Оптимизация клиентского сервиса с помощью ИИ: кейс регионального интернет-провайдера

Кейс внедрения ИИ под ключ для регионального интернет-провайдера. 87% обращений – с ответом менее чем за минуту. Как ИИ автоматизировал поддержку интернет-провайдера и сократил нагрузку на операторов.

Заказчик

Ниша: интернет-провайдер
Тип бизнеса: региональная компания
Модель работы: У клиента была небольшая команда техподдержки, работающая по фиксированному графику.
Обращения: Абоненты поступали в разные каналы: телефон, мессенджеры, формы на сайте.
Контекст: Ночная обработка отсутствовала – все сообщения накапливались до утра. Проверка тарифов, акций и условий биллинга выполнялась вручную по внутренним документам. Система учёта обращений отсутствовала: не было единого хранилища, статусов и полной истории запросов.

Проблема глазами клиента

"Мы растём, а поддержка уже не успевает за потоком обращений. Люди пишут в любое время – и днём, и ночью – а ответ получают только утром. Сообщения разбросаны по разным каналам, что-то теряется, что-то приходится искать вручную. Операторам сложно быстро сориентироваться в тарифах, акциях и условиях – информация маркетологами меняется непредсказуемо, а доступных инструментов оповещения сотрудников нет. Из-за этого ответы затягиваются, появляются неточности. Отделы работают несвязно, без общей картины: поддержка не знает о новых предложениях, маркетинг не видит обращений, а продажи не понимают, чем живут клиенты. В итоге сервис замедляется, люди нервничают, а нам всё очевиднее, что без автоматизации службы поддержки мы просто не справимся с текущей нагрузкой."

Цели и задачи внедрения

Создать универсальное "окно общения" с абонентами
Автоматизировать: вопросы по биллингу; проверку задолженностей; консультации по тарифам и акциям; первичные продажи
Сократить время ответа до 1 минуты
Освободить операторов от рутины и перевести на задачи, где они приносят больше пользы
Поднять качество сервиса и сократить нагрузку на поддержку, создав основу для автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ

Решение WEDOLAB

Интеграция с биллингом: Подключили ИИ-агента к действующей системе биллинга, чтобы он мог уточнять задолженность, начисления и статус услуг в реальном времени.
Единый источник достоверной информации: Сформировали централизованную базу: тарифы, акции, маркетинговые материалы, регламенты – всё, что требуется для корректных ответов и автоматизации клиентского сервиса ИИ.
Подключение всех каналов обращения: Объединили входящие сообщения из мессенджров, сайта и других точек контакта, чтобы ИИ мог отвечать пользователям из любого канала и обеспечивать обработку обращений провайдера с помощью ИИ.
Настройка логики ответов: Определили стиль, структуру и глубину ответов. Обучили агента отвечать кратко, корректно и без лишних "ИИ-формулировок".
Единое хранилище запросов: Внедрили централизованную систему для хранения и анализа всех обращений – появилась полная история, статусы и статистика.
Запуск и тестирование: Провели тестирование, обучили модель на данных клиента и развернули решение в рабочем контуре.

Архитектура и технологический стек

ИИ-агент: Разработан на базе Python с использованием OpenRouter, DeepSeek и LiteLLM.
Коннектор: Модуль на FastAPI для работы с CRM и биллинговой системой клиента через API.
Инфраструктура: Решение развёрнуто на сервере внутри контура клиента; используется конфигурация без GPU, оптимизированная под нагрузку и требования безопасности.

Цифры и результат

87% обращений обработаны с ответом менее чем за 1 минуту
117 одновременных запросов обработаны без очереди и задержек
Работа в объёме 2 операторов – нагрузка на поддержку уменьшилась.

Сроки и бюджет проекта

Стоимость внедрения: 178 000 ₽
Расходы на токены: 4 000 ₽/мес
Срок реализации: 9 недель

Все кейсы и решения