Агентский ИИ от МТС меняет клиентский опыт в онлайн‑ритейле
Новый ИИ‑агент МТС объединяет сигналы из звонков, чатов и истории покупок, ускоряя обработку запросов на 30 % и повышая NPS на 15 % в пилотных проектах.
Компания МТС представила свой агентский ИИ, ориентированный на улучшение клиентского опыта в интернет‑магазинах. В отличие от традиционных операторов, которые видят только текущее обращение, система собирает и анализирует все доступные данные о клиенте: историю покупок, предыдущие обращения, сроки доставки, а также незавершённые отзывы.
В рамках пилотного проекта с крупным ритейлером ИИ‑агент автоматически классифицировал запросы, предлагал персонализированные варианты решения (например, ускоренную замену товара или скидку) и передавал только сложные случаи живому оператору. По результатам эксперимента среднее время обработки тикета сократилось с 12 до 8 минут – снижение на 30 %. Кроме того, показатель NPS вырос с 68 до 78, что свидетельствует о повышении удовлетворённости клиентов.
Технология построена на базе крупномасштабных языковых моделей, дообученных на корпоративных данных МТС и интегрированных через API в CRM‑системы. Система умеет распознавать «скрытые» сигналы, такие как задержки доставки, которые могут подтолкнуть клиента к уходу к конкуренту, и предлагать проактивные меры – например, уведомление о скорой доставке или бонус за ожидание.
МТС планирует расширить внедрение агентского ИИ на другие отрасли, включая банковский сектор и телеком‑услуги. Более подробную информацию можно найти в оригинальной статье на Хабре: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1070190/.
Для разработчиков AI‑решений это подтверждает, что интеграция мультиканальных данных в единую модель повышает эффективность поддержки. Студенты курсов могут изучать такие кейсы как пример практического применения LLM в реальном бизнесе, а также обратить внимание на вопросы конфиденциальности при работе с клиентскими данными.
