ОБЗОР КЛЮЧЕВЫХ ТЕМ

Ниже представлены ключевые темы, которые планируется обсуждать в рамках программы конференции.

ПЕРВЫЙ ДЕНЬ КОНФЕРЕНЦИИ | 27 ОКТЯБРЯ

СТРАТЕГИЯ КЛИЕНТСКОГО ОПЫТА И НОВАЯ РОЛЬ КОНТАКТНОГО ЦЕНТРА

Переход от управления отдельными каналами обслуживания к управлению клиентским путем, опытом и бизнес результатами

• Контактный центр как центр создания ценности, а не как статья затрат.
• Место клиентского сервиса в корпоративной стратегии.
• Как связать стратегию CX со стратегией бизнеса.
• Новые операционные модели клиентского обслуживания.
• Интеграция контактного центра, бэк-офиса, продаж, маркетинга и продуктовых команд.
• Как доказать влияние CX на удержание, выручку и стоимость клиента.
• Работа контактного центра в условиях сокращения бюджетов.
• Роль контактного центра как источника клиентской аналитики.
• Подготовка стратегии трансформации.

Контакт-центр после автоматизации: что останется человеку и что изменится в бизнесе

• Состояние и перспективы индустрии контактных центров в эпоху ИИ.
• Как ИИ меняет ожидания клиентов и работу КЦ.
• Новая роль контактного центра в компании.
• Изменение экономики клиентского обслуживания.
• Будущее голосового канала и границы автоматизации.
• Какие профессии и компетенции будут востребованы через три–пять лет.

ВТОРОЙ ДЕНЬ КОНФЕРЕНЦИИ | 28 ОКТЯБРЯ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, AI-АГЕНТЫ И АВТОМАТИЗАЦИЯ
(параллельная сессия)

Переход от автоматизации отдельных операций к автономным интеллектуальным системам, выполняющим клиентские и внутренние процессы.

• От чат-ботов и голосовых роботов к AI-агентам.
• Различия между генеративным ИИ, AI-ассистентом, copilot и автономным агентом.
• ИИ до, во время и после взаимодействия с клиентом.
• Автоматизация сложных, а не только типовых обращений.
• AI-ассистенты операторов и супервайзеров.
• Автоматическая суммаризация и постобработка обращений.
• Интеллектуальный поиск и генерация ответов из базы знаний.
• Next Best Action и Next Best Offer.
• Мультиагентные системы в клиентском обслуживании.
• Оркестрация человека, робота и бизнес-процесса.
• Human-in-the-loop и контроль критических решений.
• Оценка точности и качества работы AI-агентов.
• Галлюцинации, ошибки и управление AI-рисками.
• Собственная разработка или готовая платформа.
• Экономика AI-проектов и расчет реального эффекта.
• Как вывести AI-проект из пилота в промышленную эксплуатацию.
• Неудачные AI-проекты: причины и уроки.

Панельная дискуссия

«Сколько человека должно остаться в клиентском сервисе?»

• Где должна проходить граница автоматизации?
• Имеет ли клиент право отказаться от общения с ИИ?
• Нужно ли предупреждать клиента, что он общается с AI-агентом?
• Может ли ИИ принимать решения, влияющие на деньги и права клиента?
• Кто несет ответственность за неверный ответ AI-агента?
• Не превратятся ли операторы в «аварийную службу» для самых тяжелых случаев?
• Действительно ли ИИ сокращает затраты или создает новый слой расходов?
• Что делать с сотрудниками, чьи функции автоматизируются?
• Может ли AI-агент демонстрировать эмпатию или только имитировать ее?

ОПЕРАЦИОННАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ И УПРАВЛЕНИЕ РЕСУРСАМИ
(параллельная сессия)

Новая экономика контактного центра: производительность людей и ИИ, управление нагрузкой и отказ от оптимизации одной метрики в ущерб общему результату.

• Новая модель операционной эффективности контактного центра.
• Cost-to-Serve и стоимость решения клиентской задачи.
• Баланс скорости, качества и затрат.
• Прогнозирование нагрузки в условиях быстро меняющегося спроса.
• WFM для голосовых и цифровых каналов.
• AI-прогнозирование и автоматическое составление расписаний.
• Гибкие графики и самостоятельное управление сменами.
• Управление blended-командами.
• Планирование совместной работы операторов и AI-агентов.
• Интеллектуальная маршрутизация обращений.
• Управление пиковыми нагрузками и кризисными ситуациями.
• Сокращение повторных обращений.
• Оптимизация AHT без ухудшения клиентского опыта.
• Process Mining и поиск потерь в клиентских процессах.
• Связь контактного центра и бэк-офиса.
• Управление производительностью удаленных команд.
• Новые показатели эффективности после автоматизации.

