Всего 70 секунд требуется роботу T2, чтобы закрыть вопрос абонента, в то время как живому сотруднику на ту же задачу нужно в среднем 220 секунд. Сейчас автоматизированные системы оператора обрабатывают почти 70% входящего трафика, используя предиктивную диагностику и моментальную суммаризацию истории клиента для ускорения рутинных операций.

Высокая скорость достигается за счет того, что ИИ-инструменты интегрированы непосредственно в рабочее место специалиста. Система заранее анализирует профиль потребления и подсвечивает вероятные причины звонка — например, недавние списания или локальный инцидент на базовой станции. Механизм суммаризации избавляет абонента от необходимости пересказывать суть проблемы: оператор видит краткое содержание предыдущего общения с чат-ботом еще до начала диалога.

Баланс цифры и человеческого общения

Несмотря на эффективность алгоритмов, в компании не планируют полностью отказываться от человеческого ресурса. По словам директора по развитию сервисов T2 Ивана Рыбинцева, роботы идеальны для стандартных сценариев, но сложные и нестандартные кейсы по-прежнему требуют участия людей. Чтобы повысить качество такой помощи, оператор внедрил нейросетевой тренажер. Программа эмулирует поведение реальных клиентов, включая агрессивные сценарии, что позволяет новичкам отрабатывать навыки в стрессовых условиях до выхода на линию.

Такой подход превращает ИИ из простого автоответчика в полноценного ассистента, который берет на себя сбор данных и подготовку контекста. В результате большинство запросов решаются без привлечения оператора, а время обработки сокращается без потери качества консультации.