КОНТАКТ-ЦЕНТР КАК ДРАЙВЕР РОСТА БИЗНЕСА В 2026 ГОДУ

На примере платформы Infobip покажем, как объединить сервис и маркетинг в единую омниканальную систему взаимодействия с клиентом. Разберем архитектуру, ключевые метрики и план внедрения.

• Рост цен на привлечение: фокус на удержание клиентов и автоматизацию
• ИИ в деле: идеальный клиентский сервис  24/7
• Омниканальность в 2026: бесшовный переход между каналами с сохранением контекста
• Расширенная аналитика: сервис, маркетинг и продажи работают в синергии
• Консолидация: от разрозненных инструментов к единой платформе

Цыбульский Анатолий, Архитектор клиентских решений,
Infobip

ВЫСТРАИВАНИЕ ГИБКИХ ПРОЦЕССОВ В КОНТАКТНЫХ ЦЕНТРАХ

• Как выстроить полноценный бизнес-процесс обслуживания в чат-каналах?
• Как обеспечить многоуровневую эскалацию сложных вопросов и не затянуть срок решения?
• Как не потерять контроль над ситуацией при маршрутизации и эскалации обращений?
• Правила обработки и интерактивная помощь в ходе бизнес-процесса
• Как организовать слаженную работу общего, премиального и персонального сервиса в единой экосистеме?

Алабичева Юлия, Менеджер продукта,
iQStore

ПЕРЕВОРОТ ВО ВНЕДРЕНИИ ИИ В КЛИЕНТСКОМ СЕРВИСЕ: ОТ ПРОДУКТОВ «ИИ АССИСТИРУЕТ ЧЕЛОВЕКУ» - К ПРОДУКТАМ «ЧЕЛОВЕК АССИСТИРУЕТ ИИ»

• Что изменилось в последний год, из-за чего у автоматизации пропал потолок и она перестала быть токсичной
• Как построить новую модель КЦ, в которой операторы ассистируют ИИ-агентам
• Экономика такой модели
• Техническая реализация "agent-only» КЦ по модели human-in-the-loop (или как операторы прямо сейчас обучают свою замену)

Дементьев Глеб, Руководитель продукта target os,
targetai

ПРОАКТИВНЫЙ СЕРВИС В ДЕЙСТВИИ: КАК WEBIM ПОМОГАЕТ КОНТАКТ-ЦЕНТРУ БАНКА РУССКИЙ СТАНДАРТ ПРЕДУГАДЫВАТЬ ЗАПРОСЫ КЛИЕНТОВ И РАЗГРУЖАТЬ ОПЕРАТОРОВ

• Какие инструменты и интеграции для персонализированного сервиса в текстовых каналах действительно работают?
• Кастомизация решения под нужды банка: что мы внедрили для сквозной маршрутизации, единого профиля клиента и безопасности данных?
• Измеряемый результат: как автоматизация повлияла на NPS, скорость ответа и экономику контакт-центра?

Белов Дмитрий, Коммерческий директор,
Webim

Смирнов Николай, Руководитель направления клиентского сервиса,
Банк "Русский Стандарт"

BSS — КЛИЕНТ № 1. ВСЕ НАШИ ИИ-РЕШЕНИЯ ПРОХОДЯТ БОЕВУЮ ОБКАТКУ ВО ВНУТРЕННЕМ КОНТУРЕ (ТЕХПОДДЕРЖКА, ПРОИЗВОДСТВО, HR, БЭК-ОФИС)

• Что испытываем «на себе»: RAG по базе знаний, low-code конструктор диалогов, извлечение интентов, обучение моделей, Agentic AI
• Готовые сценарии для КЦ: самообслуживание, copilot, онлайн-поиск ответов по документам
• Какие метрики реально двигаем: FCR, AHT
• Особенности удержания пользователя в боте во внутренних процессах
• Экономика эффекта: % автоматизации, снижение AHT, рост FCR и NPS

Свалов Дмитрий, Технический директор,
BSS

ТРАНСФОРМАЦИЯ HR-ПРОЦЕССОВ С ПОМОЩЬЮ ИИ И АВТОМАТИЗАЦИИ

Расскажем на примере Voximplant Kit, как современные технологии решают ключевые проблемы HR и трансформируют процессы подбора персонала.

• Кризис масштабирования HR
  Проблема: традиционные методы подбора не справляются с нагрузкой. Решение: омниканальный контакт-центр увеличивает эффективность HR в 3-4 раза за счет автоматизации рутинных процессов

• Автоматизация воронки найма
  Комплексное решение: единый инструмент для сбора откликов, квалификации, скрининга и отслеживания кандидатов через все каналы коммуникации

• ИИ-квалификация кандидатов
  Аналитика на базе ИИ: автоматический анализ текстовых и голосовых ответов, оценка соответствия требованиям, прогнозирование успешности кандидатов. Эффект: сокращение времени оценки

• Единая омниканальная среда
  Омниканальность а не многоканальность: бесшовная коммуникация через любые каналы с сохранением истории и автоматической маршрутизацией обращений

• Аналитика разговоров
  Речевой анализ: автоматический разбор диалогов, выявление ключевых метрик, формирование отчётов по эффективности найма

• Бизнес-результаты
  Ключевые метрики:

• • Сокращение времени закрытия вакансий
  • Увеличение обработки заявок
  • Снижение затрат на первичный отбор
  • Повышение качества найма
  • Освобождение HR-специалистов для стратегических задач

Путченко Сергей, Коммерческий директор (СНГ),
Voximplant

ТАМ ГДЕ ИИ НЕ СПОСОБЕН ПОЛНОСТЬЮ ЗАМЕНИТЬ ЧЕЛОВЕКА, ЧЕМУ ОН МОЖЕТ ЕГО НАУЧИТЬ?

• Использование ИИ-агентов в ролевых играх для обучения сотрудников навыкам продажам
• Разность подходов к созданию ИИ-тренажеров для продажи для обслуживания
• В чем ценность тренировки с ИИ-агентом
• Эффективность массового обучения с помощью ИИ-тренажеров

Максюта Анатолий, Руководитель продукта target skill,
targetai

КОНТАКТ-ЦЕНТР НАСУПИВШЕГО БУДУЩЕГО. КАК ИИ-АГЕНТЫ ИЗМЕНИЛИ СИСТЕМЫ ОБЩЕНИЯ С КЛИЕНТАМИ

• Успешные кейсы – эволюция голосовых и чат-ботов в ИИ-агентов. Без человека никуда – новый ИИ-функционал для операторов контакт-центра
• Голосовой ИИ-агент технической поддержки оператора связи. Как ИИ-агент заменил голосового робота и кратно ускорил разработку продукта?
• Голосовой и текстовый HR-агенты - два в одном. Как мы применили универсальность подхода и создали двух ИИ-агентов на одной базе знаний?
• Контекст-инженерия заменила промт-инжениринг. Как мы научились эффективно управлять нейросетью с помощью контекста?
• Базы знаний для ИИ-агента - RAG больше не нужен! Как мы заменили Базу знаний базой мини-промптов?
• Омниканальный Контакт-центр ИИ – эпицентр ИИ-агентов и каналов общения. Как мы объединили лучшие практики и важные данные в BI-системе?
• Интеллектуальный анализ диалогов. Как мы с помощью ИИ превратили речевую аналитику в смысловую?

Мельников Денис, Директор по развитию,
МСН Телеком

КАК УСКОРИТЬ ОБРАБОТКУ БОЛЬШОГО ПОТОКА СЛОЖНЫХ ОБРАЩЕНИЙ КЛИЕНТОВ И КОНТРОЛИРОВАТЬ SL ПРИ ПОМОЩИ AI-АГЕНТОВ В NAUMEN CSM?

Обработка обращений клиентов и передача их исполнителям - сложный рутинный процесс, при этом текущие ожидания клиентов в решении вопроса: скорость, точность, персонализация. Расскажем, как готовые AI-модели в Naumen СSM способны ускорить обработку сложных запросов клиентов и регуляторов и снизить время первого ответа. Покажем на реальных кейсах, как интегрировать AI-ботов в гибридные сценарии обслуживания в тандеме с оператором, и что поменяется в результатах и метриках.