Панельная дискуссия

«AHT умер? Чем теперь измерять эффективность?»

• Может ли короткий разговор быть плохим, а длинный — эффективным?
• Нужно ли сохранять привычные KPI после внедрения ИИ?
• Как сравнивать производительность человека и AI-агента?
• Следует ли учитывать сложность каждого обращения?
• Почему рост производительности часто не приводит к снижению затрат?
• Не превращается ли WFM в инструмент давления на сотрудников?
• Кто отвечает за результат, когда обращение проходит через несколько команд и систем?
• Можно ли одновременно сокращать расходы и улучшать CX?

ДАННЫЕ, АНАЛИТИКА И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ
(параллельная сессия)

Как превратить миллионы клиентских взаимодействий в решения, влияющие на клиентский опыт, процессы и финансовые результаты.

• Речевая и текстовая аналитика нового поколения.
• Анализ 100% клиентских взаимодействий.
• Выявление причин обращений и повторных контактов.
• Автоматическое определение намерения и эмоционального состояния клиента.
• Аналитика клиентского пути.
• Customer 360 и единый профиль клиента.
• Объединение операционных, поведенческих и транзакционных данных.
• Предиктивная аналитика и прогнозирование обращений.
• Персонализация сервиса в реальном времени.
• Прогноз оттока и раннее выявление недовольства.
• Следующее лучшее действие для оператора и клиента.
• Аналитика как инструмент изменения продуктов и процессов.
• Оценка влияния сервиса на продажи и удержание.
• Качество данных и борьба с «мусорными» данными.
• Использование LLM для анализа клиентских коммуникаций.
• Построение системы клиентской аналитики без «кладбища дашбордов».
• Как превратить выводы аналитики в реальные изменения.

Панельная дискуссия

«Персонализация или цифровая слежка?»

• Сколько компания должна знать о клиенте?
• Где проходит граница между заботой и манипуляцией?
• Имеет ли компания право анализировать эмоции клиента?
• Можно ли использовать разговоры клиентов для обучения ИИ?
• Кто отвечает за качество и корректность данных?
• Нужна ли клиенту персонализация, о которой он не просил?
• Почему компании собирают больше данных, чем способны использовать?
• Может ли решение алгоритма быть дискриминационным?

ДОВЕРИЕ, БЕЗОПАСНОСТЬ, АНТИФРОД И ОТВЕТСТВЕННОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ИИ
(параллельная сессия)

Как одновременно защищать клиента и компанию, не превращая обслуживание в полосу препятствий.

• Телефонное мошенничество и социальная инженерия.
• Защита клиента во время взаимодействия с контактным центром.
• Голосовые deepfake-технологии и подмена личности.
• Биометрия и многофакторная идентификация.
• Поведенческая аналитика и выявление аномалий.
• Антифрод в реальном времени.
• Баланс безопасности и простоты клиентского пути.
• Ошибочные блокировки и восстановление доступа.
• Информирование клиента о защитных мерах.
• Персональные данные в системах генеративного ИИ.
• Обучение моделей на клиентских коммуникациях.
• Разграничение доступа к данным.
• Responsible AI и этические принципы.
• AI governance и распределение ответственности.
• Аудит решений, принятых алгоритмами.
• Защита AI-агентов от манипуляций.
• Непрерывность обслуживания во время атак и сбоев.
• Регулирование исходящих коммуникаций.
• Маркировка и доверие к корпоративным звонкам.

Панельная дискуссия

«Безопасность против удобства: чем мы готовы пожертвовать?»

• Сколько проверок должен проходить добросовестный клиент?
• Кто отвечает за ошибочную блокировку?
• Может ли сотрудник контактного центра отменить решение антифрод-системы?
• Как объяснять клиенту решение, принятое алгоритмом?
• Можно ли доверять голосовой биометрии в эпоху deepfake?
• Должны ли компании обмениваться данными о мошенниках?
• Где заканчивается защита и начинается нарушение приватности?
• Нужно ли ограничивать автономность AI-агентов в финансовых и юридически значимых операциях?

Банк России по итогам 2025 года отмечал снижение количества жалоб на телефонное мошенничество, но одновременно — рост жалоб на применение банками антимошеннических мер: клиенты не всегда понимали причины ограничений и порядок дальнейших действий. Это хороший пример конфликта безопасности и клиентского опыта.

