Перейти к содержимому
Carbonfay
EN

Поддержка и коммуникации

ИИ-агент поддержки первой линии

ИИ-агент поддержки: классифицирует обращения, отвечает по корпоративной базе знаний, заводит тикеты и эскалирует человеку по правилу SLA. Снимает рутину первой линии, не теряя сложные случаи.

Поддержка первой линии — самый частый кандидат на автоматизацию: до 80% обращений типовые и повторяются. Агент поддержки берёт этот поток на себя — классифицирует обращение, отвечает по корпоративной базе знаний и заводит тикет, а сложные и рискованные случаи передаёт человеку по явному правилу.

Что он делает

Принимает обращение в любом канале, определяет тип и срочность, ищет ответ в вашей базе знаний и формирует его с опорой на источник. Если запрос требует действия — поднимает данные из CRM, оформляет заявку, проверяет статус. Если уверенность низкая или цена ошибки высока — эскалирует оператору с готовым контекстом, чтобы человек не начинал с нуля.

Где проходит граница

Агент не должен «дожимать» там, где результат непредсказуем. Мы заранее проектируем сценарии передачи человеку: это не слабость, а контракт агента. Хорошая первая линия на ИИ — это не «бот вместо людей», а снятие повторяющейся рутины, чтобы операторы занимались тем, где действительно нужен человек.

Поиск по знаниям внутри агента — это полноценная RAG-система, а сам агент — частный случай операционного ИИ-агента. Под ваш процесс собирается из готовых блоков с контролем стоимости.

Как устроена цепочка

  1. 01
    Классификация обращения · лёгкая модель

    Определяет тип запроса, язык и срочность. Дешёвый шаг на каждом сообщении — отсекает спам и маршрутизирует.

  2. 02
    Ответ по базе знаний · RAG + средняя модель

    Ищет релевантные фрагменты в корпоративной базе, формирует ответ с опорой на источник, а не на память модели.

  3. 03
    Решение об эскалации · правило + модель

    Если уверенность низкая, вопрос денежный или клиент раздражён — передаёт человеку с готовым контекстом.

Интеграции

Telegram WhatsApp OpenAI YandexGPT

+ любой внешний API

Калькулятор стоимости

200
3
Токены, ₽/мес
Разработка, ₽
Поддержка, ₽/мес

Оценка по усреднённой ставке за токен (вход+выход). Точная стоимость зависит от длины контекста, числа вызовов и доли ручного контроля — посчитаем по вашему процессу.

связанные кейсы

частые вопросы

Вопросы по делу

Чем агент поддержки отличается от обычного чат-бота?
Чат-бот отвечает по сценарию и упирается в скрипт на втором нестандартном вопросе. Агент классифицирует обращение, ищет ответ в вашей базе знаний, при необходимости ходит в CRM и эскалирует человеку по явному правилу. Он закрывает обращение, а не просто отвечает.
Где агент берёт ответы?
Из вашей корпоративной базы знаний через поиск (RAG): нормализованные документы, регламенты, история обращений. Ответ опирается на найденный фрагмент, а не на «память» модели — это снижает выдумки и позволяет показать источник.
Что происходит со сложными случаями?
Агент проектируется с явной точкой передачи человеку: низкая уверенность, денежный вопрос сверх порога, эмоциональный клиент или двойное непонимание подряд — сигнал к мягкой эскалации оператору с кратким резюме диалога.
В каких каналах работает?
Telegram, WhatsApp, виджет на сайте, почта — один и тот же агент с разными каналами ввода. Логика и база знаний общие, меняется только канал.

Следующий шаг

Спроектируем слой автоматизации на ИИ под ваши процессы.

DBCV