение приходит в привычную очередь с кратким изложением, собранными данными и всей перепиской.
Каналы не меняются
Чат на сайте, почта, мессенджеры, форма на портале — ассистент подключается к тем каналам, что уже заведены в вашу систему.
Правила задаёте вы
Какие темы ассистент закрывает сам, какие только готовит оператору, а какие сразу передаёт сотруднику, решаете вы. Список меняется без переделки.
Как подключиться — через API, вебхуки или почтовый канал — выясняем на разборе, до оценки. Если у системы нет нужного доступа, скажем об этом до старта работ.
Как работаем
Начинаем с нескольких частых тем обращений
Всю поддержку сразу не автоматизируем. Сначала разбираем ваши обращения и выбираем несколько тем, где ответ есть в базе знаний или в системе: на них видно, что ассистент закрывает сам и где нужен человек.
- Неделя 0
Разбор обращений
Вы присылаете обезличенную выгрузку обращений за последние месяцы и доступ к базе знаний. Группируем обращения по темам и вместе выбираем сценарии первой линии.
- Недели 1–2
Проверка на прошлых обращениях
Подключаем ассистента к тестовой среде helpdesk и прогоняем через него прошлые обращения. Операторы сравнивают его ответы со своими и отмечают ошибки.
- Недели 3–4
Работа на живом потоке
Сначала ассистент готовит черновики, отправляет их оператор. Когда качество устраивает, выбранные темы ассистент закрывает сам. Меряем долю обращений без человека, время первого ответа и оценки операторов.
- Ваше решение
Расширение или стоп
Устраивает результат — добавляем темы и каналы и берём ассистента на поддержку. Нет — останавливаемся на пилоте, а список пробелов в базе знаний, найденных на разборе, остаётся у вас.
Как это устроено
Как устроена автоматизация первой линии поддержки
Каналы и разбор обращения
Обращение приходит из чата, почты или мессенджера. Ассистент определяет тему и срочность, узнаёт клиента, находит связанный заказ или договор и заполняет поля тикета.
Ответ по вашей базе знаний
Языковая модель с поиском по базе знаний (RAG) отвечает только по вашим статьям и регламентам, в тикете видно, на какую статью она опиралась. Ответа в базе нет — ассистент не придумывает, а передаёт обращение.
AI-поиск по внутренним документам →Действия в ваших системах
Проверить статус заказа, отправить копию документа, сменить категорию и приоритет тикета — через API. Список действий закрытый: чего нет в списке, ассистент сделать не может.
Передача человеку с контекстом
Претензии, возвраты, аварии и всё, в чём ассистент не уверен, уходит сотруднику: с кратким изложением, собранными данными и перепиской. Клиенту не нужно повторять.
Журнал и оценка качества
Каждый шаг записывается: как ассистент понял обращение, на что опирался, что сделал в системе. Операторы регулярно оценивают выборку ответов — по ней видно, где править базу знаний или правила.
Отличие
Чем это отличается от готового чат-бота
Встроенный бот есть во многих helpdesk-системах и чат-сервисах, а чат-бот поддержки можно собрать на конструкторе без разработки. Для кнопочных сценариев этого достаточно. Разница появляется, когда нужно понимать вопрос, написанный своими словами, действовать в ваших системах и передавать сложное человеку.
| Готовый бот или конструктор | Ассистент под вашу поддержку | |
|---|---|---|
| Как понимает вопрос | Кнопки и ключевые слова, у части платформ — ответы по статьям | Свободный текст и история клиента, ответ по вашей базе знаний со ссылкой на статью |
| Действия | Обычно ответ и создание тикета | Действия в ваших системах по закрытому списку: заказы, документы, поля тикета |
| Передача человеку | По кнопке «Позвать оператора» | По вашим правилам: тема, срочность, неуверенность ассистента, недовольство клиента |
| Контроль качества | Статистика диалогов в панели платформы | Журнал решений и регулярная оценка ответов операторами |
| Стоимость | Ниже на старте: подписка | Выше на старте, дальше — поддержка по договору |
Если обращения укладываются в кнопочные сценарии или хватает встроенного бота вашей helpdesk-системы — так и советуем, это дешевле. Разработка чат-бота поддержки под заказ оправдана, когда обращения приходят свободным текстом и для ответа нужно заглянуть в ваши системы.
