ИНТехнО • Повышение квалификации
Искусственный интеллект в клиентском сервисе и контакт-центре
Освойте современные инструменты искусственного интеллекта и научитесь применять их для повышения качества клиентского обслуживания, автоматизации работы контакт-центра, поддержки операторов, анализа обращений и развития корпоративной базы знаний.
Актуальность программы
Искусственный интеллект становится одним из ключевых инструментов развития клиентского сервиса. Современные ИИ-решения позволяют классифицировать обращения, определять намерения и эмоциональное состояние клиентов, подготавливать персонализированные ответы, помогать операторам во время разговора, автоматически резюмировать диалоги и контролировать соблюдение стандартов обслуживания.
Внедрение ИИ помогает контакт-центрам сокращать время обработки обращений, снижать нагрузку на сотрудников, повышать качество коммуникаций и быстрее выявлять причины неудовлетворённости клиентов.
Программа направлена на формирование системного и практического подхода к применению искусственного интеллекта в клиентском сервисе и контакт-центре.
Цель программы
Сформировать у слушателей знания и практические навыки, необходимые для проектирования, внедрения и оценки решений на основе искусственного интеллекта в клиентском сервисе и контакт-центре.
Слушатели научатся использовать ИИ для автоматизации типовых операций, поддержки сотрудников, анализа клиентских коммуникаций, развития базы знаний, контроля качества обслуживания и подготовки пилотных проектов.
Задачи программы
- Изучить основы ИИ и принципы работы генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Освоить методы постановки задач и составления эффективных запросов к ИИ.
- Научиться применять ИИ для работы с текстами, таблицами, изображениями, аудиоматериалами и презентациями.
- Освоить автоматизацию процессов, создание ИИ-ассистентов и агентных сценариев.
- Научиться выявлять точки применения ИИ на этапах клиентского пути.
- Освоить поддержку операторов, анализ диалогов, контроль качества, работу с базой знаний и обучение персонала.
- Разработать итоговый практический проект внедрения ИИ в клиентский сервис.
Целевая аудитория
- Руководители клиентского сервиса и контакт-центров.
- Руководители смен и групп операторов.
- Специалисты по качеству обслуживания, обучению и развитию персонала.
- Специалисты по управлению клиентским опытом, менеджеры по работе с клиентами и операторы контакт-центров.
- Аналитики клиентских обращений, специалисты по автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.
- Владельцы продуктов, руководители проектов внедрения ИИ, предприниматели и руководители организаций.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное образование.
- Лица, имеющие высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
Предварительная подготовка в области программирования, анализа данных или машинного обучения не требуется.
Итоговая аттестация
Итоговая аттестация проводится в форме защиты практического проекта «ИИ-решение для клиентского сервиса».
Слушатель представит сценарий внедрения ИИ для выбранного процесса контакт-центра: с описанием проблемы, функций ИИ, ролей сотрудников, используемых данных, контрольных точек и системы показателей.
После обучения вы будете знать
- Основные понятия и этапы развития искусственного интеллекта.
- Принципы работы машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Возможности, ограничения и риски применения ИИ.
- Правила составления эффективных запросов и проверки результатов ИИ.
- Принципы работы ИИ-ассистентов и агентных систем.
- Требования к безопасной работе с персональными и конфиденциальными данными.
- Сценарии применения ИИ в клиентском сервисе, классификации обращений, анализе коммуникаций и контроле качества.
После обучения вы сможете
- Проектировать архитектуру ИИ-ассистента и выявлять процессы, пригодные для автоматизации.
- Анализировать клиентский путь, разрабатывать классификацию обращений и сценарии обслуживания.
- Создавать подсказки для операторов, персонализированные ответы и рекомендации по следующему действию.
- Использовать ИИ при работе со сложными и конфликтными обращениями.
- Расшифровывать, структурировать и резюмировать клиентские коммуникации.
- Выявлять эмоциональную окраску, риск оттока и автоматизировать контроль качества обслуживания.
- Формировать базы знаний, шаблоны коммуникаций, ИИ-тренажёры, планировать пилот и рассчитывать показатели эффективности.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Полученные компетенции могут использоваться в организациях, оказывающих услуги клиентского обслуживания, продаж, технической поддержки и сопровождения пользователей, а также в проектах цифровой трансформации и внедрения ИИ.
