Автоматизация технической поддержки с ИИ

Служба поддержки крупной компании ежедневно получает от сотни до нескольких тысяч обращений. С таким объемом сложно справиться без системы ИТ-поддержки, которая помогает собрать заявки в единой среде и выстроить процессы сервисного обслуживания.

Вместе с тем даже с базовой автоматизацией у первой линии поддержки значительная часть времени тратится на однотипные действия: изучить суть запроса, классифицировать и передать заявку исполнителям. Такую работу можно отдать искусственному интеллекту. Как это сделать с помощью подключения ИИ-ассистентов в Naumen Service Desk, рассказываем в статье.

Что такое ИИ в техподдержке и зачем он бизнесу

Раньше в ИИ-техподдержке чат-боты работали только по ограниченному набору правил. Например, брали на себя стандартные вопросы, а при сложных сценариях всегда подключали оператора. Сейчас ИИ-ассистенты умеют искать решения в базе знаний, формулировать ответ с опорой на несколько внутренних и внешних источников, автоматически заполнять поля заявок, оформлять итоговые отчеты.

Для бизнеса это означает сокращение времени обслуживания и, как следствие, снижение операционных расходов. ИИ разгружает первую линию поддержки, помогает быстрее отвечать на запросы и минимизирует количество повторных обращений.

В результате искусственный интеллект в поддержке становится инструментом развития компании: позволяет быстро масштабировать сервис и обеспечивать высокий стандарт обслуживания независимо от числа обращений.

7 задач в поддержке, которые можно доверить ИИ

Современные ML-модели помогают обрабатывать сложные обращения, сокращают время на рутинные операции, повышают уровень контроля качества сервиса и позволяют службе поддержки работать быстрее, точнее и с меньшей нагрузкой на персонал.

Ниже разбираем самые востребованные задачи, которые ИИ для поддержки может взять на себя уже сейчас.

Классификация и маршрутизация обращений

Службы поддержки используют ИИ для усиления возможностей Service Desk. Например, интеллектуальные помощники берут на себя рутинные операции, помогают быстрее находить решения и подсказывают ответы в сложных ситуациях. Рассмотрим, какие именно задачи можно доверить уже сегодня и какие преимущества это приносит команде и бизнесу.

Допустим, сотрудник компании оформляет командировку для поездки на конференцию. Он отправляет письмо по электронной почте, где указывает город, даты и другие детали. Специалист первой линии получает в ИТ-системе заявку на классификацию обращения. Затем читает текст, выбирает корректную услугу и команду, которая отвечает за это направление. Далее заявка попадает к ответственным специалистам.

Интеллектуальная автоматизация позволяет полностью исключить специалиста первой линии из этого процесса.

ИИ для классификации обращений повышает эффективность службы поддержки по четырем направлениям: скорость обработки, точность, оптимизация ресурсов и качество обслуживания.

Уточнение информации для решения заявки

Инициатор запроса часто не знает, какие именно данные нужны ИИ для службы поддержки. Это приводит к дополнительным уточнениям, которые замедляют процесс.

Чтобы сократить время, можно передать часть работы ИИ.

Анализ текста. Предобученная модель анализирует данные в обращении, соотносит их с обязательными сущностями и автоматически извлекает недостающую информацию.

Проверка корректности сведений. На базе имеющихся в системе данных о пользователях ИИ проверит опечатки и ошибки.

Представим, клиент заказал в интернет-магазине доставку на определенную дату. В назначенное время курьер не приехал. Клиент отправляет в службу поддержки письмо, где сообщает, по какому адресу и когда он ожидал доставку, но забывает указать номер заказа.

ИИ найдет и сопоставит нужные данные из письма по разным параметрам. Например, по конкретному слову, фразе, диапазону дат.

Такая проверка заявки без участия оператора сокращает время обработки обращений.

Определение приоритета инцидентов

ИИ в поддержке может самостоятельно определять критичность поступающих заявок по тексту обращения и дополнительным данным. Модель анализирует упоминания срочности, параметры бизнес-процессов, влияние на пользователей и автоматически проставляет приоритет в системе Service Desk. Это помогает быстрее реагировать на критические инциденты.

Умный поиск по базе знаний

Чтобы оптимизировать процесс работы с обращениями, обычно в службах поддержки ведется база знаний. В них специалисты смотрят, как решались схожие вопросы в прошлом.

