ИИ в контакт-центрах: как повысить экономическую эффективность

Экономический эффект от ИИ в контакт-центрах российских компаний в 2026 году оценивают примерно в 70 млрд рублей. Но фокус в оценке сервиса смещается: если раньше главным аргументом внедрения была разгрузка операторов и экономия, то теперь контакт-центры рассматривают и как источник выручки. Какие управленческие решения выходят на первый план? 

💠 Новые метрики: баланс между эффективностью и качеством 
ИИ снижает операционные расходы контакт-центров на 20–30%. При этом они становятся самой частой точкой касания с аудиторией, которая уже готова покупать, — и это позволяет зарабатывать на сервисе, а не только экономить на нём.

Что делать бизнесу: если главная метрика контакт-центра — среднее время обработки вызова, то сервис оптимизирует скорость, а не выручку. Нужно оценивать результат комплексно: в том числе учитывать показатели конверсии в дополнительные продажи и удержания.

💠 ИИ перестраивает архитектуру
Компании встраивают ИИ-инструменты в процесс обслуживания: ИИ-оператор закрывает типовые обращения, ИИ-суфлёр подсказывает сотруднику во время диалога, сервис речевой аналитики автоматически разбирает коммуникации. 

Что делать бизнесу: разделить задачи между ИИ и сотрудниками — такая архитектура масштабируется без пропорционального роста штата и даёт эффект, который нельзя достичь отдельными точечными решениями. 

💠 Меняется роль оператора
ИИ берёт на себя типовые запросы, а сотрудник сосредотачивается на сложных и конфликтных ситуациях, контролирует работу ИИ-агентов и принимает решения на основе данных. 

Что делать бизнесу: пересматривать профиль кандидата и программу обучения – на первый план выходят аналитическое мышление, умение работать с данными и управлять цифровыми помощниками, а также навыки переговоров со сложными клиентами и работа с нетиповыми случаями.

Как эффективность ИИ зависит от операционной зрелости компаний — в материале на СберПро. 

#контекст #ИИ

Telegram | МАКС | Сайт