Страховая компания «Лучи» сократила время записи к врачу на 32%: как ИИ-агент оптимизировал работу операторов

В страховой компании «Лучи» процесс записи клиентов на медицинские услуги раньше занимал до 28 минут на одно обращение. После внедрения ИИ-агента медианное время сократилось до 19 минут, а операторы стали обрабатывать не три, а пять обращений в час. При этом стоимость обработки каждого обращения снизилась со 120 до 100 рублей.

В сфере медицинского страхования каждая минута на счету: задержки в записи к врачу, это не только недовольный клиент, но и потенциальные риски для здоровья, а для компании — потерянное время операторов и прямые финансовые издержки. Рутинные операции, суммирование диалогов и поиск нужной информации отнимают ценные часы, которые можно было бы посвятить более сложным вопросам. Однако сегодня эту нагрузку можно снять, передав её интеллектуальным системам.

Реальность проблемы: дорогостоящий процесс записи на приём

Для страховой компании, такой как «Лучи», организация записи клиентов на медицинские услуги, это сложный и многоступенчатый процесс. Операторам приходилось тратить значительное время на суммирование предыдущих диалогов, поиск необходимой информации в различных базах данных, оформление записи и предоставление клиенту всех деталей. Каждое обращение требовало максимальной концентрации и внимания, а любая ошибка могла привести к срыву приёма или недовольству клиента.

Медианное время на одну запись составляло 28 минут, что существенно ограничивало пропускную способность операторов. В среднем, один специалист мог обработать не более трех обращений в час. Это приводило к увеличению затрат на персонал, задержкам в обслуживании и снижению общей эффективности работы контакт-центра.

Путь к ИИ-агенту: почему существующие решения не справлялись

До внедрения ИИ-агента компания использовала стандартные CRM-системы и базы знаний. Однако они требовали активного участия оператора: ручного поиска информации, копирования данных и самостоятельного формирования ответов. Эти инструменты были скорее хранилищами информации, чем активными помощниками. Они не могли самостоятельно анализировать контекст диалога, предлагать готовые решения или автоматически суммировать предыдущие взаимодействия с клиентом.

Компания осознала, что для реального прорыва в эффективности нужен интеллектуальный инструмент, который не просто предоставляет данные, а активно участвует в процессе, снижая когнитивную нагрузку на оператора и ускоряя выполнение рутинных задач. Так возникла идея внедрения ИИ-агента.

Как проектировали ИИ-агента для «Лучей»

ИИ-агент был разработан как комплексное решение, интегрированное в рабочий процесс операторов. Его ключевые задачи включали:

• Суммирование диалогов. Агент автоматически анализировал историю общения с клиентом, выделяя ключевые моменты и формируя краткое резюме. Это позволяло оператору быстро погружаться в контекст без необходимости перечитывать длинные переписки.
• Подсказки операторам. На основе текущего диалога и истории клиента ИИ-агент предлагал оператору наиболее релевантные действия: варианты ответов, необходимые вопросы для уточнения, ссылки на внутренние регламенты или формы для заполнения.
• Контроль качества работы. Система отслеживала соблюдение протоколов, полноту предоставленной информации и эффективность взаимодействия, предоставляя обратную связь для постоянного улучшения.

При проектировании учитывалось, что ИИ-агент должен быть не заменой человеку, а его мощным ассистентом, который берёт на себя рутину, оставляя оператору принятие решений и эмпатичное общение с клиентом.

Внедрение и адаптация команды

Внедрение ИИ-агента проходило поэтапно. На первом этапе была реализована функция суммирования диалогов и базовые подсказки. Это позволило операторам быстро оценить преимущества нового инструмента, не перегружая их сразу всеми функциями. Обучение персонала проводилось в формате практических сессий, где операторы учились взаимодействовать с агентом, давать ему обратную связь и использовать его возможности по максимуму.

Важным аспектом было то, что эффект от внедрения не приписывался исключительно генеративному ИИ. Параллельно велась работа над классическим машинным обучением, оптимизацией цифрового пути клиента и операционными доработками. Такой комплексный подход позволил достичь синергетического эффекта и обеспечить плавную интеграцию ИИ-агента в существующую инфраструктуру.

Результаты внедрения ИИ-агента

Сокращение медианного времени записи на 32% (с 28 до 19 минут) позволило значительно увеличить пропускную способность контакт-центра. Операторы стали обрабатывать на 66% больше обращений (с 3 до 5 в час), что напрямую сказалось на доступности услуг и удовлетворённости клиентов. Снижение стоимости обработки обращения на 16,7% (со 120 до 100 рублей) привело к существенной экономии для компании. Эти цифры показывают, что ИИ-агент не просто упростил работу, но и принёс ощутимый экономический эффект.

Как это внедрить у вас: ключевые шаги

Кейс страховой компании «Лучи» демонстрирует, что ИИ-агенты могут радикально изменить операционные процессы. Если ваш бизнес сталкивается с похожими проблемами, вот с чего можно начать:

• Идентифицируйте рутинные операции. Найдите процессы, где сотрудники тратят много времени на однотипные задачи: поиск информации, суммирование данных, формирование стандартных ответов. Это идеальные кандидаты для автоматизации ИИ-агентами.
• Начните с «быстрых побед». Внедряйте ИИ-агента поэтапно, начиная с функций, которые принесут быструю и очевидную пользу, чтобы сотрудники могли убедиться в его эффективности.
• Интегрируйте в существующие системы. Чем меньше сотрудникам придётся менять свои привычки и осваивать новые интерфейсы, тем быстрее произойдёт адаптация.
• Сосредоточьтесь на комплексном эффекте. Оценивайте не только вклад самого ИИ, но и его синергию с другими улучшениями процессов и технологий.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру