Реджи Скалс, президент и руководитель бизнес‑подразделения приложений в Vonage — серия интервью

Reggie Scales, президент и руководитель бизнес‑подразделения приложений в Vonage, является опытным руководителем в сфере технологий и коммуникаций с более чем двадцатилетним опытом руководства продажами, операциями, стратегией выхода на рынок и ростом бизнеса. С момента присоединения к Vonage в 2018 году он несет ответственность за высшее руководство в бизнесе приложений компании. Ранее Скалс занимал пост старшего вице‑президента по западному региону США в Masergy, вице‑президента и генерального директора центрального региона в Comcast Business, а также старшего вице‑президента по продажам и маркетингу в Wilcon. В начале карьеры он провёл более 12 лет в PAETEC, последовательно занимая несколько руководящих должностей, включая президента по продажам и обслуживанию, где он руководил продажами и бизнес‑операциями в регионе стоимостью 1 млрд долларов и около 500 сотрудников. Его карьера сосредоточена на масштабировании коммуникационных компаний, построении высокоэффективных команд и разработке стратегий корпоративных продаж и взаимодействия с клиентами.

Vonage — глобальная технологическая компания для предприятий и часть Ericsson, предоставляющая коммуникационные API, унифицированные коммуникации и решения для контакт‑центров более чем 100 000 бизнесов по всему миру. Её платформа позволяет организациям внедрять голос, видео, сообщения, аутентификацию и другие коммуникационные возможности непосредственно в приложения и клиентские взаимодействия, тогда как её продукты для бизнес‑коммуникаций и контакт‑центров поддерживают сотрудничество сотрудников и взаимодействие с клиентами. Vonage всё активнее интегрирует искусственный интеллект и интеллект мобильных сетей в свою платформу, предоставляя бизнесу и разработчикам инструменты для создания более персонализированных, безопасных и автоматизированных коммуникационных опытов во всех цифровых каналах

Ваша карьера охватывает продажи, обслуживание, региональные операции, коммуникационную инфраструктуру и теперь руководство бизнесом приложений Vonage. Как этот операционный опыт сформировал ваш подход к внедрению ИИ, особенно необходимость балансировать инновации с измеримыми результатами для клиентов и бизнеса?

Я более 25 лет работаю в сфере коммуникаций, и каждый этап моей карьеры подтверждал важность привязки технологических инвестиций к чёткой бизнес‑необходимости. Я начинал с продажи междугородних услуг, затем прошёл путь через локальные коммуникации, сетевые данные, облачные вычисления и сейчас ИИ. Мне удалось наблюдать несколько крупных сдвигов в нашей отрасли, и один урок остаётся неизменным: новая технология приносит стойкую ценность, когда решает реальную проблему клиентов и бизнеса.

Я применяю тот же подход к ИИ. В контакт‑центре отправной точкой должно быть то, какой результат вы хотите улучшить. Это может быть ускорение решения рутинных вопросов клиентов, предоставление сотрудникам более полной информации во время разговора, сокращение лишних шагов или упрощение перехода между каналами без потери контекста.

Моя текущая роль охватывает продукт, инженерию, продажи, партнёрства и поддержку клиентов, что также формирует моё представление о внедрении. Возможность может быть технически впечатляющей, но предприятиям всё равно нужно учитывать, как она вписывается в существующие операции, насколько легко её могут использовать сотрудники и клиенты, и как они будут измерять её эффективность. Эта связь между технологией, исполнением и результатами особенно важна в случае ИИ, поскольку темпы изменений столь быстры.

Многие предприятия стремятся внедрить генеративный и агентный ИИ в свои контакт‑центры. Какую фундаментальную работу они должны выполнить в области данных, проектирования рабочих процессов, интеграции систем и управления, прежде чем пытаться масштабировать за пределы начального пилотного проекта?

Предприятиям нужна прочная база, прежде чем они расширят ИИ по всему контакт‑центру. Пилот может работать в контролируемой среде с ограниченным набором данных и узким рабочим процессом. Масштабирование подразумевает подключение ИИ к большему количеству систем, более полной клиентской информации и большему числу бизнес‑функций, что добавляет сложности.

Данные — один из первых аспектов, требующих внимания. Организациям необходимо понять, где находятся их клиентские данные, актуальны ли они и кто имеет право их использовать. Проектирование рабочих процессов столь же важно. Компании должны понять, в какой процесс входит ИИ, какие решения он может принимать и где требуется участие человека.

Интеграция — ещё один ключевой элемент. Клиенты общаются через голос, сообщения, видео и другие каналы, тогда как сотрудники могут пользоваться несколькими системами за кулисами. Если эти среды остаются разрозненными, добавление ИИ может создать ещё один слой фрагментации.

Управление должно быть установлено с самого начала. Предприятиям нужны чёткие правила по конфиденциальности, безопасности, доступу и человеческому контролю. Они также должны определить, как будут оценивать ИИ со временем. Переход за пределы пилота требует уверенности в том, что технология будет работать последовательно по мере роста количества взаимодействий и разнообразия ситуаций.

Информация о клиенте часто фрагментирована между системами управления взаимоотношениями с клиентами, транскриптами звонков, историями сообщений и другими корпоративными платформами. Что действительно требуется для создания единого слоя контекста клиента, и как организации могут предотвратить работу ИИ с неполной или устаревшей информацией?

Полезный слой контекста клиента начинается с соединения информации, которая объясняет, кто клиент, что уже произошло в его пути и чего он сейчас пытается достичь. Это может включать данные CRM, транскрипты звонков, истории сообщений, детали аккаунта, предыдущие сервисные взаимодействия и другие релевантные записи.

Многие компании всё ещё управляют этими элементами в разрозненных системах, что создаёт проблемы, независимо от наличия ИИ. Клиент может начать разговор в одном канале, перейти в другой и затем вынужден повторять информацию, потому что вторая система не имеет истории первого взаимодействия. ИИ делает решение этой фрагментации более важным, поскольку агент может дать полезную рекомендацию или выполнить действие только при наличии надёжного контекста.

Организациям необходимо определить, какие системы являются авторитетными для разных типов информации, и иметь процессы поддержания их актуальности. Также нужны механизмы защиты для ситуаций, когда у ИИ недостаточно контекста для уверенного действия.

Если информация отсутствует, противоречива или устарела, ИИ должен распознавать это ограничение и запрашивать уточнение или привлекать человека. Это особенно важно, когда ИИ переходит от ответов на вопросы к выполнению действий для клиентов.

Как должен выглядеть эффективный переход от виртуального агента к человеческому консультанту? Какая информация о намерении клиента, предыдущем разговоре, выполненных действиях и нерешённой проблеме должна передаваться, чтобы клиенту не пришлось начинать заново?

Клиент должен ощущать бесшовный переход как продолжение того же разговора. К моменту, когда человеческий консультант подключается к взаимодействию, он должен понять, почему клиент обратился, что уже обсуждалось, какие действия выполнил виртуальный агент и что ещё требует внимания.

Как минимум, передача должна включать намерение клиента, соответствующую историю разговора, информацию об аккаунте, необходимую для взаимодействия, любые уже выполненные шаги или проверки, а также причину эскалации виртуального агента. Если клиент уже объяснил проблему или ответил на вопрос, консультант должен иметь эту информацию под рукой.

Эта непрерывность важна, потому что один из главных источников раздражения в обслуживании клиентов — необходимость начинать всё заново. ИИ должен помогать снижать это трение, а не добавлять новые шаги.

По мере того как виртуальные агенты способны обрабатывать большую долю рутинных взаимодействий, качество перехода к человеку становится ещё более важным. Будут продолжать возникать ситуации, требующие эмпатии, суждения, креативного мышления или более тонкого решения проблем. Компаниям необходимо проектировать это с самого начала и предоставлять сотрудникам достаточно контекста, чтобы они могли эффективно продолжить разговор, начатый ИИ‑агентом, когда такие ситуации возникают.

Следующая фаза ИИ в клиентском опыте, как ожидается, будет сосредоточена меньше на отдельных инструментах и больше на интеллекте, встроенном непосредственно в существующие рабочие процессы. Как это меняет роль ИИ в контакт‑центре, и как предприятия должны решать, какие задачи полностью автоматизировать, а какие оставить в руках человека?

Встраивание ИИ в существующие рабочие процессы чрезвычайно эффективно, потому что сотрудники и клиенты не вынуждены переходить в отдельный опыт, чтобы воспользоваться его преимуществами. ИИ может поддерживать то, что уже происходит в контакт‑центре, помогая сотруднику находить информацию во время разговора, подводя итоги взаимодействия, предлагая следующий шаг или выполняя рутинный процесс для клиента.

При выборе задач для автоматизации предприятиям следует внимательно рассматривать природу и последствия задачи. Повторяющиеся взаимодействия с чёткими правилами и предсказуемыми результатами являются сильными кандидатами для более широкой автоматизации. Простой запрос по аккаунту, например, сильно отличается от разговора, включающего чувствительную жалобу, необычную ситуацию или решение, которое может существенно повлиять на клиента.

Сотрудники сохранят важную роль там, где требуются эмпатия, суждение и креативное решение проблем. ИИ также может поддерживать этих сотрудников, а не просто заменять их.

Я бы оценивал автоматизацию по опыту, который она создаёт. Если процесс становится быстрее, но приводит к большему количеству повторных контактов, эскалаций или возрастанию недовольства клиентов, компании необходимо пересмотреть дизайн рабочего процесса.

Vonage недавно представила отраслевые ИИ‑агенты для контакт‑центров в сфере здравоохранения, финансовых услуг и розничной торговли. Почему специализация по вертикалям становится важной, и как предприятие должно определить, действительно ли ИИ‑агент понимает рабочие процессы, терминологию и регулятивные требования своей отрасли?

То, как клиент взаимодействует с поставщиком медицинских услуг, может сильно отличаться от того, как он общается с финансовым институтом или розничным продавцом. Базовая технология контакт‑центра может быть схожей, но язык, рабочие процессы, ожидания клиентов и требования к взаимодействию могут значительно различаться.

Это делает отраслевой контекст всё более важным, поскольку ИИ‑агенты становятся способными делать больше, чем отвечать на простые вопросы. Агенту необходимо понимать типичные запросы клиентов, терминологию, которую используют сотрудники и клиенты, системы, задействованные в выполнении запросов, и границы того, что ему разрешено делать.

Предприятия должны оценивать отраслевые ИИ‑агенты, используя сценарии из реальной эксплуатации. Это значит тестировать типичные запросы вместе с исключениями и более сложными ситуациями. Нужно проверять, следует ли агент ожидаемому рабочему процессу, понимает ли он язык клиентов и знает ли, когда следует привлекать человека.

Организации также обязаны оценивать, как обрабатываются вопросы конфиденциальности, безопасности и регулятивных требований. Эти соображения должны быть частью процесса проектирования и оценки, а не чем‑то, что учитывается после того, как агент уже взаимодействует с клиентами.

В конечном итоге отраслевые знания становятся ценными, когда они трансформируются в более точные, уместные и полезные взаимодействия с клиентами.

По мере того как ИИ‑агенты переходят от ответов на вопросы к выполнению транзакций и действий от имени клиентов, какие меры предосторожности требуются в отношении прав доступа, конфиденциальности, «галлюцинаций», аудита и человеческого контроля?

Уровень контроля должен расти по мере возрастания ответственности ИИ‑агентов. Существует значительная разница между агентом, предоставляющим общую информацию, и агентом, вносящим изменения в аккаунт, завершающим транзакцию или выполняющим другое действие, непосредственно влияющее на клиента.

Права доступа — ключевой элемент этого. ИИ‑агент должен иметь доступ только к тем данным и системам, которые необходимы для выполнения уполномоченной задачи. Верификация личности, контроль доступа и чёткие правила использования клиентских данных также важны. Клиенты должны иметь прозрачность относительно того, как их информация обрабатывается.

