AI-агенты для коммуникаций как часть стратегии гиперавтоматизации

Однако для измеримой пользы в корпоративной среде AI-агенты требуют зрелого подхода к внедрению — бесшовной интеграции в ИТ-архитектуру компании, доступа к корпоративным данным и работу в связке с другими инструментами и технологиями автоматизации. Эта концепция лежит в основе платформы гиперавтоматизации SL Soft AI от компании SL Soft, где AI-агенты выступают одним из компонентов наряду с RPA, IDP и BPM и управляются через единый механизм оркестрации. С помощью такой синергии можно автоматизировать сквозные корпоративные процессы намного быстрее, чем с использованием «традиционных» подходов. Все автоматизации могут работать полностью автономно либо запускаться пользователем из чата на естественном языке с учетом корпоративной ролевой модели.

AI-агент SL Soft: технологии и функциональные возможности

Это решение — комплекс инструментов для запуска и эксплуатации текстовых и голосовых AI -помощников для компаний.

Гибридная архитектура и управление диалогом

Сервис позволяет проектировать как автономных AI-агентов, так и гибридных AI-помощников. В едином сценарии можно автоматизировать коммуникации на базе правил (Rule-based), классического машинного обучения (ML) или больших языковых моделей (LLM). Это дает возможность применять на каждом этапе диалога оптимальный с точки зрения точности, стоимости и рисков инструмент.

Внешне для пользователя (клиента или сотрудника) это выглядит как единый, логичный и непрерывный диалог, а для бизнеса — как схема, где за каждый этап диалога отвечает наиболее подходящий инструмент:

• Блоки на правилах (Rule-based): используются в «чувствительных узлах» процесса, где важна максимальная точность и следование регламенту (например, идентификация клиента, работа с персональными данными или озвучивание юридических условий).
• Блоки с ML-моделями: отвечают за быстрое извлечение сущностей (дат, имен, адресов) и классификацию намерений при минимальной вычислительной стоимости.
• Блоки с LLM-моделями: обеспечивают гибкость беседы, делают ее более «человечной» (не заскриптованной и живой), обрабатывают нестандартные вопросы и удерживают контекст сложного разговора. В каждом блоке сценария могут применяться разные LLM, что позволяет балансировать между качеством ответов и затратами.

Благодаря такой архитектуре не нужно строить громоздкие разветвленные сценарии. Переход между темами происходит органично для клиента, а общая логика процесса остается прозрачной для бизнес-пользователя. Это сокращает время на запуск AI-помощников и упрощает внесение изменений в работающие сервисы.

Технологический стек сервиса

• Понимание естественного языка (NLU). Технология позволяет классифицировать цель обращения (например, «узнать статус заказа», «записаться на прием» или «соединить с техподдержкой») и извлекать сущности (дата, время, адрес, номер договора). В задачах с фиксированной логикой NLU экономически эффективнее и стабильнее, чем использование тяжелых LLM-моделей.
• Большие языковые модели (LLM). Инструмент для построения гибких сценариев и обработки неструктурированных запросов. Модели не просто определяют смысл в сложносоставных обращениях (например, «хочу отменить запись и перенести ее на следующую неделю после обеда»), но и самостоятельно генерируют реплики для естественного продолжения беседы. Использование промтов позволяет задать ИИ конкретную цель диалога: агент сам принимает решения о ходе разговора в рамках заданных правил, ограничений и целей сценария, чтобы привести пользователя к нужному результату, сохраняя при этом заданный tone of voice.
• Интеллектуальный поиск по знаниям (RAG). Благодаря методологии Retrieval-Augmented Generation, AI-агент мгновенно находит ответы в корпоративных базах знаний, документах и инструкциях компании. Это обеспечивает ответ в корпоративном контексте, минимизирует «галлюцинации» модели и оптимизирует расходы на LLM, так как она работает с релевантными фрагментами, отобранными механизмом поиска, а не с полной базой знаний.
• Распознавание и синтез речи (ASR/TTS). Технологии обеспечивают высокую точность понимания запросов даже с учетом акцентов и окружающего шума, а также создают «голос» бренда.
• Инструменты нативности. Набор функций для создания реалистичного диалога, например имитация фонового шума контакт-центра и интеллектуальная обработка перебиваний в реальном времени.

No-code/Low-code среда разработки сценариев и аналитики

Все технологии доступны в визуальном редакторе сервиса. No-code конструктор позволяет проектировать логику диалогов, настраивать условия переходов и интеграционные триггеры без написания кода. В блоках c LLM работа бота описывается в виде промта. Благодаря концепции no-code/low-code, создавать и развивать AI-помощников могут бизнес-заказчики и аналитики, что значительно сокращает срок запуска проектов.

