Рынок ИИ для колл-центров — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компонентам (вычислительные платформы, решения, услуги), по развертыванию (локально и в облаке), по отраслевой вертикали (BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, телекоммуникации, здравоохранение, медиа и развлечения, путешествия и гостиничный бизнес, другие), по регионам и

Обзор рынка

Глобальный рынок ИИ для колл-центров переживает быстрый рост и трансформацию, обусловленные растущим спросом на улучшенное обслуживание клиентов и операционную эффективность в различных отраслях. ИИ для колл-центров использует технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для автоматизации и оптимизации взаимодействия с клиентами, предлагая ряд преимуществ как для предприятий, так и для клиентов.

Ключевые драйверы рынка

Улучшение клиентского опыта

Одним из основных драйверов роста глобального рынка ИИ для колл-центров является стремление улучшить общий клиентский опыт. Современные потребители предъявляют высокие требования к бесперебойному и персонализированному взаимодействию с предприятиями. Решения для колл-центров на основе ИИ позволяют компаниям предоставлять эффективные и индивидуальные услуги. Благодаря обработке естественного языка (NLP) и анализу настроений системы ИИ могут понимать запросы клиентов, определять эмоции и реагировать с эмпатией. Это приводит к улучшению показателей разрешения проблем с первого звонка, сокращению времени ожидания и повышению удовлетворенности клиентов.

Сокращение затрат и эффективность

Сокращение затрат и операционная эффективность являются существенными факторами, обуславливающими внедрение ИИ в колл-центрах. Традиционные колл-центры часто сталкиваются с проблемами, связанными с высокими затратами на рабочую силу, текучестью агентов и ресурсоемкими программами обучения. Виртуальные агенты и чат-боты, управляемые ИИ, могут обрабатывать рутинные запросы, позволяя агентам-людям сосредоточиться на более сложных проблемах. Автоматизация повторяющихся задач не только снижает затраты на рабочую силу, но и повышает производительность, поскольку системы ИИ могут работать круглосуточно и без перерывов. Компании все чаще обращаются к ИИ для оптимизации работы своих колл-центров и более эффективного распределения ресурсов.

Масштабируемость и гибкость

Масштабируемость и гибкость являются важнейшими драйверами для мирового рынка ИИ колл-центров, особенно для предприятий, испытывающих колебания объемов вызовов. Решения ИИ могут плавно масштабироваться в сторону увеличения или уменьшения для удовлетворения спроса без необходимости в обширных процессах найма и обучения. Такая гибкость необходима для отраслей с сезонными пиками, таких как розничная торговля в праздничный сезон или налоговые органы в периоды сроков подачи налоговых деклараций. Виртуальные агенты на базе ИИ могут справляться с резкими скачками объемов вызовов, обеспечивая бесперебойную поддержку клиентов и снижая риск длительного ожидания и разочарования клиентов.

Аналитика на основе данных

Искусственный интеллект в колл-центрах предлагает ценную аналитику на основе данных, которая позволяет предприятиям принимать обоснованные решения. Системы ИИ могут анализировать огромные объемы данных о вызовах, взаимодействиях с клиентами и эффективности работы агентов для извлечения действенных идей. Эти идеи могут помочь компаниям выявлять тенденции, предпочтения клиентов и области для улучшения. Например, ИИ может обнаруживать закономерности в жалобах клиентов и предлагать изменения в продуктах или услугах. Возможность использовать идеи на основе данных не только улучшает работу колл-центра, но и повышает общие бизнес-стратегии и конкурентоспособность.

Многоязычная и многоканальная поддержка

Глобальный характер бизнеса и растущее использование цифровых каналов связи привели к спросу на многоязычную и многоканальную поддержку. Решения для колл-центров на базе ИИ могут предлагать поддержку на нескольких языках и по различным каналам связи, включая телефонные звонки, веб-чаты, электронную почту и социальные сети. Этот драйвер особенно важен для компаний с международной клиентурой или для тех, кто выходит на мировые рынки. Способность ИИ оказывать последовательную и точную поддержку на разных языках и каналах повышает удовлетворенность клиентов и расширяет охват компании.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Одной из главных проблем, с которой сталкивается глобальный рынок ИИ для колл-центров, является растущая обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку системы на базе ИИ обрабатывают огромные объемы данных клиентов, повышается риск утечек данных и нарушений конфиденциальности. Клиенты становятся все более осведомленными о том, как обрабатывается их личная информация, а такие нормативные акты, как GDPR и CCPA, предъявляют к компаниям строгие требования по защите данных клиентов. Баланс преимуществ аналитики на основе ИИ с необходимостью защиты конфиденциальной информации представляет собой значительную проблему. Решения ИИ для колл-центров должны отдавать приоритет надежному шифрованию данных, безопасному хранению и строгому соблюдению правил защиты данных.

Сложности интеграции с устаревшими системами

Многие предприятия по-прежнему полагаются на устаревшую инфраструктуру и системы колл-центров, которые не могут беспрепятственно интегрироваться с технологиями ИИ. Интеграция ИИ в эти существующие системы может быть сложной и дорогостоящей. Устаревшие системы могут не иметь необходимых API и совместимости для эффективной работы с решениями ИИ. Компаниям приходится решать проблему модернизации или замены устаревшей инфраструктуры, чтобы в полной мере использовать возможности ИИ в своих колл-центрах. Процесс интеграции часто требует значительного времени и ресурсов, что может задержать реализацию преимуществ ИИ.

Обеспечение этических и справедливых практик ИИ

Поскольку ИИ становится все более распространенным в колл-центрах, растет обеспокоенность по поводу обеспечения этических и справедливых практик ИИ. Предвзятость алгоритмов ИИ может привести к дискриминационным результатам, влияя на уязвимые группы населения или усиливая существующие предвзятости. Например, системы ИИ могут непреднамеренно дискриминировать по признаку пола, расы или других факторов. Устранение этих предубеждений и обеспечение справедливости в принятии решений с помощью ИИ является сложной задачей. Разработка прозрачных и этичных моделей ИИ, постоянный мониторинг систем ИИ на предмет предубеждений и реализация корректирующих мер являются важными шагами для смягчения этой проблемы.

Принятие и доверие клиентов

Хотя ИИ имеет потенциал для улучшения обслуживания клиентов, существует проблема в получении принятия и доверия клиентов к колл-центрам на базе ИИ. Некоторые клиенты могут предпочесть человеческое взаимодействие и скептически относиться к способности ИИ понимать и эффективно удовлетворять их потребности. Проблема заключается в разработке взаимодействий ИИ, которые являются чуткими, учитывающими контекст и способными укреплять доверие. Компании должны информировать клиентов о преимуществах ИИ, одновременно обеспечивая им возможность поговорить с агентом-человеком при необходимости. Преодоление этой проблемы требует тщательного проектирования, прозрачности и эффективной коммуникации.

Стоимость внедрения и обслуживания

Внедрение и обслуживание решений для колл-центров на базе ИИ может быть дорогостоящим. Первоначальные инвестиции включают стоимость приобретения программного и аппаратного обеспечения ИИ, обучения персонала и интеграции технологии в существующие системы. Кроме того, для поддержания эффективности и безопасности систем ИИ необходимо постоянное обслуживание и обновления. Малым предприятиям может быть сложно выделить бюджет и ресурсы для внедрения ИИ. Управление общей стоимостью владения и демонстрация четкой окупаемости инвестиций (ROI) являются важнейшей задачей для предприятий, рассматривающих ИИ в своих колл-центрах.

Основные тенденции рынка

Растущее внедрение виртуальных помощников и чат-ботов в колл-центрах

Глобальный рынок ИИ для колл-центров наблюдает значительную тенденцию к увеличению внедрения виртуальных помощников и чат-ботов. Поскольку компании стремятся улучшить качество обслуживания клиентов и оптимизировать работу своих колл-центров, виртуальные помощники и чат-боты на базе ИИ становятся бесценными инструментами. Эти системы ИИ могут обрабатывать обычные запросы клиентов, предоставлять информацию и помогать в решении проблем, освобождая агентов-людей для сосредоточения на более сложных задачах. Благодаря улучшениям в обработке естественного языка и машинном обучении виртуальные помощники становятся более способными, обеспечивая бесперебойное и эффективное взаимодействие с клиентами.

Персонализация и контекстное взаимодействие с клиентами

Персонализация — это растущая тенденция на рынке искусственного интеллекта в колл-центрах. Сегодня клиенты ожидают персонализированного взаимодействия при обращении в колл-центр. Технологии искусственного интеллекта позволяют колл-центрам собирать и анализировать данные о клиентах в режиме реального времени, что позволяет им адаптировать свои ответы и рекомендации на основе истории и предпочтений клиента. Такой уровень персонализации повышает удовлетворенность и лояльность клиентов. Более того, анализ настроений на основе искусственного интеллекта помогает агентам понимать эмоции клиентов во время взаимодействия, позволяя им реагировать более чутко и эффективно.

Многоканальная поддержка и интеграция

В современную цифровую эпоху клиенты взаимодействуют с компаниями по различным каналам, включая голосовые звонки, чат, электронную почту, социальные сети и многое другое. Решения искусственного интеллекта в колл-центрах развиваются, чтобы обеспечить бесперебойную многоканальную поддержку. Компании все чаще внедряют системы искусственного интеллекта, которые могут интегрировать данные и взаимодействия по нескольким каналам. Это обеспечивает единообразный и унифицированный клиентский опыт, независимо от выбранного канала общения. ИИ помогает направлять запросы нужным агентам, поддерживать контекст и предоставлять быстрые ответы.

Автоматизация рутинных задач и процессов

Одним из ключевых факторов внедрения ИИ в колл-центрах является автоматизация рутинных задач и процессов. Боты на базе ИИ могут выполнять такие задачи, как маршрутизация вызовов, планирование встреч и ввод данных с высокой точностью и эффективностью. Такая автоматизация не только снижает эксплуатационные расходы, но и сводит к минимуму ошибки и повышает общую производительность колл-центра. В результате предприятия могут назначать своих агентов-людей на более сложные и ценные задачи, в то время как ИИ обрабатывает повторяющиеся рабочие нагрузки.

Постоянные достижения в области распознавания речи и голосовой аналитики

Технологии распознавания речи и голосовой аналитики достигли значительных успехов за последние годы. Системы на базе ИИ теперь могут точно транскрибировать и анализировать устную речь даже в шумной обстановке. Эта тенденция трансформирует работу колл-центра, позволяя в режиме реального времени отслеживать разговоры агентов с клиентами. Руководители могут получать информацию о настроениях клиентов, производительности агентов и соответствии требованиям. Кроме того, голосовая аналитика может выявлять закономерности и тенденции во взаимодействии с клиентами, помогая компаниям принимать решения на основе данных для улучшения своих услуг.

Сегментная аналитика

Компонентная аналитика

Сегмент решения

Решения на основе ИИ могут выполнять рутинные и повторяющиеся задачи, такие как маршрутизация вызовов, часто задаваемые вопросы и ввод данных, позволяя агентам-людям сосредоточиться на более сложных и ценных взаимодействиях. Такая автоматизация повышает операционную эффективность, снижает затраты и позволяет колл-центрам обрабатывать больший объем звонков.

Решения на основе ИИ для колл-центров расширяют свои возможности на различные каналы связи, включая голосовые вызовы, чат, электронную почту и социальные сети. Такая многоканальная поддержка гарантирует, что клиенты могут взаимодействовать с компаниями через предпочитаемую ими среду, что повышает удобство и доступность.

Компании всех размеров могут извлечь выгоду из решений на основе ИИ для колл-центров. Они обладают высокой масштабируемостью, удовлетворяя потребности малых и средних предприятий (МСП), а также крупных корпораций. Такая гибкость способствовала широкому внедрению решений на основе ИИ в различных отраслях.

Аналитика развертывания

Облачный сегмент

Развертывание в облаке устраняет необходимость в значительных первоначальных инвестициях в оборудование и инфраструктуру. Вместо этого предприятия платят за то, что используют, по подписке или по факту использования, что приводит к экономии средств и предсказуемым расходам. Эта модель особенно привлекательна для МСП с ограниченным бюджетом.

Облачные решения обеспечивают удаленный доступ, позволяя агентам по работе с клиентами работать из любой точки мира с подключением к Интернету. Эта доступность стала еще более важной в последнее время, поскольку удаленная работа стала стандартной практикой. Развертывание в облаке гарантирует, что колл-центры могут продолжать работу даже во время непредвиденных сбоев.

Внедрение решения ИИ для колл-центра на основе облачных вычислений обычно происходит быстрее и проще, чем локальное развертывание. Нет необходимости ждать закупки и установки оборудования, что ускоряет время оценки и позволяет компаниям быстро приступить к работе.

Региональные данные

Северная Америка доминирует на мировом рынке ИИ для колл-центров в 2022 году. Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, находятся в авангарде технологических инноваций. Регион может похвастаться процветающей технологической экосистемой с многочисленными стартапами в области ИИ и технологическими гигантами, которые вкладывают значительные средства в исследования и разработки ИИ. Эта культура инноваций позволила североамериканским компаниям использовать технологии ИИ для работы своих колл-центров на ранних этапах, получив конкурентное преимущество.

Северная Америка является домом для некоторых из ведущих мировых научно-исследовательских институтов и университетов, которые сосредоточены на искусственном интеллекте и машинном обучении. Эта надежная среда НИОКР способствует разработке передовых алгоритмов и решений ИИ, которые затем внедряются компаниями для расширения возможностей своих колл-центров.

У североамериканских потребителей высокие ожидания, когда дело касается обслуживания клиентов. Они требуют быстрых и эффективных ответов на свои запросы, персонализированного взаимодействия и круглосуточной доступности. Чтобы оправдать эти ожидания, предприятия в регионе обратились к виртуальным агентам на базе ИИ, чат-ботам и аналитическим инструментам для предоставления превосходной поддержки клиентов.

Многие североамериканские предприятия, в том числе в таких секторах, как электронная коммерция, финансы и технологии, были первыми, кто внедрил ИИ в колл-центрах. Этот стратегический шаг позволил им оптимизировать операции по обслуживанию клиентов, сократить расходы и получить конкурентное преимущество. По мере того, как эти предприятия добиваются успеха, другие мотивируются последовать их примеру.

Последние разработки

• В июне 2023 года американский розничный банк Citi внедрил технологию на основе искусственного интеллекта, чтобы предлагать клиентам персонализированные услуги через свое мобильное банковское приложение, телефонный колл-центр и при посещении помещений банка.
• В марте 2023 года компания Cognigy, известная в сфере технологий разговорного искусственного интеллекта, объявила о сотрудничестве с Foundever, американским поставщиком решений для взаимодействия с клиентами. Целью партнерства было объединение платформы разговорного ИИ Cognigy с передовыми решениями CX Foundever, которые ускоряют цифровую трансформацию колл-центров.

Ключевые игроки рынка

• Google Cloud
• Amazon Web Services
• Microsoft Azure
• IBM Watson
• Genesys
• NICE
• Nuance Communications
• Verint Systems
• LivePerson
• Aspect Software