Организации также нуждаются в записи того, что происходило во время взаимодействия. По мере того как агенты начинают выполнять действия, предприятия должны понимать, какая информация использовалась, какое действие было завершено и где возникла проблема, если что‑то пошло не так. Это особенно важно в чувствительных или регулируемых средах.

Человеческий контроль должен соответствовать риску задачи. Некоторые рутинные действия могут быть выполнены ИИ‑агентом автономно. Более значимые ситуации могут требовать проверки или одобрения.

ИИ также должен распознавать неопределённость. Когда информация неполна, противоречива или выходит за пределы заданных параметров, безопаснее приостановить процесс, запросить дополнительную информацию или привлечь человека, а не действовать на основе неподтверждённого предположения.

Проекты ИИ в контакт‑центрах часто оцениваются по экономии средств, отклонению звонков или сокращению среднего времени обработки. Какие дополнительные метрики должны использовать лидеры, чтобы определить, улучшает ли ИИ первую связь, удовлетворённость клиентов, опыт сотрудников, доход и долгосрочное доверие?

Метрики эффективности важны, но руководителям следует смотреть дальше, чем лишь скорость или стоимость обработки. Краткое взаимодействие не имеет большой ценности, если клиент вынужден снова обращаться, потому что проблема не была полностью решена.

Показатель первой связи (first‑contact resolution) важен именно по этой причине. Показатели повторных контактов и эскалаций также могут подсказать, действительно ли ИИ помогает клиентам или просто перемещает проблему в другое место. Удовлетворённость клиентов должна оставаться в центре внимания, поскольку опыт в конечном итоге определяет, будут ли люди продолжать доверять компании и работать с ней.

Это особенно актуально, учитывая результаты нашего исследования вовлеченности клиентов. У клиентов низкая терпимость к плохому опыту, поэтому компании следует быть осторожными, оптимизируя одну метрику эффективности в ущерб общим отношениям.

Опыт сотрудников тоже заслуживает внимания. Если ИИ предоставляет более точную информацию, берёт на себя рутинную работу и помогает сотрудникам решать более сложные задачи, лидеры должны видеть это в отзывах сотрудников и их продуктивности.

Я бы также обратил внимание на более широкие бизнес‑результаты, такие как удержание клиентов, рост аккаунтов и доход, полученный или защищённый через сервисные взаимодействия. В совокупности эти показатели дают руководителям гораздо более полную картину того, создаёт ли ИИ ценность для клиентов, сотрудников и бизнеса в долгосрочной перспективе.

Vonage работает в сфере контакт‑центров, унифицированных коммуникаций, API коммуникаций и сетевых возможностей через Ericsson. Как эти уровни могут взаимодействовать, чтобы ИИ‑агенты могли общаться и действовать через каналы без создания ещё одного фрагментированного технологического стека?

Клиенты не задумываются, происходит ли взаимодействие в платформе контакт‑центра, через коммуникационный API или мобильную сеть. Они ожидают возможность общаться через удобный им канал и продолжать взаимодействие без лишних трений. Технология, обеспечивающая такой опыт, должна поддерживать эту непрерывность.

Vonage работает с Network APIs, CPaaS, CCaaS и UCaaS, что даёт нам возможность рассматривать эти возможности как связанные части клиентского опыта. По мере того как ИИ‑агенты становятся более способными, эта связь становится всё важнее, поскольку агент может потребовать общения через один канал, доступа к контексту из другой системы и выполнения действия в ещё одном месте.

Более интегрированный подход также помогает сохранять контекст, когда клиенты переходят между голосом, сообщениями и другими каналами. Тот же принцип применяется, когда ИИ‑взаимодействие передаётся сотруднику для дальнейшего управления.

Наше партнёрство с Ericsson также создаёт возможность более тесно объединять коммуникационные приложения и сетевые возможности. Цель — обеспечить полезность этих возможностей в клиентском пути, не заставляя бизнес управлять отдельным набором разрозненных инструментов.