Обычный поиск по базе знаний зачастую работает только с точным совпадением слов. Пользователи вынуждены подбирать «правильные формулировки» или помнить название услуги, чтобы найти нужный ответ, а сотрудники поддержки тратят время на повторяющиеся обращения.

ИИ-поиск решает эти задачи:

1. Снимает зависимость от формулировок — находит релевантное решение, даже если вопрос задан с ошибками или неточностями.
2. Помогает находить типовые ответы быстрее — интеллектуальный поиск подбирает релевантные статьи даже по нетиповым фразам.
3. Формирует предложения по развитию базы знаний — анализирует обращения, по которым не найдено решения, и автоматически предлагает темы для новых статей.

Представим, сотрудник ищет типовое решение в корпоративной базе знаний. Если он введет описание проблемы «Wi-Fi не работает», то умный поиск включит в выборку услуги как по точному совпадению, так и по описанию проблемы.

Интеллектуальный поиск ускоряет решение сложных и нетиповых заявок, снижает нагрузку на персонал и помогает постоянно расширять базу знаний под реальные задачи пользователей. Пользователи получают релевантные результаты, а сотрудники — быстрый доступ к информации.

Генерация ответов для операторов

ИИ в Service Desk помогает сотрудникам не только искать информацию, но и формулировать структурированные ответы на обращения. На основе анализа текста заявки, истории клиента и накопленных решений, модель сгенерирует полный и понятный ответ. Оператору останется только проверить и отправить. Это ускорит коммуникацию с пользователями и поможет стандартизировать уровень сервиса.

Автоматическое закрытие типовых заявок

Для часто повторяющихся запросов ИИ уже сегодня может взять на себя как выполнение, так и закрытие заявок. Например, отправить ссылку на FAQ, чтобы пользователь решил вопрос самостоятельно. Оператор при этом становится наблюдателем, получая уведомление только в случае нетипичных ситуаций или ошибок. Такой подход разгружает команду и сокращает сроки решения простых задач.

Анализ тональности и контроль качества

Маршрутизацию запросов можно ускорить и улучшить с помощью ИИ. Технологии искусственного интеллекта способны самостоятельно классифицировать входящие запросы, определять суть и приоритет, а затем направлять нужному специалисту или команде, минуя ручной анализ.

Перечислим задачи, которые решает ИИ.

Распределение. Возможность распознавания естественного языка, которую предоставляют ML-технологии, позволяет полностью передать роль диспетчера системе. В ней по тексту обращения будет автоматически определяться услуга и параметры из каталога услуг.

Поиск ошибок. Если сотрудник подает заявку через портал самообслуживания, он заполняет параметры сам. В таком случае система дополнительно проверяет правильность классификации. Если будет обнаружена ошибка, система исправит ее или сформирует список предложений для переклассификации.

Как устроен ИИ в техподдержке: архитектура, RAG и безопасность

Для внедрения ИИ в работу службы поддержки требуется подключить корпоративные источники данных — базы знаний, документацию и историю обращений, — на которых будут обучаться ML-модели. Алгоритмы необходимо донастроить под специфику компании и интегрировать с Service Desk через API, чтобы ИИ передавал результаты операторам в привычном интерфейсе.

В Naumen Service Desk реализованы технологии, обеспечивающие необходимый уровень безопасности при работе с ИИ и быстрый запуск функциональности.

ИИ-ассистенты в поддержке

Это программные модули, которые выполняют задачи службы поддержки без постоянного участия человека. Такой цифровой помощник анализирует запрос, принимает решение на основе данных компании и может выполнять действия в других системах: создавать заявки, обращаться к базам данных, запускать процессы согласования. Для дополнительной настройки используется low-code платформа.

Например, в рабочий чат службы поддержки Naumen Service Desk можно интегрировать разные ИИ-ассистенты:

1. Для суммаризации описания — структурирует и уточняет информацию по заявке.
2. По знаниям — ищет решения во внутренних корпоративных источниках.
3. По внешним источникам — анализирует внешние данные для выявления причин инцидентов и обходных решений.
4. Для отчета о решении — формирует итоговый документ на основании всей информации в обращении.

Каждый из них решает конкретную задачу на разных этапах обработки заявки. В зависимости от ситуации оператор обращается к одному или нескольким помощникам последовательно.

