Елена Голяева («Рексофт»): «Сегодня конкурентоспособный голосовой или чат-бот — это не скриптовый автоответчик, а полноценный AI-агент, встроенный в бизнес-процессы»

— Елена, какими особенностями должны обладать сегодня голосовые и чат-боты, чтоб успешно конкурировать, быть интересными заказчикам?

— Сегодня конкурентоспособный голосовой или чат-бот — это не скриптовый автоответчик, а полноценный AI-агент, встроенный в бизнес-процессы. В своих ответах в силу своего рабочего фокуса буду в большей степени апеллировать к примерам из финансовой отрасли. Бот должен понимать естественную речь, ее эмоциональный окрас, учитывать контекст и историю клиента, глубоко интегрироваться с ключевыми корпоративными системами: платформами управления клиентскими отношениями, единым профилем клиента и хранилищем клиентских данных, инструментами аналитики и скоринга, системами управления ценностью и жизненным циклом клиента, а также другими операционными и учетными решениями компании.

Бизнес-архитектор департамента «Банки и финансы» компании «Рексофт» Елена Голяева
Фото: «Рексофт»

Ключевое требование — это ориентация на измеримые бизнес-метрики: рост доли обращений, решенных с первого контакта, повышение лояльности клиентов, результативность кросс-продаж и апсейлов, увеличение доли результативных диалогов в рамках взыскания дебиторской задолженности и фактически выполненных обязательств, сокращение среднего срока возврата задолженности, а также снижение стоимости контакта и повышение уровня автоматизации первой линии.

Для заказчика важна не технология сама по себе, а экономический эффект. Речь идет о снижении повторных обращений, ускорении денежного потока, росте возвратов и оптимизации нагрузки на персонал. Поэтому зрелые решения оцениваются через влияние на финансовый результат, а не через количество автоматизированных сценариев.

В финансовом секторе дополнительно критичны встроенный комплаенс и управляемость: соблюдение требований законодательства, контроль частоты контактов, прозрачность логики решений и возможность аудита действий AI.

Рынок движется к гибридной модели, где AI-агенты обрабатывают стандартизированные сценарии, а сopilot-инструменты поддерживают операторов в обработке сложных кейсов. Именно сочетание автоматизации, аналитики и контроля делает такие решения стратегически значимыми для бизнеса.

— Расскажите о лучших, по вашей оценке, практиках применения голосовых и чат-ботов.

— Наиболее зрелые практики сегодня связаны не с точечным внедрением бота, а с построением гибридного контакт-центра, где AI и человек работают как единая система. Голосовые и чат-агенты берут на себя первую линию и типовые сценарии: консультации, статусные запросы, изменения параметров услуг, напоминания о платежах. При глубокой интеграции с внутренними системами это позволяет автоматически закрывать значительную долю обращений с первого контакта, снижать нагрузку на операторов и управляемо сокращать стоимость обслуживания.

В более сложных процессах, таких как сбор просроченной задолженности или финансовый онбординг, наилучшие результаты показывает модель целеориентированного диалога. Бот не просто отвечает на вопросы, а ведет клиента к конкретному результату - оплате, фиксации договоренности, завершению этапа подключения услуги и пр. Ключевым фактором успеха становится аналитика: сегментация клиентов, адаптация тональности коммуникации, тестирование сценариев и постоянное улучшение на основе данных разговоров. Это уже не автоматизация скрипта, а управляемый инструмент роста конверсии и возвратов.

Отдельный эффект дает внедрение сopilot-инструментов для операторов. Ассистент в режиме реального времени помогает формулировать ответы, извлекает релевантную информацию, фиксирует итоги диалога и снижает объем ручной работы после звонка. В результате сокращается время обработки обращения, растет доля решений с первого контакта и повышается качество сервиса. Лучшие кейсы показывают, что максимальный результат достигается не за счет полной замены людей, а за счет перестройки процессов вокруг данных, аналитики и интеллектуальной поддержки сотрудников.

— Как голосовые и чат-боты помогают вашей компании для решения внутренних задач?

— Как мультисервисная технологическая компания, Рексофт использует голосовые и чат-ассистенты как инструмент повышения собственной эффективности и качества цифровых продуктов. Внутренние AI-ассистенты помогают командам быстрее работать с требованиями, архитектурной документацией, отраслевыми стандартами и накопленной экспертизой. Это ускоряет подготовку коммерческих предложений, проектирование решений и делает знания компании масштабируемыми.

В разработке мы применяем AI для автоматизации написания и рефакторинга кода, генерации автотестов, анализа уязвимостей и контроля качества. Ассистенты помогают структурировать требования, формировать техническую документацию и выявлять риски на ранних этапах. В результате сокращается срок вывода продуктов, повышается предсказуемость проектов и снижается объем рутинной работы в командах.

Кроме того, голосовая и текстовая аналитика используется для внутреннего контроля качества коммуникаций и сервисных процессов. Мы автоматизируем подготовку отчетности, поддержку пресейла и управление знаниями. Для нас важно не только внедрять AI-решения клиентам, но и применять их внутри компании. Это позволяет тестировать подходы в реальной эксплуатации и предлагать рынку зрелые, практически апробированные технологии.

— В каких направлениях, на ваш взгляд, пойдет дальнейшее развитие голосовых и чат-ботов?

— Развитие пойдет в сторону перехода от сценарных ботов к полноценным агентным системам. AI будет не просто отвечать на вопросы, а самостоятельно планировать действия, обращаться к внутренним системам, выполнять операции и доводить диалог до конкретного бизнес-результата. Голос и чат станут естественным интерфейсом к сложной ИТ-архитектуре компании, а не отдельным каналом поддержки.

Второе направление — это глубокая персонализация на основе данных. Ассистенты будут учитывать поведение клиента, его историю, ценность для бизнеса и контекст обращения в реальном времени. Это приведет к более точным рекомендациям, росту конверсии и снижению числа конфликтных ситуаций. Параллельно усилится встроенный контроль: комплаенс, объяснимость решений и прозрачность логики работы моделей станут обязательным стандартом, особенно в финансовом секторе.

Рынок движется к гибридной архитектуре, где AI-агенты, операторы и аналитические системы работают как единая управляемая среда. Основной фокус сместится с сокращения штата на повышение эффективности и качества клиентского опыта. Те компании, которые выстроят непрерывный цикл улучшений на основе данных и интегрируют AI в core-процессы, получат существенное стратегическое преимущество.

— Большое спасибо за беседу!