Naumen Agent Copilot работает по модели «человек в контуре», он помогает оператору в диалоге и ускоряет решение вопроса клиента. Помощник формирует подсказки в режиме суфлера по заданному сценарию, а также за секунды генерирует готовый ответ по базе знаний и другим источникам (сайт, CRM, продуктовый каталог), адаптируя его под контекст диалога с помощью генеративного ИИ. За счет этого среднее время обработки обращения (AHT) сокращается на 20%, а доля вопросов, решенных с первого раза (FCR), растет на 5–8%.
Копайлот также берет на себя рутину и ускоряет выход на линию новых сотрудников: подсказывает следующий оптимальный шаг в диалоге, корректирует тон общения, формирует ИИ-саммари диалога и автоматически заполняет анкету клиента.
Ключевое отличие решения — в архитектуре. Копайлот и будущий агент работают на одном ядре — единой базе знаний, сценариях обслуживания и интеграциях, – поэтому переход от режима «второго пилота» к автономии происходит внутри уже работающей системы, без сборки и настройки интеграций заново. Такой подход задает платформенную логику перехода к GenAI-обслуживанию: единую точку входа, которая ускоряет путь к новому уровню клиентского сервиса с помощью ИИ-агентов и мультиагентных систем.
«Сегодня вопрос заключается не в том, использовать ли генеративный ИИ в сервисе, а в том, как делать это управляемо и экономически оправданно. Copilot позволяет компании накопить экспертизу и данные о работе технологии на реальных обращениях, а затем перевести ту же технологию в автономный режим без риска для клиентского опыта», — прокомментировал Сергей Попов, директор департамента контактных центров и роботизированных систем Naumen.