ПЕРСОНАЛ И ПРОФЕССИИ БУДУЩЕГО
(параллельная сессия)

Как изменятся требования к сотрудникам, когда стандартные операции автоматизируются, а человеку останутся сложные, эмоциональные и ответственные задачи.

• Будущее профессии оператора контактного центра.
• Новая модель компетенций сотрудника.
• Найм на основе потенциала, а не прошлого опыта.
• Эмпатия, критическое мышление и решение нестандартных задач.
• Готовность персонала работать совместно с ИИ.
• Новые роли: AI-тренер, куратор знаний, дизайнер диалогов, контролер AI-качества.
• Массовый найм в условиях дефицита кандидатов.
• Реалистичное представление работы и сокращение раннего оттока.
• Ускоренная адаптация новых сотрудников.
• Обучение сложным и эмоциональным взаимодействиям.
• Карьерные траектории внутри контактного центра.
• Сохранение талантов и снижение текучести.
• Удаленная и гибридная работа.
• Гибкие графики и новые формы занятости.
• Поколенческие особенности сотрудников.
• Мотивация в условиях постоянных изменений.
• Переподготовка сотрудников, чьи задачи автоматизируются.
• Оценка потенциала человека в новой AI-среде.

Панельная дискуссия

«Куда исчезнет профессия оператора?»

• Сократит ли ИИ реальное количество рабочих мест?
• Какие сотрудники окажутся невостребованными первыми?
• Можно ли быстро переобучить массовый персонал для сложной работы?
• Готовы ли компании платить больше за новую сложность профессии?
• Почему самые сложные обращения передаются людям с самой низкой оплатой?
• Станет ли контактный центр точкой входа в карьеру или экспертной профессией?
• Кто должен оплачивать переобучение сотрудников?
• Как честно говорить персоналу о планах автоматизации?

КАЧЕСТВО, ЗНАНИЯ И РАЗВИТИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ
(параллельная сессия)

Переход от проверки отдельных разговоров к непрерывному управлению качеством всей системы обслуживания — людей, процессов и ИИ.

• От выборочного контроля к анализу 100% взаимодействий.
• Автоматическая оценка качества.
• Контроль качества работы AI-агентов.
• Единые критерии оценки человека и ИИ.
• Калибровка оценок и снижение субъективности.
• Оценка результата для клиента вместо формального соблюдения скрипта.
• Связь качества с бизнес-показателями.
• Управление причинами ошибок, а не их последствиями.
• Современная база знаний и управление жизненным циклом контента.
• Подготовка базы знаний к использованию генеративным ИИ.
• RAG, качество источников и достоверность ответов.
• Обучение в процессе работы.
• AI-тренажеры и симуляторы клиентских диалогов.
• Персональные образовательные траектории.
• Автоматический coaching и рекомендации сотрудникам.
• Измерение эффективности обучения.
• COPC CX Standard Release 8.0 и новые требования к управлению людьми и технологиями.
• Управление улучшениями на основе клиентских взаимодействий.

Панельная дискуссия

«Кто будет контролировать контролеров и искусственный интеллект?»

• Можно ли доверять автоматической оценке качества?
• Должен ли сотрудник иметь право оспорить оценку алгоритма?
• Что важнее: соблюдение процедуры или результат для клиента?
• Нужно ли оценивать людей и роботов по одинаковым критериям?
• Кто отвечает за ошибку, содержащуюся в базе знаний?
• Не станет ли AI-контроль инструментом тотального наблюдения?
• Насколько прозрачными должны быть алгоритмы оценки?
• Нужно ли полностью отказаться от традиционных форм контроля качества?

Release 8.0 COPC отдельно закрепляет объединенное управление человеческими и AI-операциями, а также требования к управлению ИИ, его проверке и рискам.

ПРОДАЖИ, УДЕРЖАНИЕ И КОММЕРЧЕСКИЙ РЕЗУЛЬТАТ
(параллельная сессия)

Как контактному центру создавать доход и удерживать клиентов, не разрушая доверие агрессивными продажами.

