Обсудить проект

Входящий поток разбирается сам: тема, приоритет, исполнитель и проект ответа — до того, как тикет откроют.

Автоматическая обработка обращений и тикетов с помощью ИИ

В любой службе поддержки значительная часть времени уходит не на решение проблем, а на разбор очереди: прочитать, понять суть, определить срочность, найти ответственного, переназначить, если ошиблись.

ИИ-классификаторы берут эту работу на себя. Система определяет тему обращения и его приоритет, направляет тикет нужной команде и готовит проект ответа для типовых случаев. Специалист получает задачу уже разобранной.

В отличие от диалогового ассистента, который общается с клиентом, здесь автоматизируется бэкофис: разбор, маршрутизация и аналитика потока. Оба сценария хорошо работают вместе, но решают разные задачи.

Направления

Разбор очереди, маршрутизация и аналитика внедряются последовательно: каждый следующий блок опирается на данные предыдущего. Ниже — четыре блока в том порядке, в котором их обычно запускают.

Классификация и приоритизация

Модель определяет тему обращения, тип запроса и срочность по содержанию, а не по теме письма, которую отправитель заполнил как придётся. Критичные случаи поднимаются в очереди автоматически. Это снимает главную проблему ручного разбора: срочное теряется среди рутинного и всплывает уже как жалоба.

Маршрутизация по командам

Тикет уходит сразу той группе, которая им занимается, — с учётом темы, продукта, языка обращения и текущей загрузки. Сокращается цепочка переназначений, из-за которой клиент ждёт ответа дни, хотя сама работа занимает минуты. Учитывается и текущая загрузка, поэтому очередь распределяется ровнее. Правила согласуем с вами и меняем без переобучения модели.

Проекты ответов

Для типовых обращений система готовит черновик ответа на основе базы знаний и прошлых решений. Специалист проверяет и отправляет, а не пишет с нуля. Формулировки остаются в едином стиле, а время первого ответа сокращается кратно.

Аналитика потока

Система показывает, какие проблемы повторяются чаще всего, где растёт нагрузка и какие темы дают самые долгие тикеты. Это переводит поддержку из режима реакции в режим устранения причин — самая недооценённая часть автоматизации. Это переводит поддержку из режима реагирования в режим устранения причин. Отчёты собираются автоматически и не требуют ручной выгрузки.

опыт

Автоматизируем не отдельные ответы, а весь путь обращения —
от входящего письма до аналитики причин

Комбинируем GPT-модели с корпоративной разработкой для комплексных задач автоматизации

Одни из первых на ру-рынке запустили ИИ ассистента для сайта Neuralismo.ru

Имеем широкий опыт работы с корпоративными заказчиками, положительный проектный опыт с ведущими юридическими фирмами

Входим в Топ-3 разработчиков на стеке Nuxt.js по версии Рейтинга Рунета 2025

Генерируем до 30% кода с помощью ИИ, ряд тестовых проектов запущен без кода, написанного человеком

Что меняется после внедрения

Эффект считается по времени первого ответа, доле переназначений и количеству повторных обращений по одной причине. Эти три показателя снимаются из вашей системы до внедрения, поэтому сравнение получается честным. Ниже — что меняется.

Время первого ответа сокращается

Обращение не ждёт, пока до него дойдёт очередь разбора: оно классифицируется и назначается сразу при поступлении. Для клиента именно скорость первого ответа, а не итоговый срок решения, определяет впечатление от сервиса. Обращение классифицируется и назначается сразу при поступлении, а не после разбора очереди. Для клиента именно первый ответ формирует ощущение качества сервиса.

Меньше переназначений

Ошибочная маршрутизация — скрытый пожиратель времени: тикет ходит между командами, каждая тратит несколько минут на разбор и передаёт дальше. Автоматическая классификация по содержанию заметно укорачивает эту цепочку. Ошибочная маршрутизация — скрытый пожиратель времени: тикет ходит между командами, и каждая тратит минуты на разбор. Долю переназначений мы фиксируем до внедрения и отслеживаем после.

Срочное не теряется

При ручном разборе критичные обращения всплывают тогда, когда клиент уже написал повторно или пожаловался. Модель оценивает срочность по содержанию и поднимает такие случаи в очереди сразу. При ручном разборе критичное всплывает тогда, когда клиент уже написал повторно. Модель оценивает срочность по содержанию, а не по формальному признаку отправителя.

Видны причины, а не только симптомы

Аналитика по темам показывает, что именно генерирует нагрузку: непонятная инструкция, ошибка в продукте, неудачный шаг в оформлении заказа. Устранение причины снимает поток обращений целиком, а не ускоряет ответы на него. Аналитика показывает, что именно генерирует нагрузку: непонятная инструкция, ошибка в продукте, неудачный шаг оформления. Устранение причины снимает поток обращений целиком, а не ускоряет ответы на них.

Этапы

Модель обучается на вашей истории обращений, поэтому работает в вашей классификации, а не в универсальной. Первое время она только подсказывает, а решение остаётся за оператором — так набирается статистика расхождений.