Доказательства
Опыт команды и пример очереди обращений
Профильного кейса по поддержке у команды пока нет, поэтому показываем, как ассистент разбирает обращения, на вымышленном интернет-магазине: что закрывает сам, что готовит оператору и что передаёт сотруднику. И продукты, в которых команда строила AI-агента и работу с моделями.
- 2
- передачи сотруднику
- 1
- черновик оператору
- 2
- ответа ассистента
- Чат · Возврат товараПередано сотруднику
Кофемашина пришла с треснутым корпусом, заказ 58213. Менять не хочу, верните деньги.
Сценарий первой линииВозвраты по браку решает сотрудник. Ассистент собирает данные и передаёт тикет.
Нашёл заказ, попросил у клиента фото повреждения, поставил тему «Возврат — брак» и высокий приоритет, передал тикет в очередь претензий. Сотрудник видит заказ, фото и переписку — клиенту не нужно повторять.
- Почта · Статус заказаОтветил ассистент
Добрый день! Заказ 58190 должен был прийти вчера, где он?
Сценарий первой линииНа вопрос о статусе доставки ассистент отвечает сам, по данным заказа.
Проверил заказ: передан в доставку 15.09, ожидаемая дата — 18.09. Ответил клиенту со ссылкой на отслеживание и закрыл тикет. Если клиент напишет, что посылки нет, обращение уйдёт сотруднику.
- Чат · Смена адресаЧерновик оператору
Можно доставить заказ 58244 на другой адрес? Мы переехали на Лесную, 12.
Сценарий первой линииАдрес меняется, пока заказ не передан в доставку. Изменение подтверждает оператор.
Заказ ещё на складе. Ассистент подготовил изменение адреса и ответ клиенту — оператор подтверждает одним действием. Без подтверждения адрес в заказе не меняется.
- Мессенджер · Вопрос вне базыПередано сотруднику
А капсулы другого бренда в эту кофемашину подойдут?
Сценарий первой линииНет ответа в базе знаний — ассистент не отвечает сам и передаёт вопрос.
Статьи о совместимости капсул в базе нет. Ассистент не стал угадывать: написал клиенту, что уточнит у специалиста, передал вопрос сотруднику и отметил пробел в базе знаний.
- Почта · ДокументыОтветил ассистент
Пришлите, пожалуйста, закрывающие документы по заказу 57961 для бухгалтерии.
Сценарий первой линииДокументы по заказу ассистент отправляет сам — только на почту из заказа.
Адрес отправителя совпадает с почтой в заказе. Ассистент отправил УПД и чек и закрыл тикет. С другого адреса документы бы не ушли: обращение получил бы сотрудник.
- Browser AI
Sigma AI Browser
AI-движок приватного браузера: агент выполняет сценарии в веб-интерфейсах — открывает страницы, заполняет формы, собирает данные. Ассистенту поддержки нужно то же: не только ответить, но и сделать действие в системе. Команда отвечала за архитектуру агента и AI-движок.
- Desktop AI
Atomic Chat
Приложение для работы с моделями без обязательной передачи данных в облако: локальный запуск и квантование, 1 000+ моделей. Тот же подход — если переписку с клиентами нельзя отправлять во внешние сервисы.
Стоимость
От чего зависит стоимость
Цену пилота фиксируем до старта, после разбора ваших обращений. На неё влияют четыре вещи.
Темы и сценарии
Сколько тем первой линии покрыть на старте и сколько в них развилок: ответ на вопрос проще сценария с проверкой условий и действием.
Helpdesk и каналы
Какая у вас система тикетов и что открыто в её API, сколько каналов подключать: чат, почту, мессенджеры.
Действия и интеграции
Только ответы — дешевле. Каждое действие — статус заказа, документы, доступы — это подключение ещё одной системы: CRM, учётной, личного кабинета.
База знаний
Если статьи актуальны, ассистент опирается на них сразу. Если ответы живут в головах операторов, часть пилота уходит на то, чтобы их записать.
