ИИ-чатбот для обслуживания посетителей сайта АО «ДКС»

Компания ДКС, один из лидеров по производству электрооборудования, столкнулась с высокой нагрузкой на центр клиентской поддержки. Анализ обращений показал, что до 70% всех диалогов приходилось на однотипные вопросы:

• Технические характеристики продукции.
• Цены и наличие товара на складах.
• Подбор аналогов и запрос документации (сертификаты, чертежи).

Операторы тратили большую часть времени на рутинные консультации, что снижало их эффективность и не позволяло концентрироваться на решении сложных, нетиповых задач.

Перед нами была поставлена стратегическая цель: трансформировать модель поддержки, перераспределив нагрузку с операторов на бота в соотношении с 30/70 до 70/30.

Мы предложили комплексное решение на основе генеративного искусственного интеллекта, отказавшись от традиционного бота с жесткими сценариями. Наш подход позволил создать гибкого AI-ассистента, способного понимать естественный язык и контекст диалога.

Ключевые компоненты решения:

• LLM в основе логики. "Мозгом" системы стала большая языковая модель (LLM), которая анализирует запросы пользователей и самостоятельно определяет последовательность действий для предоставления ответа. Это позволило боту вести диалог на "человеческом" языке, задавать уточняющие вопросы и обрабатывать несколько тем в рамках одной беседы.
• Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation). Для обеспечения точности ответов и работы с внутренней базой знаний клиента мы внедрили RAG-архитектуру. Техническая документация, инструкции и другие данные были загружены в векторную базу данных. Это позволяет боту находить наиболее релевантную информацию и использовать ее для генерации ответов, минимизируя "галлюцинации" и неточности.
• Интеграция с API ДКС. Бот был напрямую интегрирован с API компании, что обеспечивает доступ к актуальным данным о продукции в режиме реального времени: характеристикам, остаткам на складах, аналогам и сертификатам.
• Продуманные сценарии и эскалация. Бот был настроен на обработку двух основных типов вопросов: технических и коммерческих. При этом были четко определены ограничения: в случаях, когда бот не находит данных или сталкивается со сложным запросом (например, "пересчет" с продукции конкурента), диалог автоматически и бесшовно передается на оператора.

Внедрение AI-ассистента позволило компании ДКС не только решить поставленную задачу, но и заложить основу для дальнейшей цифровизации клиентского сервиса.

1. Достижение KPI по снижению нагрузки. Разработанное решение способно обрабатывать до 70% типовых запросов, что соответствует изначально поставленной цели и позволяет перераспределить ресурсы операторов на более сложные задачи.
2. Обеспечение поддержки 24/7. Клиенты компании получили возможность получать мгновенные ответы на большинство своих вопросов в любое время суток.
3. Создание масштабируемой базы знаний. Благодаря RAG-архитектуре, система может легко "обучаться" путем добавления новых документов. Это позволяет ДКС самостоятельно расширять базу знаний бота без привлечения разработчиков.
4. Повышение удовлетворенности клиентов. Бот предоставляет быстрые и точные ответы, что улучшает общий опыт взаимодействия с компанией. Встроенный механизм сбора обратной связи позволяет постоянно отслеживать и повышать качество его работы.