- Специалист по внедрению ИИ в клиентский сервис.
- Специалист по автоматизации контакт-центра.
- Аналитик клиентских коммуникаций.
- Специалист по качеству обслуживания.
- Руководитель группы или смены контакт-центра.
- Менеджер по клиентскому опыту.
- Специалист по развитию базы знаний.
- Разработчик сценариев клиентского обслуживания.
- Специалист по обучению операторов.
- Координатор проектов внедрения ИИ.
- Бизнес-аналитик клиентских процессов.
- Владелец продукта или процесса в сфере клиентского сервиса.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны искусственного интеллекта, его ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Многообразие ИИ-инструментов и правила выбора подходящего решения для конкретной профессиональной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Разделение сложной задачи на последовательные этапы и формулирование конкретного результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, позволяющие получать более точные, полные и полезные ответы от ИИ.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения различных профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества полученных результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки, редактирования и улучшения текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Использование ИИ для поиска данных, выделения главного и проверки достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности искусственного интеллекта при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Анализ рабочих процессов и выявление операций, которые могут быть автоматизированы.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Основные компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка его эффективности и организация контроля со стороны человека.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки ИИ и риски, возникающие при использовании его результатов в профессиональной деятельности.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила безопасной работы с персональными и закрытыми данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Авторские права и ответственность при создании и использовании контента с применением ИИ.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов, организация человеческого контроля и разработка внутренних правил применения ИИ.
12 часов
- 6.1. Анализ клиентского пути и выявление точек применения ИИ — 2 часа.Картирование клиентского пути по каналам обслуживания: телефон, чат, электронная почта, социальные сети и мессенджеры. Выявление повторяющихся обращений, узких мест, задержек и этапов с высокой нагрузкой на сотрудников.
- 6.2. Классификация обращений и определение клиентских намерений — 2 часа.Разработка системы категорий, тематик и причин обращений. Использование ИИ для определения намерения клиента, продукта, эмоциональной окраски, срочности и сложности запроса.
- 6.3. Проектирование сценариев обслуживания с участием ИИ — 2 часа.Создание сценариев взаимодействия клиента, ИИ-системы и сотрудника контакт-центра. Определение этапов автоматического обслуживания и передачи диалога оператору.
- 6.4. Формирование базы клиентских ситуаций и эталонных решений — 3 часа.Сбор и систематизация кейсов контакт-центра, подготовка примеров корректных ответов, алгоритмов решения и допустимых вариантов действий.
- 6.5. Практикум по проектированию ИИ-сценария клиентского обслуживания — 3 часа.Разработка полного сценария обработки выбранного типа обращения: входные данные, действия, правила уточнения, условия эскалации и ожидаемый результат.
12 часов
- 7.1. Подготовка оператора к разговору на основе клиентских данных — 2 часа.Использование ИИ для формирования краткой справки перед началом взаимодействия: история обращений, предыдущие решения, открытые вопросы, продукты и возможная причина контакта.
- 7.2. Подсказки оператору в режиме реального времени — 2 часа.Настройка сценариев, при которых ИИ предлагает оператору следующий вопрос, подходящий ответ, ссылку на регламент или вариант решения.
- 7.3. Подбор персонализированного ответа и следующего действия — 2 часа.Формирование ответов с учётом причины обращения, истории взаимодействия, статуса клиента и выбранного канала. Определение следующего наилучшего действия.
- 7.4. Работа ИИ-ассистента со сложными и конфликтными обращениями — 3 часа.Поддержка оператора при претензиях, эмоциональных высказываниях и угрозе отказа от услуг. Подготовка нейтральных формулировок, фиксация фактов и выбор допустимого варианта компенсации или эскалации.
- 7.5. Практикум по созданию рабочего места оператора с ИИ-поддержкой — 3 часа.Проектирование функций ИИ-ассистента, создание шаблонов подсказок, карточки контекста, перечня источников знаний и правил передачи обращения.
