К 2030 году затраты на ИИ в контакт-центрах превысят ФОТ

Согласно исследованию Контур Университет, проведённому совместно с К2Тех и Naumen, российский бизнес меняет подход к финансированию клиентского сервиса. Анализ более 100 кейсов показал переход от модели, где основную долю расходов составляет фонд оплаты труда (ФОТ), к технологической модели. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году инвестиции в технологии составят 43% от бюджета контакт-центров, тогда как расходы на линейный персонал снизятся до 37%. Это означает, что в ближайшие годы затраты на софт и алгоритмы превысят зарплаты операторов, но массовые увольнения при этом не ожидаются.

Важный нюанс: Рост инвестиций в ИИ не означает сокращение штата, а сигнализирует о смене приоритетов: бизнес готов платить больше за технологии, чем за человеческие ресурсы, чтобы сохранить эффективность.

Реальная эффективность автоматизации: где боты справляются, а где нет

Внедрение чат-ботов и голосовых помощников в России показывает неравномерные результаты в зависимости от отрасли. Компании активно автоматизируют процессы, но скорость внедрения часто опережает способность алгоритмов решать сложные задачи без участия человека.

• Ритейл: В авторизованных чатах боты успешно закрывают 58% запросов. Однако 42% обращений всё равно требуют перевода на оператора или завершаются нерелевантным ответом.
• Голосовые помощники: В ритейле они самостоятельно решают около 35% предметных вопросов.
• Медицина: Здесь уровень автономной работы ботов значительно ниже — всего 16%.

Данные показывают, что автоматизация работает эффективно в стандартизированных сценариях, но в сложных отраслях, таких как медицина, человек остаётся ключевым звеном.

Новые инструменты для операторов и экономии бюджета

Рынок предлагает решения, которые помогают бизнесу адаптироваться к новым реалиям, снижая затраты и повышая качество обслуживания.

1. Помощник для операторов Agent CopilotNaumen представил решение на базе платформы Naumen Erudite. Оно позволяет внедрять генеративный ИИ (GenAI) поэтапно:

• Сначала система работает как текстовый и голосовой подсказчик для оператора.
• Затем её можно масштабировать до полноценного ИИ-агента, который закрывает запросы клиентов без участия человека.

2. Скоринг для обзвонаСервис «Скорозвон» запустил инструмент оценки контактных баз перед началом кампании. Пилотные проекты показали сокращение затрат на маркировку и трафик на 20%. Система оценивает вероятность дозвона заранее, что особенно актуально после введения обязательной маркировки вызовов.

3. Голосовой робот AI-HumanVoice«Скорозвон» представил технологию, сочетающую человеческий голос и ИИ-маршрутизацию. В отличие от классических синтезаторов, робот не генерирует речь в реальном времени, а воспроизводит заранее записанные реплики дикторов. Интеллект управляет выбором фраз, создавая эффект живого разговора. Это первое подобное решение на российском рынке.

Стоит учесть: Успешная автоматизация требует не просто установки бота, а готовности бизнеса перестраивать процессы, так как значительная часть запросов всё ещё требует человеческого вмешательства.

Практические кейсы и новые форматы финансирования

Ведущие российские компании уже демонстрируют результаты внедрения подобных решений, подтверждая их экономическую целесообразность.

• ОТП Банк: Проект по аналитике диалогов с клиентами вошёл в финал премии Generation AI Awards. Банк использовал гибридный подход, разделив задачи между машинным обучением (ML) и большими языковыми моделями (LLM), что позволило получить измеримый экономический эффект.
• СберФакторинг: Внедрил единую систему управления сервисами на базе Naumen Service Desk. Это позволило поддерживать рост бизнеса без пропорционального увеличения штата ИТ-отдела.
• Цифровые финансовые активы (ЦФА): Naumen впервые выпустил ЦФА на платформе Сбера. Это шаг по привлечению капитала для развития и тестированию новых форматов взаимодействия с инвесторами.

Операционные последствия, тренды и практические аспекты

• Изменение структуры бюджета: Переход к модели, где ИИ-расходы превышают ФОТ, потребует от финансовых директоров пересмотра статей расходов и подготовки бюджета под долгосрочные инвестиции в технологии, а не только под операционные затраты на персонал.
• Риск «полусинхронизации»: Высокий процент обращений, требующих перевода на оператора (до 42% в ритейле), указывает на необходимость гибридных моделей, где боты фильтруют простые запросы, а люди занимаются сложными кейсами, чтобы избежать потери клиентов.
• Зависимость от качества данных: Эффективность новых голосовых роботов и аналитических систем напрямую зависит от качества записанных реплик и исторических данных диалогов, что требует от компаний налаживания процессов сбора и структурирования информации.
• Доступ к капиталу: Выпуск ЦФА открывает для IT-вендоров новый канал финансирования, снижая зависимость от традиционных банковских кредитов и позволяя привлекать средства от частных инвесторов через цифровые платформы.