Разбор истории обращений

Изучаем архив тикетов: какие темы встречаются, как они распределены, сколько занимает разбор и где происходят переназначения. На этих данных видно реальный потенциал автоматизации до начала работ. На этих данных сразу видно реалистичную долю автоматизации, а не желаемую. Архив показывает и то, насколько устарела действующая классификация.

Схема классификации

Согласуем категории, уровни приоритета и правила маршрутизации. Часто на этом этапе выясняется, что действующая классификация устарела или дублируется, — приводим её в порядок до обучения модели. Часто выясняется, что часть категорий не используется, а нужных не хватает. Правила маршрутизации фиксируем письменно, чтобы позже не спорить о причинах ошибок.

Обучение и проверка на архиве

Обучаем классификатор и прогоняем его на обращениях, которых он не видел. Сравниваем с фактическими решениями операторов и получаем измеренную точность до внедрения в рабочий поток. Сравнение с фактическими решениями операторов даёт честную оценку точности до запуска. По ней и решаем, какие категории переводить в автоматический режим.

Запуск в режиме подсказки

Первое время система предлагает категорию и исполнителя, но решение остаётся за оператором. Так мы набираем статистику расхождений и донастраиваем модель без риска для клиентского сервиса. Статистика расхождений показывает, где модель ошибается системно, а где ошибался человек. Этот этап почти всегда меняет и саму классификацию.

Автоматический режим и аналитика

Переводим уверенные категории в автоматическую обработку, спорные оставляем на ручной разбор. Подключаем аналитику потока и регулярное дообучение по новым обращениям. В автоматический режим переводим только уверенные категории, спорные остаются на ручном разборе. Долю ручных случаев отслеживаем: её рост означает изменение потока.

На чём строим решения

Технологии

Языковые модели

GPT

Claude

GigaChat

YandexGPT

DeepSeek

Qwen

Источники обращений

Почта

Формы на сайте

Мессенджеры

Телефония

Внутренние чаты

Куда встраиваем

Helpdesk-системы

CRM

ERP

BI-системы

Кому это подходит

Автоматизация разбора оправдана там, где поток обращений исчисляется сотнями в месяц и растёт быстрее, чем команда. При небольшом потоке ручной разбор дешевле, и мы скажем об этом прямо. Ниже — случаи, где формат окупается.

Службы поддержки

Стабильный поток обращений с выраженными сезонными пиками. Автоматический разбор позволяет проходить пики без экстренного расширения смены и без обвала сроков ответа. Автоматический разбор позволяет проходить сезонные пики без экстренного расширения смены. Время первого ответа при этом остаётся стабильным.

B2B с документарной нагрузкой

Запросы по договорам, счетам и согласованиям, которые нужно направить конкретному специалисту. Ошибка маршрутизации здесь стоит дороже: цепочка согласования длинная и каждый лишний шаг заметен. Ошибка маршрутизации здесь стоит дороже, чем в массовой поддержке: сроки по договорам не сдвигаются. Классификация по содержанию работает лучше, чем по отправителю.

Внутренние сервисные подразделения

IT-поддержка, кадровые и административные службы, куда сотрудники пишут в свободной форме. Классификация по содержанию работает лучше форм с обязательными полями, которые всё равно заполняют неверно. Сотрудники пишут в свободной форме, поэтому формальные категории почти никогда не заполняются. Классификация по содержанию снимает эту проблему целиком.

eCommerce и сервисы

Обращения о заказах, возвратах и оплатах в больших объёмах. Значительная доля потока типовая, поэтому проекты ответов дают эффект почти сразу после запуска. Значительная доля потока типовая, поэтому проекты ответов дают эффект почти сразу после запуска. Пиковые периоды проходят без роста времени ответа.

Нам доверяют

Корпоративный бизнес

Медицинская группа «EMC», группа «НефтеТрансСервис», компании группы «Полипластик»

Юридические услуги. Налоговые консультанты. Family Office

«Orion Partners» (ex. Linklaters, White & Case, Cleary Gottlieb), BGP Family Office, «LEVEL Legal Services» (ex. Hogan Lovells), МЭФ Консалтинг (топ-3 налоговых консультантов России), «Verba.Legal », «Кучер, Кулешов, Максименко» (ex. Deveboice), «Sirota&Partners », «Рыбалкин, Горцунян, Дякин», «Никольская Консалтинг» (ex. Herbert Smith), «Яковлев и Партнеры, «EmetLaw », «Lobster Group », «Восход » (ex. White & Case, Baker Botts, DLA Piper), «AlpineTax », «NIMBUS.Legal » (ex. Никитин, Манойло, ex. Право и Практика), и многие другие

eCommerce

Мульти-брендовый бутик GrandeBoutique.ru, ShiTrendy.com и приложение ShiTrendy, магазины товаров для дома и мебели DeepHouse.pro, VremyaSna.ru и MyRoomy.com, бренд Twyn.ru, сервисы доставки готового питания Yummum.ru и Hraniteltela.ru, сеть ресторанов «Епонский Городовой»

Сервисы и приложения

Образовательная платформа «EdPRO » (топ-3 рынка дополнительного образования России), приложение для сопровождения бухгалтерского учета «ЦСБ », сервис AI-ассистентов Neuralismo.ru, GPT-based ассистент для здорового питания CalMePlease

Результаты клиентов

Продажи растут, прибыль тоже. Сильно подросли продажи сегмента мужской одежды. Сайт стал гораздо красивее, в нем стал удобнее поиск для клиентов. Лично для меня огромный плюс, что стало удобно пользоваться админкой. Она легчайшая, простейшая, просто подарок для маркетолога ― двигаешь что хочешь и куда хочешь.

