BOTBIT

Проект

• Клиент: онлайн‑платформа персонального сопровождения.
• Гео/язык: RU, РФ и СНГ.
• Канал поддержки: Telegram (мессенджер) + эскалация на оператора.
• Тип обращений: много повторяющихся вопросов, где важны скорость, аккуратность формулировок и соблюдение регламентов.
• Роль BotBit AI: проектирование, внедрение, интеграции, контроль качества и аналитика.

Задача

У клиента был высокий поток однотипных обращений в чат. Скорость первого ответа напрямую влияла на конверсию (conversion — доля пользователей, совершивших целевое действие) и на нагрузку операторов: чем дольше тишина, тем выше риск потери клиента и тем больше «догоняющей» работы в смене.

Цели проекта

• Сократить время первого ответа (first response time — время до первого ответа).
• Разгрузить линию поддержки, сняв с людей типовые вопросы.
• Стабилизировать качество консультаций: одинаковый тон, одинаковые правила, одинаковая точность.
• Встроить контроль и измеримость: чтобы решение можно было улучшать, а не просто «запустить и забыть».

Что сделали

1) Спроектировали ИИ‑ассистента поддержки

Построили AI support assistant (ИИ‑ассистента поддержки) на базе GPT, который работает как дисциплинированная первая линия: быстро уточняет минимальные данные, отвечает по политике и, если нужно, передаёт разговор человеку без лишних потерь контекста.

2) Собрали базу знаний и подключили RAG‑поиск

Собрали базу знаний клиента (knowledge base — база знаний) и включили RAG (retrieval‑augmented generation — генерация с опорой на документы): ассистент отвечает с опорой на материалы и регламенты, а не «по наитию».
Это критично для поддержки: там ценится не красноречие, а верность правилам.

3) Настроили guardrails и политику отказов

Добавили guardrails (ограждения — правила безопасности ответа):

• запрет на обсуждение запрещённых тем;
• обязательная нейтральная лексика;
• отказ при запросах вне политики;
• строгое следование формату ответа, принятому у клиента.

4) Внедрили эскалацию к оператору

Настроили escalation (эскалация — перевод диалога к человеку): при спорных ситуациях, претензиях, конфликтах, нестандартных запросах бот передаёт диалог оператору.
Чтобы оператор не «раскапывал» переписку заново, бот формирует summary (саммари — краткое резюме): что хотел клиент, что уже уточнили, на каком шаге остановились.

5) Добавили журналирование и контроль качества

Включили logging (логирование — запись событий) и контур качества:

• выборочная проверка диалогов;
• список типовых ошибок;
• донастройка промптов (prompt — инструкция модели) и базы знаний;
• контроль причин отказов и причин эскалаций.

Интеграции

• Telegram: входящие сообщения, ответы, передача на оператора.
• CRM (customer relationship management — система работы с клиентами): создание обращения, статус, теги причин, комментарии операторов.
• Аналитика: отчёты по темам обращений, времени первого ответа, доле эскалаций, причинам отказов, повторным обращениям.

Результаты

Точные значения и детали измерений — по NDA (non‑disclosure agreement — соглашение о неразглашении), однако в пилоте были достигнуты целевые изменения по ключевым метрикам поддержки:

• Время первого ответа заметно сократилось, особенно в часы пиковой нагрузки.
• Значительная доля типовых обращений стала закрываться без участия оператора.
• Нагрузка на линию поддержки снизилась, а качество ответов стало более ровным и предсказуемым.
• Появилась измеримость: причины эскалаций и отказов стали «видимыми», а значит — управляемыми.

Почему это сработало

Решение не «болтает» с клиентом ради эффекта. Оно работает как строгий диспетчер: быстро уточняет, отвечает по регламенту, фиксирует обращение, а в сложных случаях передаёт оператору уже собранный контекст.
RAG‑подход удерживает ответы в рамках документов, guardrails — в рамках политики, а журналирование превращает поддержку в систему, которую можно улучшать итерациями (iteration — цикл улучшения).

FAQ

Чем RAG лучше «просто GPT» в поддержке?

RAG (retrieval‑augmented generation — генерация с опорой на документы) привязывает ответы к базе знаний и регламентам, снижая риск неверных формулировок и «галлюцинаций» (hallucinations — уверенные, но неверные ответы модели).

Когда обязательно нужна эскалация к оператору?

Когда запрос выходит за рамки политики, требует человеческого решения, связан с претензией/конфликтом или не подтверждается базой знаний.

Какие данные нужны, чтобы запустить ассистента?

Регламенты, FAQ, типовые диалоги, политика запретов, схема CRM‑статусов, критерий «обращение закрыто» и список тем, которые всегда нужно эскалировать.

Как контролировать качество ответов?

Через logging (логирование — запись событий), выборочную проверку, список типовых ошибок и регулярную донастройку промптов и базы знаний.

Нужен GPT‑ассистент поддержки под ваш регламент, Telegram и CRM — оставьте заявку BotBit AI.

---