• Переход от обслуживания к созданию коммерческой ценности.
• Сервисные продажи.
• Персональные предложения во время обращения.
• Next Best Offer и Next Best Action.
• Предиктивные модели склонности к покупке.
• Удержание клиентов и предотвращение оттока.
• Работа с намерением отказаться от продукта.
• Контактный центр как канал развития отношений.
• Продажи в голосовых и цифровых каналах.
• AI-ассистенты продавцов.
• Автоматизация исходящих коммуникаций.
• Управление базами и приоритетами контактов.
• Этичные продажи и предотвращение мисселинга.
• Работа с задолженностью.
• Речевая аналитика в продажах и взыскании.
• Оценка вклада контактного центра в выручку.
• Мотивация сотрудников без давления на клиента.
• Связь качества сервиса и коммерческого результата.

Панельная дискуссия

«Может ли контактный центр продавать, не разрушая доверие?»

• Должен ли оператор обслуживания иметь план продаж?
• Является ли персональное предложение заботой или манипуляцией?
• Где проходит граница между рекомендацией и навязыванием?
• Нужно ли использовать эмоции клиента для выбора предложения?
• Кто отвечает за недобросовестную продажу: оператор, руководитель или алгоритм?
• Можно ли совместить показатели удовлетворенности и продаж?
• Допустимы ли продажи во время решения жалобы?
• Нужно ли клиенту объяснять, почему алгоритм выбрал именно это предложение?

ОПЫТ СОТРУДНИКА, ЛИДЕРСТВО И КОРПОРАТИВНАЯ КУЛЬТУРА
(параллельная сессия)

Технологическая трансформация контактного центра невозможна без изменения управленческой культуры и роли руководителей первой линии.

• Employee Experience как фактор клиентского опыта.
• Голос сотрудника и обратная связь снизу вверх.
• Психологическая безопасность в контактном центре.
• Профессиональное и эмоциональное выгорание.
• Поддержка сотрудников после тяжелых клиентских взаимодействий.
• Справедливость KPI и системы вознаграждения.
• Доверие сотрудников к аналитике и ИИ.
• Алгоритмическое управление персоналом.
• Новая роль супервайзера.
• Развитие руководителей первой линии.
• От контроля к coaching и поддержке.
• Управление распределенными командами.
• Корпоративная культура в гибридной среде.
• Признание достижений и нематериальная мотивация.
• Работа с сопротивлением изменениям.
• Коммуникация в период сокращений и автоматизации.
• Связь вовлеченности, качества и клиентских результатов.

Панельная дискуссия

«Почему лучшие технологии проваливаются на уровне супервайзера?»

• Нужны ли супервайзеры в прежнем количестве после внедрения ИИ?
• Должен ли руководитель контролировать или развивать сотрудников?
• Почему руководители первой линии перегружены отчетностью?
• Может ли ИИ заменить часть функций супервайзера?
• Как измерять качество управления командой?
• Что важнее: результат подразделения или благополучие сотрудников?
• Должен ли сотрудник иметь право отказаться от AI-мониторинга?
• Можно ли сформировать культуру доверия в среде тотального контроля?

КЛИЕНТСКИЕ ПУТИ, ГОЛОС КЛИЕНТА И ВОССТАНОВЛЕНИЕ ДОВЕРИЯ
(параллельная сессия)

Не просто обслуживать обращения, а выявлять и устранять причины клиентских проблем.

• Управление сквозным клиентским путем.
• Customer Journey Management вместо разовых CJM-проектов.
• Голос клиента: сбор, анализ и закрытие обратной связи.
• Объединение отзывов, жалоб, обращений и операционных данных.
• Выявление корневых причин недовольства.
• Сокращение клиентских усилий.
• Проактивное обслуживание.
• Предотвращение обращений.
• Управление жалобами как инструмент развития бизнеса.
• Service Recovery и восстановление доверия.
• Работа с эмоциональными и конфликтными клиентами.
• Обслуживание уязвимых категорий клиентов.
• Доступность сервиса для людей с ограничениями.
• Клиентский опыт в B2B.
• Премиальное обслуживание.
• Клиентский опыт в государственных и социально значимых сервисах.
• Передача инсайтов контактного центра продуктовым командам.
• Как заставить другие подразделения устранять причины обращений.

Панельная дискуссия

«Клиент всегда прав? Где заканчивается забота и начинается экономика?»

• Должна ли компания выполнять любое требование клиента?
• Нужно ли одинаково обслуживать всех клиентов?
• Допустимо ли снижать уровень сервиса для убыточных сегментов?
• Может ли компания отказаться от токсичного клиента?
• Нужно ли компенсировать каждую сервисную ошибку?
• Почему компании измеряют удовлетворенность, но не устраняют причины недовольства?
• Кто должен отвечать за проблему, возникшую за пределами контактного центра?
• Имеет ли клиент право на живого человека в любой ситуации?