Ульяна Оржеховская

Интернет-маркетолог Grande Boutique

Интерьвью с заказчиком

Наши ожидания от работы полностью оправдались. Ребята проявили профессионализм, креативность и ответственность в выполнении задач. Мы сотрудничаем до сих пор ― улучшаем функционал, вносим новые фишки в сайт и приложение.

Рустам Алибеков

Руководитель ShiTrendy.com

Интерьвью с заказчиком

Оцениваем сайт высоко. Скорость работы сайта, качество и плавность анимаций, общий стиль и выделение на фоне остальных - круто
Конверсия хорошая. Сайт конвертирует реальные заявки и ещё были звонки и переходы в наши мессенджеры

Богдан Царелунга

Руководитель маркетинга Lobster Group

Ребята подошли к задаче комплексно, сначала изучили ЦА, аналоги, продумали сценарии. Использовали Flutter и это большой плюс тк проект получился кроссплатформенным, технологически свежим, и что важно, легко поддерживаемым. Приложением ежедневно пользуются наши студенты. Огромное спасибо всей команде. Крутая работа, классный кейс

Марат Шаниязов

CTO Международной академии EDPRO

Нам нравится сайт) Мы также получаем положительную обратную связь: стильный, лаконичный, точный. Дотьюнили контент и будем менять некоторые стоковые визуалы. Вероятно изменим цвет кнопки на главном экране, но пока оставили оранжевый) Спасибо за работу!

Алена Шукалович

Директор по развитию Kaloy.ru

Ульяна Оржеховская

Интернет-маркетолог Grande Boutique

Интерьвью с заказчиком

Рустам Алибеков

Руководитель ShiTrendy.com

Интерьвью с заказчиком

Богдан Царелунга

Руководитель маркетинга Lobster Group

Марат Шаниязов

CTO Международной академии EDPRO

Алена Шукалович

Директор по развитию Kaloy.ru

Частые вопросы

Коротко о том, что чаще всего спрашивают перед автоматизацией разбора обращений.

Что если модель отнесёт обращение не в ту категорию?

Поэтому мы не включаем автоматический режим сразу. Сначала система работает как подсказка: предлагает категорию, а решает оператор. На этой статистике видно, где модель уверена, а где ошибается. В автоматический режим переводятся только категории с подтверждённой точностью, спорные остаются на ручном разборе.

Нужно ли менять нашу helpdesk-систему?

Как правило нет. Классификация подключается к тому, что уже используется, и работает с привычными для команды полями и статусами. Смена системы — отдельный проект, и мы не считаем его обязательным условием автоматизации.

Чем это отличается от ИИ-чата для клиентов?

Чат общается с клиентом и старается закрыть вопрос в диалоге. Здесь автоматизируется внутренняя работа: разбор очереди, маршрутизация и подготовка ответов для специалистов. Сценарии дополняют друг друга — чат снимает типовые вопросы, классификатор наводит порядок в том, что дошло до команды.

Будет ли система отвечать клиентам сама?

Только если вы этого захотите и только по тем категориям, которые сочтёте безопасными. По умолчанию система готовит проект ответа, а отправляет его специалист. Границу автоматизации определяете вы, и её можно двигать постепенно.

На каких данных обучается классификатор?

На вашем архиве обращений и фактических решениях операторов. Поэтому он работает в вашей классификации и понимает вашу специфику, а не усреднённую отраслевую. Если архива мало, начинаем с правил и дообучаем модель по мере накопления.

В обращениях есть персональные данные клиентов. Это допустимо для ИИ?

Да. Под требования 152-ФЗ разворачиваем решение на серверах в России и работаем только с российскими моделями — GigaChat, YandexGPT — либо с моделью в вашем контуре; зарубежные облачные модели в такой конфигурации не используются. Требования фиксируем до начала разработки.

Как быстро виден результат?

Первый измеримый эффект обычно даёт этап подсказок: уже на нём сокращается время разбора, хотя автоматический режим ещё не включён. Конкретные сроки зависят от объёма архива и состояния текущей классификации — оцениваем их после разбора истории обращений. Полный эффект проявляется после перевода уверенных категорий в автоматический режим — обычно через несколько недель после старта.

Сделаем демо на ваших данных

Что нужно сделать

Корпоративный сайт

Автоматизация процесса

Приложение

eCommerce

Смарт аналитика

Аудит продукта

Посадочная страница

Mini App

Личный кабинет

AI-сотрудник