Работает это так. Оператор выбирает в чате нужного ассистента и передает ему номер заявки или описание проблемы. Система возвращает структурированный ответ: готовое решение со ссылкой на источник, список шагов для проверки или оформленный отчет. Этот результат можно сразу использовать в работе: добавить в комментарии к задаче, направить клиенту или перенести в итоговое поле заявки.

Векторные хранилища и технология RAG

Векторные хранилища — это базы данных, где тексты превращаются в числовые векторы, чтобы находить не только точные совпадения, но и схожие по смыслу документы. Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает поиск таких фрагментов с генерацией ответа. Сначала система находит релевантные статьи по смыслу, а потом формирует итоговый ответ для пользователя.

В Naumen Service Desk эти технологии используются в связке с системой управления знаниями Naumen KMS. Например, благодаря этому инженер поддержки сможет пользоваться специальным виджетом. Он понимает контекст заявки и генерирует релевантный ответ, который достаточно скопировать и отправить пользователю.

Оркестрация LLM-моделей

Современные ITSM-системы позволяют использовать разные модели искусственного интеллекта одновременно — как открытые, так и коммерческие. Система распределяет нагрузку между ними и обеспечивает бесперебойную работу. Если одна модель становится недоступной, происходит автоматическое переключение на резервную.

Контроль безопасности

Для корпоративного использования ИИ для техподдержки необходимы строгие механизмы управления доступом, шифрования данных и отслеживания всех операций. Автономные помощники получают только ту информацию, которая требуется для конкретной задачи.

Архитектура и инструменты ИИ в NSD обеспечивают гибкость, масштабируемость и быстрое внедрение новых решений. Система позволяет подключать разные источники данных и модели ИИ, а также поддерживает высокий уровень безопасности и контроля.

Что учитывать бизнесу перед внедрением ИИ

Внедрение AI техподдержки включает подготовку процессов, сотрудников и инфраструктуры. Перечислили основные этапы.

Аудит процессов и подготовка базы знаний

Оптимально начать с анализа текущих процессов и структуры корпоративных знаний. Оцените, как формируются и обновляются базы знаний, насколько материалы структурированы, подходят ли они для обучения моделей. Некорректные или устаревшие данные могут снизить эффективность ИИ.

Также желательно заранее проверить возможности вашей ITSM-системы и подготовить необходимые форматы данных. Это поможет минимизировать технические сложности на этапе внедрения.

Обучение команды работе с ИИ-инструментами

Важно познакомить команду с принципами работы ИИ-ассистентов, разобрать вместе реальные кейсы и возможные сценарии использования. Хорошей практикой станет пилотирование ИИ на определенной категории запросов. Это позволит быстро собрать обратную связь и уже затем масштабировать внедрение.

Типичные ошибки и как их избежать

На практике компании нередко сталкиваются с трудностями, когда внедряют ИИ в поддержку. Вот некоторые из них.

Нет ясной задачи проекта. Важно понимать, какую бизнес-проблему предстоит решить с помощью ИИ.

Отсутствие пилота или тестовой площадки. Попытка внедрить ИИ сразу во все процессы иногда приводит к сбоям и сопротивлению пользователей. Пилотный запуск помогает выявить узкие места и доработать инструмент без излишних рисков.

Полная передача контроля ИИ. Полезно сохранять возможность человеку брать решение в сложных случаях, чтобы избежать ошибок в нетипичных или чувствительных обращениях.

Минимизация этих рисков способствует более плавному внедрению технологии и росту доверия к системе со стороны специалистов поддержки.

Главное об ИИ в техподдержке

1. Искусственный интеллект в техподдержке позволяет автоматизировать рутинные операции: классификацию и маршрутизацию обращений, уточнение информации, определение приоритета инцидентов, поиск по базе знаний, генерацию ответов, закрытие типовых заявок и анализ тональности. Это сокращает время обработки, снижает нагрузку на первую линию и повышает качество сервиса.
2. Технологическая основа ИИ-ассистентов в Naumen Service Desk строится на использовании векторных хранилищ, технологии RAG, оркестрации LLM-моделей и low-code платформе, что позволяет гибко настраивать сценарии работы, подключать разные источники данных и обеспечивать безопасность.
3. Успешное внедрение ИИ требует предварительного аудита процессов и подготовки базы знаний, обучения команды, пилотирования на ограниченном круге задач и сохранения человеческого контроля в сложных и нетипичных случаях. Это позволяет минимизировать риски и повысить доверие к системе со стороны сотрудников поддержки.