Т-Банк — LLM-копайлоты для операторов клиентской поддержки
Описание проекта
В 2024 году Т-Банк интегрировал в основной чат-бот собственные LLM семейства Gen-T, которые решают около 45% обращений клиентов без участия оператора. В октябре 2025 года группа «Т-Технологии» запустила ИИ-копайлоты для операторов первой линии поддержки. Копайлот анализирует сообщения и телефонные звонки в реальном времени, понимает контекст, помогает оператору формулировать ответ и подсказывает следующий шаг. Более 90% сотрудников поддержки ежедневно используют копайлоты.
Задача
При росте клиентской базы и объёма обращений поддержка требовала либо масштабирования штата, либо радикального повышения эффективности операторов. Операторы тратили значительное время на поиск информации, формулирование ответов и заполнение форм — вместо фокуса на клиенте.
Цели внедрения
-
Снизить расходы на клиентскую поддержку
-
Ускорить решение вопросов клиентов
-
Снизить нагрузку на операторов и повысить их удовлетворённость
-
Масштабировать качественный сервис без пропорционального роста штата
Результаты
-
Финансы
-
Эффект от собственных ИИ-моделей оценивается как снижение затрат на поддержку минимум на 25% в годовом выражении
-
За полгода тестирования зафиксирована прямая экономия (конкретные суммы не раскрыты) Время
-
Скорость решения вопросов клиентов выросла на 10%
-
Копайлот позволяет оператору мгновенно подбирать причину, сумму и дату транзакции для оспаривания операций — вместо ручного поиска Качество и эффективность
-
45% обращений клиентов чат-бот с LLM решает без участия оператора
-
90%+ сотрудников поддержки используют копайлоты ежедневно
-
Копайлот сглаживает тональность общения, избавляет клиентов от повторений информации Нагрузка и масштаб
-
Сотрудники поддержки (тысячи операторов первой линии) используют копайлоты в чатах и при телефонных звонках Надёжность
-
За 6 месяцев тестирования — стабильная работа; сбоев не сообщалось Импортозамещение и compliance
-
Собственные LLM Gen-T (T-Pro 32B, T-Lite 7B) — лучшие в мире открытые русскоязычные модели по ряду бенчмарков (MERA, ruMMLU)
-
Модели развёрнуты в периметре банка — без передачи данных вовне
-
Лицензия Apache 2.0 — открытый исходный код Качественный эффект: Т-Банк построил полный стек собственного ИИ для поддержки: LLM в чат-боте закрывает 45% обращений, копайлоты помогают операторам в оставшихся 55%. Суммарно это кардинально меняет экономику клиентского сервиса.