Как сеть обслуживания банкоматов снизила нагрузку на поддержку на 80% с помощью ИИ-бота

−80%

нагрузка на колл-центр

×4

меньше трудозатрат поддержки

30 ГБ

видеоинструкций расшифровано Whisper

Сеть обслуживания банкоматов

Россия

!Проблема

Инженеры по ремонту банкоматов в регионах постоянно обращались к технической поддержке за помощью

Специалистам поддержки приходилось вручную искать нужную информацию среди множества гайдлайнов и кодов ошибок

Высокие трудозатраты и расходы на содержание операторов колл-центра

✦Инструменты и решение

Сеть обслуживания банкоматов внедрила Telegram-бота на базе OpenAI embeddings и Whisper, который отвечает инженерам по кодам ошибок и присылает инструкции. Результат — нагрузка на колл-центр снизилась на 80%, а трудозатраты специалистов поддержки сократились в 4 раза.

↦Как решали

Telegram-бот, принимающий вопросы и коды ошибок банкоматов от инженеров

ИИ на базе OpenAI embeddings обрабатывает 200 МБ технической документации и находит нужный ответ

Whisper AI транскрибировал 30 ГБ видеоинструкций, чтобы бот мог присылать инженерам расшифровки и ссылки на нужный фрагмент

▲Результат в цифрах

−80%

снижение нагрузки на операторов колл-центра

×4

сокращение трудозатрат специалистов поддержки

тысячи

инженеров по всей России пользуются ботом

Unistory

Написать

Как сеть обслуживания банкоматов снизила нагрузку на поддержку на 80% с помощью ИИ-бота

!Проблема

✦Инструменты и решение

↦Как решали

▲Результат в цифрах

Похожие кейсы