Хало Юрий, Руководитель группы развития продуктов,
Naumen

АВТОМАТИЗАЦИЯ, КОТОРАЯ РАБОТАЕТ: ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОНТАКТ-ЦЕНТРА

• Каково место робота в процессе автоматизации? Что важно знать при внедрении робота?
• На что способен современный робот с технологиями RAG и LLM?
• Роль экосистемы: интеграции решений для контакт-центра как важный фактор успеха
• Единое рабочее пространство оператора для максимальной производительности и комфорта

Милованов Роман, Руководитель направления решений для контакт-центров,
САТЕЛ

КАК ВНЕДРИТЬ AI И УДЕРЖАТЬ ЕГО НА КОРОТКОМ ПОВОДКЕ

• Внедрить, чтобы что? Зачем внедрять LLM в Робота оператора?
• От идеи до реализации, как мы это делали
• Тестирование, тестирование и еще раз тестирование
• Точно ли нужно внедрять LLM-агентов? Какие вызовы перед нами стояли?
• Как мы внедряли AI QA?
• Концепция закрытого цикла

Докладчик уточняется

КАК НЕ ДАТЬ ЧАТ-БОТУ РАЗОЧАРОВАТЬ КЛИЕНТА: ОПЕРАТИВНЫЙ АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОТВЕТОВ ДИАЛОГОВЫХ АССИСТЕНТОВ НА ОСНОВЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ

• Наиболее эффективные методики оценки точности ответов чат-бота с генеративным ИИ
• Автоматизация процесса оценки качества ответов диалоговых ассистентов в онлайн-режиме
• Особенности и ограничения оценки ответов во время активного диалога
• Поиск баланса между скоростью ответа чат-бота и его точностью
• Применение быстрой оценки качества ответов для управления диалогами в реальном времени. Повышаем автоматизацию, качество и эффективность коммуникаций

Кириллова Алена, Менеджер продукта группы компаний,
ЦРТ

LLM-ПРОМПТИНГ В РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКЕ: КАК СНИЗИТЬ НАГРУЗКУ НА КЦ, ПОВЫСИТЬ CSI И ВЕРНУТЬ УПУЩЕННУЮ ВЫРУЧКУ В КОМПАНИЮ?

• Контроль качества и исследование клиентского пути вчера и сегодня: что изменилось и какие перспективы для глубины анализа дает LLM-надстройка в речевой аналитике?
• Что такое LLM-критерий на базе промпта и как он работает там, где ML-инструментов недостаточно для всесторонней оценки?
• Как с помощью LLM-промптинга работать с Contact Rate и CSI? Разбор реальных кейсов и эффектов
• Найти точки, где бизнес упускает прибыль, и вернуть ее в компанию: LLM-промптинг и работа с конверсией, LTV и выручкой
• Как LLM-промптинг помогает прогнозировать и отслеживать признаки выгорания КЦ?

Бученков Антон, Руководитель направления речевой аналитики,
Naumen

ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В СИСТЕМАХ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ

Искусственный интеллект уже давно не новинка, а просто рабочий инструмент современной компании, помогающий оптимизировать многие процессы. Речевая аналитика как продукт для повышения качества обслуживания и роста продаж также применяет ИИ для решения разных бизнес-кейсов.

В докладе разберем ключевые сценарии применения ИИ, в том числе:

• оценка операторов по чек-листам
• генерация саммари и персональных рекомендаций по работе
• категоризация записей и автоматический поиск инсайтов и зон роста

Будут рассмотрены алгоритмы применения Больших языковых моделей, а также гибридные подходы, объединяющие ИИ, ML и работу эксперта для решения описанных задач.

Смирнов Валентин, Эксперт по речевым технологиям,
SIGURD IT

ОЖИДАНИЕ VS РЕАЛЬНОСТЬ: КАК С ПОМОЩЬЮ LLM МЫ ПОМОГЛИ НАШИМ КЛИЕНТАМ ВЫЙТИ ЗА РАМКИ СТАНДАРТНОГО СЕРВИСА

• Как LLM расширяет рамки сервиса: переход от простого распознавания речи к глубокому пониманию контекста, намерения клиента и тональности
• Эффективность и метрики: какие KPI улучшились —уровень удовлетворенности + 24%, снижение нагрузки на операторов -31%, оптимизация рабочего времени Руководителя групп -18%

Чаплинская Елена, Директор департамента качества и речевых технологий,
Центр коммуникаций VOXYS

ОТ НОВИЧКОВ К ЭКСПЕРТИЗЕ: ПУТЬ АТБ К ОСОЗНАННОМУ ВНЕДРЕНИЮ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ

• От недоверия к пониманию
  Прежде чем выбирать поставщика, команда АТБ глубоко погрузилась в технологию: разобралась в возможностях речевой аналитики, определила реальные бизнес-задачи и сформулировала чёткие, измеримые требования

• Внедрение без иллюзий
  Пошаговая реализация: от пилота до полномасштабной интеграции. Как адаптировали систему под специфику банка, настраивали алгоритмы под особенности диалогов и внедряли метрики успеха

• Результаты и выводы
  Снижение жалоб, рост качества обслуживания, прозрачность compliance — успех зависит не от «умности» системы, а от зрелости заказчика. Мы прошли путь от новичков до экспертов — и только тогда начали по-новому видеть свой контакт-центр

Громова Дарья, Ведущий аналитик по контактным центрам,
BSS

Сергеева Ольга, Руководитель проектов,
Азиатско-Тихоокеанский Банк (АО)

AI В КОНТАКТ-ЦЕНТРЕ: ОБУЧЕНИЕ, АНАЛИТИКА, РОСТ ПРОДАЖ

Расскажем, как искусственный интеллект помогает контакт-центрам расти: обучает операторов в реальном времени, выявляет инсайты из звонков и превращает аналитику разговоров в реальные продажи.

• Быстрое обучение и адаптация операторов через AI-тренажёр: персонализированные сценарии, мгновенная обратная связь и сокращение времени выхода новичков «в поле»
• Автоматическая речевая аналитика для 100% звонков: выявление скрытых паттернов, эмоционального фона клиента и точек риска, которые невозможно отследить вручную
• Рост конверсии и улучшение клиентского опыта на практике: реальные кейсы, где AI помог увеличить продажи, повысить удовлетворённость клиентов и снизить нагрузку на супервайзеров

Шварцбурд Михаил, Руководитель по развитию AI-продуктов сервиса,
Скорозвон

ОНЛАЙН МОНИТОРИНГ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОПЕРАТОРОВ КОНТАКТ-ЦЕНТРА

Рассмотрим проактивный подход к контролю качества обслуживания и эффективности продаж путем интеграции контакт-центра и системы речевой аналитики в реальном времени.

• Реагирование супервизора на критическое событие в разговоре
• Онлайн мониторинг соблюдения стандартов операторами-новичками путем анализа реплик
• Помощь операторам в важных сделках при выявлении возражений
• Демонстрация продукта

Смирнов Валентин, Эксперт по речевым технологиям,
SIGURD IT

РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА В БИЗНЕСЕ: КАК АНАЛИЗ РЕЧИ УЛУЧШАЕТ ОПЕРАТОРСКУЮ РАБОТУ, КОНВЕРСИЮ И ДИСТАНЦИОННУЮ НАСТРОЙКУ ПРОЕКТОВ БЕЗ ДОСТУПА К КЛИЕНТСКИМ МАТЕРИАЛАМ

• Речевая аналитика сегодня – один из базовых инструментов цифровой трансформации бизнеса. Технология находится в постоянном развитии, позволяя извлекать ценные инсайты из аудиоданных и совершенствуя подходы подразделений, ответственных за освоение клиентского опыта
• Оптимизация работы операторов контакт-центров способствует повышению уровня сервиса компании. Анализ речевых паттернов помогает выявлять ключевые факторы успешного взаимодействия, оценивать эмоциональный тон и качество предоставленной потребителю информации
• Повышение конверсии продаж и дохода бизнеса через анализ коммуникаций. Выявление триггеров и барьеров, влияющих на решения клиентов, оптимизация предложений и стратегий продаж и удержания клиентов
• Новые возможности речевой аналитики с ИИ и примеры свежих кейсов

Соловьева Галина, Зксперт-аналитик,
3iTech

ЭРА – ПЛАТФОРМА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССНОГО ПОДХОДА В КОНТАКТ-ЦЕНТРЕ В СООТВЕТСТВИИ СО СТАНДАРТОМ ISO. НОВОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ LMS ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ И ОБУЧЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ

• Эра - новая платформа для автоматизации контактных центров. Предпосылки и история создания
• Автоматизация основного процесса обслуживания: функционал входящих и исходящих кампаний, голосовые и текстовые каналы, роботизация, статистика
• Автоматизация смежных процессов: концепция следования стандарту ISO, инструменты платформы для выполнения требований стандарта
• Новое приложение платформы LMS для управления знаниями и обучения операторов: требования к знаниям оператора, редактор базы знаний, задание на обучение, задание на контроль знаний, выдача допуска к работе

Веселова Елизавета, Менеджер по партнерским коммуникациям,
Технологии коммуникаций