АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В КОЛ-ЦЕНТРЕ

2026

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.51775/2790-0886_2026_72_1_154
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В статье проведён анализ эффективности применения технологий искусственного интеллекта в деятельности современных колл-центров. Исследование основано на системном подходе, включающем теоретический анализ, моделирование операционных процессов и количественную оценку ключевых показателей производительности и экономической эффективности. Основное внимание уделено влиянию интеллектуальных решений на качество обслуживания абонентов и устойчивость функционирования кол-центров в условиях массового потока обращений. Предложен комплексный метод оценки эффективности внедрения ИИ, объединяющий технологические, операционные и экономические параметры в единую аналитическую модель. В рамках исследования проанализировано влияние систем автоматического распознавания и синтеза речи, модулей обработки естественного языка, алгоритмов машинного обучения, интеллектуальной маршрутизации обращений, а также технологий Speech/Voice Analytics на производительность и пропускную способность кол-центров. Показано, что интеграция указанных решений позволяет перераспределить часть типовых запросов в автоматизированные каналы и снизить нагрузку на операторский персонал. Эмпирическая часть исследования выполнена на основе анализа операционных данных кол-центра за период с января по декабрь 2025 года. Установлено, что внедрение технологий ИИ обеспечивает измеримый операционный эффект без снижения общего объёма входящих клиентских обращений. Сравнительный анализ периодов до и после внедрения ИИ выявил повышение устойчивости работы кол-центра, выражающееся в росте коэффициента доступности сервиса и снижении средней и пиковой загрузки операторов. Отмечено, что при интерпретации результатов необходимо учитывать влияние сезонных факторов, что рассматривается как ограничение текущего исследования. Результаты исследования показывают, что внедрение ИИ способствует повышению доступности сервиса, снижению средней загрузки и пиковых нагрузок операторов, а также перераспределению части обращений в автоматизированные каналы. Полученные данные подтверждают эффективность использования интеллектуальных агентов для обработки типовых запросов и повышения устойчивости работы кол-центров. Установлено, что после внедрения ИИ показатель занятости операторов смещается с предельно высоких значений 93–95 % к более устойчивому диапазону 77–81 %, что отражает переход части стандартных обращений в автоматизированные каналы обслуживания.