Пилот — несколько частых тем в одном канале: проверка на прошлых обращениях, затем работа на живом потоке. После заявки за 24 часа вернёмся с вопросами и оценкой.
Вопросы
Частые вопросы
Как диалог передаётся человеку?
По правилам, которые задаёте вы: тема из списка «только сотрудник» — претензии, возвраты, аварии; ответа нет в базе знаний; ассистент не уверен, что понял вопрос; клиент недоволен или просит оператора. Обращение уходит в нужную очередь вашего helpdesk с кратким изложением, собранными данными и всей перепиской — клиенту не нужно повторять.
Можно ли подключить наш helpdesk?
Ассистент работает поверх системы, которая у вас уже есть: Okdesk, UseDesk, HubEx, ITSM365, Jira Service Management, Битрикс24 или собственной разработки. Подключение — через API, вебхуки или почтовый канал. Что из этого доступно в вашей системе, проверяем на разборе, до оценки. Переезжать на другую систему не нужно.
Как проверяется качество ответов?
Дважды. До запуска — на прошлых обращениях: ассистент отвечает на них, операторы сравнивают со своими ответами и отмечают ошибки. На живом потоке — по журналу: операторы регулярно оценивают выборку ответов, а мы смотрим долю обращений без человека, время первого ответа, повторные обращения по той же теме и оценки клиентов. Порог, после которого тема переходит на автоматические ответы, согласуем до пилота.
Что ассистент делает, если не знает ответа?
Не придумывает. Пишет клиенту, что передаёт вопрос специалисту, и передаёт обращение сотруднику. Такие вопросы собираются в список пробелов базы знаний: появилась статья — следующий такой вопрос ассистент закроет сам.
Чем это отличается от обычного чат-бота поддержки?
Чат-бот на конструкторе работает по кнопкам и заранее написанным сценариям. Ассистент понимает вопрос, написанный своими словами, отвечает по вашей базе знаний и может выполнить действие в ваших системах. Если обращения укладываются в кнопки, конструктор дешевле — так и скажем.
Какие каналы можно подключить?
Текстовые: чат на сайте, почту, Telegram и другие мессенджеры, форму на портале — обычно те, что уже заведены в ваш helpdesk. ИИ для контакт-центра с голосовыми звонками — отдельная задача со своими требованиями к распознаванию и синтезу речи. Её обсуждаем после пилота на текстовых каналах.
Подойдёт ли для внутренней техподдержки сотрудников?
Да, процесс тот же. Чат-бот технической поддержки принимает заявки сотрудников — доступы, оборудование, ошибки в программах, — отвечает по инструкциям, заполняет заявку и передаёт её нужной группе. Автоматизация обработки заявок во внутреннем helpdesk устроена так же, как с обращениями клиентов. Если же сотрудникам нужен поиск ответов по регламентам без заявок — это AI-поиск по внутренним документам.
Где обрабатываются переписка и данные клиентов?
Зависит от ваших требований: облачная модель с обезличиванием персональных данных перед отправкой или модель внутри вашего контура, без передачи данных наружу. Доступ ассистента к системам ограничен тем, что нужно для выбранных сценариев. Вариант размещения выбираем на разборе вместе с вашей службой ИБ.
Сколько стоит автоматизация службы поддержки?
Зависит от числа тем, каналов и подключаемых систем и от состояния базы знаний. Цену пилота называем после разбора обращений и фиксируем до старта. После пилота — поддержка по договору: база знаний и правила меняются вместе с вашим продуктом.
Что нужно, чтобы начать?
Обезличенная выгрузка обращений за последние месяцы, доступ к базе знаний или документам, по которым отвечают операторы, название вашей helpdesk-системы и тестовый доступ к ней. Если ассистент должен выполнять действия — список систем, где лежат заказы, договоры или учётные записи.
Пилот
Разобрать типовые обращения и выбрать сценарий первой линии
Расскажите, какой у вас helpdesk, сколько обращений приходит и с какими вопросами чаще всего. За 24 часа вернёмся с вопросами и оценкой пилота.
Или напрямую: Telegram ↗ · +7 931 203-30-78 · hello@dev-crabs.ru
Заявка отправлена
Спасибо! Свяжемся с вами в течение 24 часов — на почту или в Telegram.