𝓲

Фото: СЛ Софт

Для контроля качества и развития ИИ-агентов предусмотрены встроенные инструменты мониторинга. Во-первых, функционал для тестирования. Инструменты предварительной проверки сценариев позволяют протестировать логику и корректность ответов ИИ до вывода в промышленную эксплуатацию. Во-вторых, аналитика в реальном времени. Интерактивные дашборды позволяют отслеживать ход диалогов и моментально выявлять «узкие места» в сценариях. В-третьих, непрерывное обучение. Система позволяет корректировать промты и дообучать модели на основе накопленных данных, обеспечивая стабильный рост эффективности агента.

Возможности платформы для бизнеса

• Мультиканальность. Сервис позволяет создавать приятных в общении ИИ-помощников в разных каналах коммуникаций — от телефонии до популярных мессенджеров и виджетов на сайтах и в приложениях. Кроме этого, агент может встраиваться в систему для работы с заявками заказчика.
• Мультимодальность. Возможность обработки не только текста и голоса, но и вложений. AI-агент умеет распознавать данные из приложенных документов или фотографий и учитывать их для дальнейшего выполнения сценария.
• Высокая отказоустойчивость. Сервис поддерживает стабильную работу при нагрузках, превышающих 1000 одновременных диалогов, что позволяет использовать его в федеральных контакт-центрах и крупных сервисных службах.
• Гибкость развертывания. Решение доступно как в облачном формате, так и в контуре заказчика (on-premise).
• Библиотека готовых решений. Доступ к базе преднастроенных шаблонов и отраслевой экспертизе вендора позволяет сократить время запуска типовых сценариев.

𝓲

Фото: СЛ Софт

Кроме того, связка с другими инструментами автоматизации компании SL Soft позволяет ИИ-агентам выходить за рамки диалога. ИИ-помощник не просто фиксирует запрос, а инициирует цепочки действий: например, на базе диалога запускает RPA-робота для формирования накладной в 1С, передает данные в IDP-сервис для распознавания присланного паспорта или ставит задачу в BPM-систему на согласование возврата. Это обеспечивает сквозную автоматизацию процесса «под ключ» без участия оператора.

Развитие сервиса отвечает ключевым трендам рынка. Интеграция с корпоративными данными обеспечивает гиперперсонализацию: агенты учитывают историю и статус клиента, выстраивая диалог в контексте его потребностей. Кроме того, ИИ-агенты для коммуникаций могут дополняться ИИ-помощниками для выполнения других задач, последних можно создать на платформе SL Soft AI. Решение ориентировано на быстрый старт и эффективное использование ресурсов. Инструменты no-code и настройка агентов с помощью промптов позволяют быстро формировать и изменять сценарии на уровне бизнес-аналитиков, не привлекая разработчиков.

Выгоды внедрения

Необходимость для бизнеса AI-агентов, как и чат-ботов или голосовых роботов, можно обосновать с помощью расчета окупаемости инвестиций (ROI). Автоматизация напрямую снижает операционные расходы и сокращает нагрузку на персонал: достаточно оценить общий фонд оплаты труда операторов и ту часть их работы (от 20 до 90% в зависимости от отрасли и зрелости процессов), которую берет на себя AI-агент.

Однако преимущества решения выходят за рамки простой экономии и заключаются в улучшении качества сервиса и росте продаж, что создает долгосрочную ценность. Это подтверждают исследования — 90% клиентам важен немедленный ответ, а около 70% клиентов перейдут к конкурентам после нескольких плохих взаимодействий. Автоматизация коммуникаций влияет на повышение лояльности и удержание клиентов.

Вот несколько примеров, как AI-агенты помогают решить ряд хронических проблем, с которыми сталкиваются контакт-центры и сервисные службы:

• Обеспечение работы 24/7: исключаются пропущенные звонки в нерабочее время и в пиковые нагрузки.
• Устранение длительного ожидания ответа оператора, что напрямую влияет на лояльность клиента.
• Минимизация раздражения клиентов за счет передачи контекста между каналами и сотрудниками — клиенту не нужно повторять несколько раз свой вопрос и переключаться между операторами.
• Снижение влияния человеческого фактора: уменьшается уровень выгорания операторов, количество ошибок при предоставлении информации и фиксации данных.
• Оптимизация HR-процессов: снимается проблема высокой стоимости масштабирования штата и сложность планирования персонала.

Также важно отметить, что применение AI-агентов для автоматизации коммуникаций вместо чат-ботов или голосовых роботов на правилах позволяет добиться большей конверсии за счет нативности и автономности.

Практический опыт: от диалога к результату, от слов к метрикам

Технологии SL Soft позволяют внедрять AI-агентов в операционную деятельность компаний из разных индустрий (ритейла, финтеха, медицины, телекома) и госсектора. Благодаря библиотеке готовых сценариев, решение можно быстро адаптировать под задачи конкретных подразделений.

ИИ-агенты для клиентского сервиса

AI-агенты становятся интеллектуальной «первой линией» поддержки, принимая на себя до 80–90% входящего трафика в режиме 24/7 по трем основным направлениям.

Обработка входящих вопросов и консультирование. Интеграция с базой знаний позволяет агенту точно отвечать на сложные вопросы о продуктах, услугах и правилах компании, минимизируя переводы на операторов.

