Как сократить время обработки заявок в Service Desk с помощью AI
Автоматизация обработки обращений, маршрутизация заявок и снижение нагрузки на поддержку без увеличения штата. Helpdesk-автоматизация на базе AI Support: классификация, поиск решений по базе знаний, генерация ответов и аналитика.
Проблемы Service Desk в компаниях
Заявки обрабатываются вручную
Операторы тратят время на рутинную обработку заявок
Нет автоматической классификации
Тип, приоритет и сервис проставляются руками
Теряются обращения
Заявки без маршрутизации зависают между линиями поддержки
Нарушается SLA
Время реакции и решения растёт, KPI поддержки падает
Высокая нагрузка на поддержку
Рост обращений требует расширения штата helpdesk
Как работает AI Service Desk
Автоматическая классификация заявок
AI определяет тип, приоритет и сервис обращения — обработка заявок без ручной разметки.
Маршрутизация по типу обращения
Заявка попадает сразу на нужную линию поддержки пользователей — helpdesk-автоматизация маршрутов.
Генерация ответов
AI Support формирует готовый ответ оператору или пользователю на основе истории и инструкций.
Поиск решений по базе знаний
RAG-поиск по корпоративной базе и прошлым тикетам — автоматизация Service Desk на знаниях компании.
Как работает Ai2B Pilot
Что система делает для каждой роли
Чем выше роль — тем больше задач берёт на себя ИИ
ИИ категоризирует заявку и заполняет атрибуты
Пользователь пишет тему и описание свободным текстом — система сама определяет тип, приоритет, сервис и блок.
Поиск решений по историческим данным
AI находит похожие обращения и массовые инциденты в момент создания заявки — консультант не решает каждый запрос с нуля.
2 из 3 новых вопросов уже когда-то решались вашей техподдержкой.
Консультанты тратят время на ручной поиск похожих заявок или решают каждый запрос с нуля.
- Искать подобные заявки с решениями в момент создания заявки.
- Подсвечивать массовые инциденты, чтобы не плодить дубли.
Поиск ответов по Базе знаний
AI ищет ответ в корпоративной Базе знаний и доверенных внешних источниках, а затем сам генерирует решение для пользователя (RAG).
В Базе знаний средней компании — от 500 до 2000 статей. Найти релевантную и именно нужную её часть консультанту тяжело.
Часто нужна не вся статья, а конкретный фрагмент — пользователь его всё равно не дочитает.
- Искать в корпоративной Базе знаний.
- Искать в общедоступных источниках — Microsoft Learn, вендорские KB, документация.
- Генерировать готовый ответ на основании найденного контента — архитектура RAG.
Конвейер моделей
Каждая входящая заявка проходит цепочку специализированных AI-моделей. Известные проблемы закрываются мгновенно по Базе знаний, остальные — анализируются параллельно и собираются Summary-моделью в готовый ответ.
Поддержка работает в ручном режиме
- Ручная обработка заявокОператоры тратят время на типовые обращения
- Долгий поиск решенийСотни статей в базе знаний — найти нужную сложно
- Потеря знанийРешённые задачи не возвращаются в базу — каждый раз с нуля
AI-обработка заявок
Внедрена система AI-обработки: входящая заявка проходит конвейер моделей и выходит к оператору уже с ответом и заполненными реквизитами — либо закрывается без него.
- Автоматическая классификация заявок
- Поиск решений по базе знаний (RAG)
- Автозаполнение ответов и реквизитов
- Интеграция с ITSM
- Формирование аналитики и отчётов
Что показывает система руководителю
Загрузка поддержки
Состояние очередей и нагрузки в реальном времени
Типы заявок
Распределение по сервисам, темам, приоритетам
Скорость обработки
Время реакции и закрытия по линиям и операторам
Эффективность работы
KPI, SLA, точки роста и узкие места
Сколько часов экономит AI-поддержка
Результаты внедрения
Сокращение времени обработки заявок
Скорость обработки заявок выросла в сотни раз.
Снижение нагрузки на поддержку
Первая линия helpdesk разгружена за счёт AI Support.
Повышение скорости реакции
До 70% заявок обрабатываются без участия оператора.
Улучшение SLA
Соблюдение SLA по времени реакции и решения.
≈ 6 млн ₽ в год экономии на ФОТ службы поддержки
Частые вопросы
Связанные материалы
Платформа Лаб ИТ
AI-платформа для автоматизации Service Desk и других процессов поддержки.
BI-аналитика для Service Desk
Кейс мониторинга обработки заявок и SLA в helpdesk.
ИТ-трансформации
Все направления автоматизации с применением AI Support.
Автоматизация Service Desk позволяет сократить время обработки заявок, снизить нагрузку на поддержку и повысить качество обслуживания пользователей. AI-системы анализируют обращения, классифицируют их и помогают быстрее находить решения.
Хотите автоматизировать поддержку?
Проанализируем ваш поток заявок и покажем, какие из них AI закроет без участия операторов — с расчётом экономии в часах и рублях
Аудит потока заявок
Разберём 100–200 ваших обращений по типам
Расчёт экономии
Часы операторов и ₽/мес на ваших данных
Бесплатно, 3–5 дней
Без обязательств и предоплаты