К 2030 году ИИ в клиентском сервисе съест львиную долю бюджета, обогнав затраты на персонал

Исследование, проведенное Контур Университетом совместно с К2Тех и Naumen, фиксирует фундаментальное изменение структуры расходов в российских контакт-центрах. Анализ более 100 кейсов показывает, что бизнес переходит от модели, где доминируют затраты на персонал, к инвестициям в технологии. К 2030 году расходы на искусственный интеллект (ИИ) в клиентском сервисе достигнут 43% от общего бюджета, превысив затраты на линейный персонал, которые составят 37%. Это не означает массовые увольнения: компании меняют архитектуру затрат, перераспределяя ресурсы на автоматизацию рутинных операций.

Важный нюанс: Рост доли ИИ в бюджете не ведет к сокращению штата, а меняет структуру затрат: деньги уходят с фонда оплаты труда на технологическую инфраструктуру.

Разрыв между внедрением и эффективностью

Компании активно внедряют чат-ботов и голосовых помощников, но скорость автоматизации опережает способность алгоритмов решать задачи без участия человека. Исследование выявило значительный разрыв между количеством внедренных решений и их реальной эффективностью в разных отраслях:

• Ритейл: Голосовые помощники самостоятельно закрывают 35% предметных вопросов. В авторизованных чатах чат-боты успешно решают 58% запросов, но 42% обращений все равно требуют перевода на оператора или заканчиваются нерелевантным ответом.
• Медицина: Уровень автономного решения вопросов голосовыми помощниками составляет всего 16%.

Это указывает на то, что текущие алгоритмы часто не справляются со сложными сценариями, вынуждая бизнес дублировать усилия людей и машин.

Новые инструменты: от подсказок до агентов

Naumen развивает экосистему, позволяющую бизнесу гибко масштабировать внедрение ИИ. Компания представила Agent Copilot — помощника для операторов на платформе Naumen Erudite. Решение позволяет начать с простых текстовых и голосовых подсказок для сотрудников, а затем бесшовно перейти к полноценным ИИ-агентам, способным закрывать запросы клиентов без участия человека.

В сервисе Naumen Service Desk появились встроенные AI-ассистенты. Они помогают операторам быстрее находить решения, обрабатывать обращения и автоматизировать ручные задачи, снижая время реакции на инциденты.

Стоит учесть: Переход от «подсказок» оператору к полноценному «агенту» требует не только внедрения софта, но и перестройки бизнес-процессов, чтобы система могла действовать автономно.

Экономический эффект и новые форматы финансирования

Практическое применение технологий уже демонстрирует измеримый результат. Сервис «Скорозвон» на базе платформы Naumen Contact Center запустил инструмент скоринга баз для исходящего обзвона. В пилотных проектах это позволило сократить затраты на маркировку и трафик на 20%. Решение оценивает вероятность дозвона до старта кампании, помогая оптимизировать бюджет в условиях обязательной маркировки вызовов.

Также «Скорозвон» представил голосового робота нового поколения AI-HumanVoice. В отличие от классических синтезаторов, он воспроизводит заранее записанные реплики дикторов, выбираемые ИИ в реальном времени. Это первая подобная технология на российском рынке, сочетающая естественность человеческого голоса с гибкой маршрутизацией диалога.

В банковском секторе проект ОТП Банка по ИИ-аналитике диалогов вышел в финал премии Generation AI Awards. Гибридный подход, разделяющий задачи между машинным обучением (ML) и большими языковыми моделями (LLM), позволил банку лучше понимать клиентов и получить экономический эффект.

СберФакторинг внедрил единую систему управления сервисами на базе Naumen Service Desk. Это позволило повысить эффективность ИТ-процессов и поддерживать рост бизнеса без пропорционального увеличения штата ИТ-отдела.

Кроме того, Naumen вышел на рынок цифровых финансовых активов (ЦФА) на платформе Сбера. Это первый опыт компании в работе с ЦФА, направленный на привлечение капитала для развития и тестирование новых форматов взаимодействия с инвесторами.

Операционные последствия, тренды и практические аспекты

• Изменение структуры бюджета: Переход к модели, где ИИ занимает более 40% затрат, потребует от компаний пересмотра KPI отделов клиентского сервиса: эффективность будет оцениваться не по количеству сотрудников, а по доле автоматизированных обращений.
• Технологический барьер в медицине: Низкий уровень автономности ботов в медицине (16%) указывает на необходимость доработки алгоритмов для работы с высокорисковыми и специфическими данными, где цена ошибки критична.
• Оптимизация в условиях регуляторики: Внедрение скоринга баз для обзвона становится не просто оптимизацией, а необходимостью для соблюдения требований по маркировке вызовов без потери конверсии и роста расходов на трафик.
• Эволюция голосовых роботов: Технология AI-HumanVoice может стать стандартом для массовых коммуникаций, так как она решает проблему «роботизированного» звучания, сохраняя при этом масштабируемость ИИ-маршрутизации.