Виртуальная АТС + городской номер +
SIM-карты = Мобильная АТС

Автоматизация клиентского сервиса становится не просто трендом, а необходимым условием конкурентоспособности во многих отраслях. По данным McKinsey, компании, внедрившие AI в контакт-центры, сокращают расходы на обслуживание на 15–30%.

Кроме того, использование речевой аналитики позволяет повысить качество обслуживания и выявлять риски мошенничества. Именно поэтому компании из банковской отрасли, включая сети региональных банков, ищут умные решения для бизнес-телефонии, которые легко интегрируются и дают быстрый результат. Об опыте такого внедрения расскажем далее в нашем кейсе.

Что такое телефонный AI-агент

Телефонный AI-агент — это современный цифровой помощник, способный вести живой голосовой диалог с клиентами по телефону.

В отличие от «старых» голосовых роботов, которые работали строго по сценарию и часто не понимали клиентов, новые AI-агенты строятся на базе моделей искусственного интеллекта с продвинутыми алгоритмами распознавания речи. Такие системы способны анализировать эмоции, идентифицировать намерения клиента, мгновенно реагировать на нестандартные вопросы и обучаться 24/7 на реальных диалогах.

AI-агенты легко интегрируются с любыми CRM, обрабатывают десятки тысяч вызовов одновременно и работают без сбоев — даже в пиковые часы. Это значительно сокращает ожидание клиентов на линии и снижает нагрузку на операторов.

В отличие от чат-ботов, телефонный AI-агент не требует от клиента сменить привычный канал коммуникации: большинство клиентов по-прежнему предпочитают звонок при важном запросе. В системе реализована речевая аналитика, которая фиксирует ключевые слова, выявляет недовольство и даже предсказывает вероятность возникновения спорной ситуации.

Особенности клиента

Наш клиент —  сеть региональных банков, присутствующая в 15 регионах страны. Банк позиционирует себя как «ближайший к людям»: представительства есть даже в небольших населенных пунктах, и клиенты ценят персональное обслуживание, скорость решений и комфорт при общении. Общая численность клиентов — более 500 тысяч.

До внедрения AI-агентов банк делал ставку на классические контакт-центры — с живыми операторами и устаревшей IVR-системой. Однако рост нагрузки, изменение клиентских ожиданий (быстро, удобно, без ожидания на линии) и высокая стоимость поддержки колл-центра вскоре стали серьезной проблемой.

Поиск решения: применение АI-агента

Клиент столкнулся с тремя основными проблемами:

1. Классические контакт-центры не справляются с ростом обращений, среднее время ожидания на линии превышает 3 минуты.
2. Сотрудники выгорают из-за однотипных запросов, а обучение и текучесть кадров увеличивают издержки на 18–20% в год.
3. Стандартная IVR не понимает открытых формулировок клиентов и быстро уводит их в тупик.

Проведя оценку рынка, банк рассмотрел различные варианты:

— увеличение штата операторов,

— модернизацию существующей IVR-системы,

— внедрение чат-ботов для сайта и мобильного приложения,

— внедрение AI-агента с речевой аналитикой.

Анализ показал, что только внедрение AI-агента с поддержкой речевой аналитики способно комплексно решить задачи контакт-центра: AI-агент справляется с массовыми запросами, не требует расширения штата, и интегрируется с банковской системой для оперативного доступа к выпискам, статусу счетов, истории операций.

В итоге банк остановился на интеграции AI-агента и Контакт-центра с распознаванием речи от MCN Telecom..

Какие задачи решает AI-агент в банковском секторе: особенности и результаты внедрения

Внедрение AI-агента и современного Контакт-центра с Речевой аналитикой дало ощутимые результаты буквально за первые месяцы эксплуатации:

1. Автоматизация типовых запросов 

В среднем 65% звонков — это стандартные вопросы: узнать баланс, статус перевода, блокировать илиразблокировать карту, уточнить расписание отделений.

Теперь все эти задачи полностью закрыл AI-агент. Клиент звонит — получает мгновенный, конкретный ответ без ожидания, согласно стандартной идентификации личности с помощью речевой биометрии.

2. Разгрузка контакт-центра

Раньше на каждую смену приходилось до 45 операторов. Сейчас их число сократили до 20% без ущерба качеству обслуживания – оставшиеся сотрудники смогли сосредоточиться  на сложных вопросах: урегулирование спорных ситуаций, поддержка юридических лиц, работа с VIP-клиентами. Время, которое раньше тратили на монотонные действия, теперь используется для консультаций и кросс-продаж.

3. Персонализация и рост кросс-продаж  

AI-агент интегрирован с CRM: знает профиль клиента, его историю, статус, актуальные продукты. В звонке агент пусть и не «продаёт», но в зависимости от контекста дает релевантные предложения: ипотечный клиент — информация по акциям на страхование квартиры, ИП — напоминание о новом тарифе РКО. Точность рекомендаций выросла на 15–20%, а в структуре повторных обращений отмечается рост конверсии по дополнительным продуктам на 10%. Это шаг к проактивному сервису — когда банк сам предлагает полезное, а не пассивно ждет запроса клиента.

4. Снижение рисков мошенничества. 

Контакт-центр с внедренной речевой аналитикой фиксирует «тревожные» формулировки: когда клиент под давлением, говорит нервно, меняет тему или задаёт подозрительно детализированные вопросы. Алгоритмы отслеживают аномалии и автоматически передают сигнал службе безопасности.

Только за год по этой системе банк выявил и предотвратил мошеннических случаев на сумму свыше 12 миллионов рублей — падение числа успешных атак со стороны злоумышленников составило 10–12%.

Выводы

Внедрение AI-агентов и речевой аналитики в контакт-центр регионального банка стало не только средством снижения расходов, но и мощным драйвером качества обслуживания. Автоматизация простых задач, персонализация сервисов и превентивная безопасность позволяют банку расти, не увеличивая издержки. Такой опыт создания ai агентов актуален для всех, кто ищет простые и масштабируемые решения для бизнес-телефонии и контакт-центров.