12 часов
- 8.1. Расшифровка, структурирование и разметка клиентских коммуникаций — 2 часа.Обработка записей разговоров, чатов и письменных обращений. Выделение участников, тем, ключевых фактов, договорённостей, сроков и результатов коммуникации.
- 8.2. Автоматическое резюмирование диалога и заполнение карточки обращения — 2 часа.Создание требований к краткому резюме разговора или переписки. Автоматическое формирование причины обращения, действий оператора, решения и обязательств сторон.
- 8.3. Определение эмоций, признаков неудовлетворённости и риска оттока — 2 часа.Анализ формулировок, динамики диалога и поведения клиента. Выявление раздражения, недоверия, повторяющейся проблемы и намерения отказаться от услуги.
- 8.4. Контроль качества обслуживания на основе анализа коммуникаций — 3 часа.Автоматизированная проверка соблюдения этапов разговора, стандартов коммуникации и порядка решения вопроса. Сопоставление оценки ИИ с оценкой специалиста по качеству.
- 8.5. Практикум по анализу массива клиентских обращений — 3 часа.Обработка учебной выборки звонков, чатов или текстовых обращений. Выявление причин контакта, повторных проблем, негативных факторов и недостатков сценариев обслуживания.
12 часов
- 9.1. Подготовка базы знаний для ответов клиентам — 2 часа.Аудит инструкций, регламентов, справочных материалов и часто задаваемых вопросов. Выявление противоречий, устаревших документов и недостающих сценариев.
- 9.2. Проектирование правил поиска ответа в корпоративных материалах — 2 часа.Настройка логики выбора источника в зависимости от продукта, категории клиента, региона, канала и даты обращения.
- 9.3. Разработка стандартов и шаблонов клиентских коммуникаций — 2 часа.Создание шаблонов ответов для звонков, чатов, электронной почты и мессенджеров. Настройка требований к тону, длине, структуре и обязательным элементам ответа.
- 9.4. Персонализированное обучение и тренажеры для операторов — 3 часа.Использование ИИ для моделирования клиентов с разными типами поведения, проведения тренировочных диалогов, оценки действий сотрудника и выдачи адресной обратной связи.
- 9.5. Практикум по созданию базы знаний и ИИ-тренажера — 3 часа.Подготовка фрагмента базы знаний, создание контрольных вопросов и ситуационных заданий. Тестирование поиска информации и корректности рекомендаций.
14 часов
- 10.1. Диагностика готовности контакт-центра к внедрению ИИ — 2 часа.Оценка каналов обслуживания, качества данных, состояния базы знаний, зрелости процессов и готовности сотрудников. Выявление организационных и технологических ограничений.
- 10.2. Разработка пилотного проекта для клиентского сервиса — 3 часа.Выбор процесса или группы обращений, определение участников, клиентского сегмента, каналов, источников данных и границ пилота. Подготовка плана запуска.
- 10.3. Метрики эффективности ИИ в контакт-центре — 3 часа.Расчёт показателей до и после внедрения: времени обработки обращения, доли обращений без повторного контакта, времени ожидания, доли автоматического обслуживания, эскалаций, качества и удовлетворённости.
- 10.4. Тестирование качества и надёжности клиентских ИИ-сценариев — 3 часа.Подготовка стандартных, неполных, противоречивых, эмоциональных и нестандартных обращений. Проверка классификации, маршрутизации, полноты ответа и соблюдения ограничений.
- 10.5. Итоговый практический проект «ИИ-решение для клиентского сервиса» — 3 часа.Разработка и защита проекта внедрения ИИ для выбранного процесса контакт-центра с демонстрацией прототипа и обоснованием ожидаемого практического эффекта.
Результат обучения
По итогам программы слушатель разработает собственный проект применения искусственного интеллекта в клиентском сервисе или контакт-центре: от анализа текущей проблемы и проектирования сценария до определения функций ИИ, ролей сотрудников, требований к данным, правил контроля и показателей эффективности.
Обучение позволяет подготовить практически применимое решение для конкретного процесса, подразделения или организации.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Итоговая аттестация: защита практического проекта «ИИ-решение для клиентского сервиса».
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
- Сведения о выпускниках и выданных документах вносятся в ФИС ФРДО.