Селф-сервисы. Агенты идентифицируют клиента и самостоятельно совершают действия в учетных системах: записывают на прием, переносят или отменяют визиты, проверяют статус и состав заказов, рассчитывают стоимость услуг.

Сбор и верификация данных. Автоматизация получения информации от пользователя для передачи в бэк-офис, например, прием показаний счетчиков или актуализация контактных данных.

Кейсы внедрения:

• Сеть медицинских клиник «МЕДСИ»: AI-агент верифицирует пациента и подбирает время в расписании врачей в медицинской информационной системе (МИС). Таким образом, решение позволило автоматизировать обработку более 3 млн звонков в год.
• Сеть медицинских лабораторий «Гемотест»: AI-агент помогает проверить статус заказов без участия оператора. Решение оптимизировало трудозатраты контактного центра по профильным задачам на 40% и повысило качество обслуживания пациентов из более чем 500 городов России.
• Производитель бытовой техники: AI-агент определяет тематику обращения и уточняет детали (тип устройства, модель, проблема) в чатах на сайте, приложении и мессенджерах. Результат — ускорение времени ответа на обращение (менее 15 сек) и снижение нагрузки на операторов до 90%.
• Телемагазин: круглосуточный прием входящих звонков, консультации по ассортименту и оформление заказов. Расходы на обработку профильных задач сокращены на 60%, полностью исключены пропущенные вызовы.

ИИ-агенты для продаж и маркетинга

Продукты SL Soft превращают коммуникацию в инструмент лидогенерации и повышения выручки, автоматизируя всю воронку продаж.

Обработка входящих запросов и квалификация лидов

AI-агенты обрабатывают входящие обращения из любого канала — от сайта до телефона и мессенджеров. Они уточняют информацию у лида, отсеивают нецелевой трафик и передают менеджерам только квалифицированные, «теплые» контакты. Это оптимизирует работу первой линии продаж.

Прием заказов и продажи

Помимо квалификации, AI-агенты обеспечивают прием заказов: фиксируют товарные позиции (количество, объем, цвет и другие характеристики), консультируют по продуктам, согласуют время доставки и вносят данные напрямую в CRM.

В части проактивных продаж агент прозванивает холодные или теплые базы, подтверждает заинтересованность в товаре или услуге, отрабатывает возражения и договаривается об оплате.

Удержание клиентов и триггерный маркетинг

Сервис автоматизирует до 80% коммуникаций по продлению договоров. Например, AI-агент может напомнить о завершении срока действия полиса и сразу предложить его пролонгацию.

Маркетинговые триггеры также активируются автоматически при брошенной корзине или неактивности клиента в течение определенного времени, что обеспечивает повышение среднего чека и реактивацию спящей базы. Также для контроля качества сервиса и товаров проводятся опросы удовлетворенности (CSI/NPS).

Кейсы SL Soft по автоматизации коммуникаций в продажах:

• FMCG-компания: AI-агент инициирует контакт по триггеру (уведомление из CRM об окончании товара у клиентов), связывается с клиентом (представителями дистрибьюторской сети), уточняет потребность и принимает заказ. Удалось снизить расходы на прием заказов на 65% и повысить количество заказов на 10%.
• Компания «Должник прав»: квалификация входящего трафика и отсев нецелевых запросов. Обеспечение конверсии заявок с сайта на уровне 30%.
• Крупная страховая компания: Автоматизация продления полисов ОСАГО за счет своевременного контакта. Повышение конверсии на 20%.
• Ритейл: Проведение NPS-опросов сразу после доставки заказа для контроля качества работы франшизной сети. Получение обратной связи от 10% клиентов ежедневно.

ИИ-агенты для коллекшна

AI-агенты автоматизируют процесс возврата задолженности на досудебном этапе, обеспечивая корректную коммуникацию и снижая операционные расходы на колл-центры. Агент напоминает о предстоящем платеже или информирует о возникшей просрочке, уточняет причины и сроки погашения, фиксирует обещание платежа, классифицирует ответы клиентов и направляет платежные реквизиты в SMS или мессенджеры.

ИИ-агенты для HR и рекрутинга

ИИ-помощники автоматизируют коммуникации на ключевых этапах жизненного цикла сотрудника. Они проводят первичный скрининг кандидатов в массовом подборе, помогают на этапе адаптации новичкам и консультируют персонал по кадровым и другим вопросам, обеспечивая простой поиск информации в корпоративной базе знаний.

Кейс в рекрутинговом агентстве: голосовой AI-агент SL Soft на 35% ускоряет прохождение воронки найма линейного персонала. Система самостоятельно верифицирует отклики, связываясь с соискателями, и передает рекрутерам только подтвержденные контакты, готовые к финальному интервью и соответствующие требованиям вакансии.

Получите консультацию по применению текстовых и голосовых ИИ-агентов в вашей организации — оставьте заявку на сайте.