Можете привести один пример того, как возможности контакт‑центра, унифицированных коммуникаций, API Vonage и сетевые возможности Ericsson могут работать вместе в клиентском взаимодействии сегодня?

Хороший пример — ситуация, когда клиент звонит в контакт‑центр финансовой организации, чтобы сообщить о подозрительной транзакции или запросить изменение аккаунта.

Ещё до того, как оператор поднимет трубку, Network APIs Vonage — работающие на инфраструктуре оператора Ericsson — уже задействованы. В момент входящего звонка наша функция Identity Insights проверяет номер телефона вызывающего абонента в реальном времени, включая информацию о том, был ли недавно заменён SIM‑карт, что является сильным сигналом возможного мошенничества. Это происходит незаметно и без какого‑либо трения для клиента.

Эта сетевая аналитика напрямую поступает в контакт‑центр через Communications APIs Vonage, отображаясь в реальном времени как индикатор доверия в рабочем пространстве агента. Если агент работает в Salesforce, этот индикатор автоматически появляется в Agentforce, позволяя увидеть, подтверждена ли личность вызывающего или требуется дополнительная проверка — и всё это до начала разговора.

Одновременно Vonage Contact Center (VCC) бесшовно интегрируется с решением унифицированных коммуникаций Vonage Business Communications (VBC), соединяя его с более широкой организацией. Если агенту нужно подключить специалиста по мошенничеству или коллегу из бэк‑офиса, он видит, кто доступен в реальном времени, и может перенаправить звонок, сохранив весь контекст. Клиенту не нужно повторять информацию, а специалист присоединяется к разговору уже зная, что произошло.

Смысл этого примера в том, что ни один из уровней не работает изолированно. Сеть информирует контакт‑центр. API соединяют интеллект с рабочим процессом. Уровень унифицированных коммуникаций держит нужных людей в курсе. Клиент воспринимает всё как единое, непрерывное взаимодействие — как и должно быть.

Это тот тип интеграции, к которому мы стремимся во всех наших возможностях, и он уже доступен клиентам сегодня.

По мере того как ИИ берёт на себя всё больше рутинных клиентских взаимодействий, как вы ожидаете изменятся обязанности человеческих специалистов контакт‑центров в ближайшие три‑пять лет, и что предприятия должны начать делать сейчас, чтобы подготовить свои команды, процессы и руководство?

По мере того как ИИ будет обрабатывать большую часть рутинных взаимодействий, я ожидаю, что специалисты контакт‑центров будут тратить больше времени на ситуации, где важны человеческие навыки. Это включает сложные проблемы, необычные обстоятельства и разговоры, требующие эмпатии, суждения или креативного подхода.

Роли специалистов контакт‑центров также станут теснее связаны с ИИ. Сотрудники могут использовать ИИ для поиска информации, понимания истории взаимодействия, подведения итогов разговора или определения возможных дальнейших шагов. Это значит, что людям нужно понять, как работать с этими системами, когда им можно доверять, а когда следует оспаривать или отклонять рекомендации.

Важно, чтобы предприятия начали готовить свои команды уже сейчас, а руководство сыграет в этом критическую роль. Сотрудники должны чётко понимать, почему внедряется ИИ и как ожидается изменение их обязанностей. Обучение должно помочь им понять, как ИИ вписывается в их повседневные задачи и за что они остаются ответственны, когда ИИ задействован.

Компании также должны привлекать специалистов контакт‑центров к процессу внедрения, поскольку они ежедневно сталкиваются с вопросами клиентов, пробелами в процессах и необычными случаями. Их опыт помогает определить, где автоматизация будет полезна, и предвидеть, где она может вызвать проблемы.

В течение следующих трёх‑пяти лет я ожидаю, что самые сильные контакт‑центры будут теми, кто использует ИИ для повышения эффективности своих сотрудников, одновременно сохраняя чёткий путь к человеческой поддержке, когда клиенту это необходимо.

Спасибо за отличное интервью, читатели, желающие узнать больше, должны посетить Vonage.