Know&Learn Day: AI-driven подход в управлении знаниями и обучением
25 сентября в Центре событий РБК состоялась конференция Know&Learn Day, которая объединила директоров клиентского сервиса и CX, руководителей контакт-центров и дистанционных продаж, ИТ-директоров, руководителей проектных офисов, product owner-ов, CPO, CDTO, а также специалистов HR-департаментов, отвечающих за развитие и обучение персонала. В ходе мероприятия участники разобрали реальные кейсы и эффективные методики, применяемые для управления знаниями в таких отраслях, как банковский сектор, ритейл, девелопмент и промышленность.
Know&Learn Day — одно из самых масштабных событий в сфере управления знаниями, в 2025 г. в нём приняли участие более 350 человек. Участники конференции обсудили, как эффективное управление знаниями способствует улучшению качества и скорости обслуживания клиентов, обеспечивает единый стандарт клиентского сервиса, помогает эффективнее работать разрозненным командам. Спикеры поделились своим опытом в создании единой точки доступа к накопленным знаниям для различных команд, а также рассказали, как GenAI меняет работу со знаниями в корпорациях и как использование базы знаний и LLM может повысить качество обслуживания и сохранить экспертизу в условиях кадровых изменений.
«Отличительная особенность Know&Learn Day — в тщательной работе с повесткой. Программный комитет отбирает темы докладов таким образом, чтобы показать работу со знаниями в разных индустриях — телекоме, ретейле, промышленности, финансах — с разных сторон: мы разбираем и технические аспекты, и организационные, командные и даже этические. Каждый доклад становится не просто рассказом о конкретном применении инструментов, а настоящим погружением в контекст рынка, среду и культурный код компании. Также мы предусмотрели интерактивы, в рамках которых участники смогли не только слушать, но и задавать вопросы, делиться своим опытом и находить новые идеи для реализации в своих компаниях», — Валерия Чижикова, руководитель продуктового маркетинга Naumen.
Программа конференции состояла из 4 треков, каждый был посвящен определенной проблематике и содержал практические кейсы. О своей работе и управлении знаниями в клиентском сервисе рассказали:
- Петрович: как ускорить на 9,9% обслуживание в сегментах B2B и B2С, получая более 500 тысяч обращений в месяц
- Самолет: как единый источник знаний по 60+ проектам и регламентам помог внедрить новый стандарт качества обслуживания в контакт-центре и офисах продаж
- Банк ДОМ.РФ: как повысить посещаемость базы знаний в клиентском сервисе, унифицировать коммуникацию во всех каналах и снизить количество неверных консультаций
- Додо: как миграция базы знаний на новую платформу сделала корпоративный поиск эффективнее на 10% и повысила уровень сервиса
- Купер: как не потерять в качестве клиентского опыта при масштабировании контакт-центра в 100 раз и причем здесь управление знаниями
Опытом внедрения базы знаний для разных вертикалей бизнеса, синхронизации знаний, команд и систем, поделились:
- ЦУМ: как переход контакт-центра, логистики и доставки к одной системе управления знаниями обеспечивает соответствие стандартам в люкс-сегменте
- Систэм Электрик: как при выборе альтернативы Confluence учесть жесткие требования крупных заказчиков, самостоятельно мигрировать контент и минимизировать адаптацию сотрудников
- Байкал Электроникс: как использование LLM-моделей позволяет объединить все источники информации и оптимизировать работу со сложными знаниями, чтобы ускорить внедрение новых решений
- Экосистемный подход: как создать единую информационную среду для распределенных команд и объединить управление продуктами, проектами и технической поддержкой
Как ИИ меняет управление знаниями рассказали:
- Купер: как перестроить процессы работы со знаниями, чтобы повысить их полезность до 94% и подключить ИИ-помощника к сложным запросам
- Самолет, Петрович и Додо: как подготовить базу знаний для настройки ИИ-ассистентов, чтобы оптимизировать работу сотрудников через генерацию точечных и развернутых ответов
- Как подготовить знания для людей и ИИ: как работает принцип GIGO и почему он актуален в управлении знаниями? Как подготовить базу знаний для людей и технологий, как ИИ помогает получать ответы и улучшать контент в базе знаний, работать с разноформатными знаниями и объединять источники знаний
C кейсами про новые инструменты онбординга, обучения и удержания выступили спикеры:
- Альфа-Банк: как выстроить современную экосистему обучения, какую роль в ней играет база знания и какие ИИ-инструменты ее дополняют
- МТС Финтех: как научить сотрудников противодействовать мошенничеству, чтобы защитить средства и данные клиентов.
Тематики:
Интеграция, Маркетинг, Кадры
Ключевые слова:
мероприятия Москвы, контакт-центры, Искусственный интеллект, Naumen, CX