<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/" xml:lang="ru" dtd-version="1.1" specific-use="eps-0.1">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">hb</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">hb</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">Хлебопечение России</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Bakery of Russia</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="ppub">2073-3569</issn>			<publisher>			<publisher-name>Общественная организация «Российский союз пекарей»</publisher-name>
</publisher>
			<self-uri xlink:href="https://hbreview.ru/index.php/hb"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">50</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>INFORMATIZATION AND MANAGEMENT</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Использование технологий искусственного интеллекта для автоматизации процессов обслуживания клиентов и повышения качества сервиса</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>The use of artificial intelligence technologies to automate customer service processes and improve the quality of service</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib>
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary">
							<surname>Рогаткин</surname>
							<given-names>Александр Викторович</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>soulman@mail.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff id="aff-1"><institution content-type="orgname">ООО «СЭРК»</institution></aff>
			<pub-date date-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub"><day>15</day><month>06</month><year>2024</year></pub-date>
				<volume seq="7">68</volume><issue>2</issue><issue-id>12</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Хлебопечение России</issue-title><issue-title xml:lang="en">Bakery of Russia</issue-title><fpage>100</fpage>
				<lpage>107</lpage>
			<permissions>
				<copyright-statement>Copyright (c) 2024 </copyright-statement>
				<copyright-year>2024</copyright-year>
				<license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0">
					<license-p>Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://hbreview.ru/index.php/hb/article/view/50/34" content-type="application/pdf"/><self-uri xlink:href="https://hbreview.ru/index.php/hb/article/view/50"/>
			
			<abstract><p>В эпоху стремительного развития цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке, компании все чаще стремятся оптимизировать процессы обслуживания клиентов и повысить качество сервиса. Одним из наиболее перспективных инструментов для достижения этих целей является искусственный интеллект (ИИ). В данной статье рассматриваются возможности применения технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для автоматизации различных аспектов клиентского сервиса. Материалы и методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, отчетов отраслевых экспертов и кейсов внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Проведен систематический обзор литературы с использованием баз данных Scopus, Web of Science и Google Scholar. Ключевыми критериями поиска были термины «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обслуживание клиентов», «качество сервиса». Из первоначальной выборки в 647 публикаций были отобраны 54 наиболее релевантные статьи для детального анализа. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий ИИ позволяет существенно повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов, снизить операционные расходы и улучшить клиентский опыт. Так, использование чат-ботов на базе обработки естественного языка дает возможность автоматизировать до 80% типовых клиентских запросов, сократив среднее время ответа с 5-10 минут до 1-2 минут. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие историю взаимодействия с клиентами, помогают персонализировать коммуникации и повысить конверсию маркетинговых кампаний на 15-20%. Компьютерное зрение успешно применяется для биометрической идентификации клиентов и повышения безопасности транзакций. В статье приводятся конкретные примеры использования ИИ такими компаниями, как Amazon, Sberbank, Alibaba, Uber.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>In an era of rapid development of digital technologies and growing competition in the market, companies are increasingly striving to optimize customer service processes and improve the quality of service. One of the most promising tools to achieve these goals is artificial intelligence (AI). This article discusses the possibilities of using AI technologies such as machine learning, natural language processing and computer vision to automate various aspects of customer service. Research materials and methods include analysis of existing scientific publications, reports from industry experts and cases of AI implementation in the customer service sector. A systematic review of the literature was conducted using the Scopus, Web of Science and Google Scholar databases. The key search criteria were the terms «artificial intelligence», «machine learning», «customer service», «quality of service». From an initial sample of 647 publications, 54 of the most relevant articles were selected for detailed analysis. The results of the study demonstrate that the introduction of AI technologies can significantly increase the efficiency and speed of customer service, reduce operating costs and improve the customer experience. Thus, the use of chatbots based on natural language processing makes it possible to automate up to 80% of typical client requests, reducing the average response time from 5-10 minutes to 1-2 minutes. Machine learning algorithms that analyze the history of customer interaction help personalize communications and increase the conversion rate of marketing campaigns by 15-20%. Computer vision has been successfully used to biometrically identify customers and enhance transaction security. The article provides specific examples of the use of AI by companies such as Amazon, Sberbank, Alibaba, and Uber.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>artificial intelligence</kwd><kwd>machine learning</kwd><kwd>natural language processing</kwd><kwd>chatbots</kwd><kwd>personalization</kwd><kwd>customer service</kwd><kwd>automation</kwd><kwd>quality of service</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>искусственный интеллект</kwd><kwd>машинное обучение</kwd><kwd>обработка естественного языка</kwd><kwd>чат-боты</kwd><kwd>персонализация</kwd><kwd>клиентский сервис</kwd><kwd>автоматизация</kwd><kwd>качество обслуживания</kwd></kwd-group><counts><page-count count="8"/></counts>
		<custom-meta-group><custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://hbreview.ru/public/journals/1/cover_issue_12_ru_RU.jpg"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group></article-meta>
	</front>
	<body><p/></body>
	<back>
		<ref-list>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Батяев М.И. Искусственный интеллект и машинное обучение в банковском деле. СПб.: Питер, 2018.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Бостром Н. Исскуственный инетеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. 760с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Гайдук А.Е., Крюкова А.А., Жавкин А.Ю. Специфика применения CRM-систем в интернет-торговле. Индустриальная экономика. 2023. № 4. С. 134-137.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Давадашев З.Ф., Устинова Н.Г. Влияние искусственного интеллекта на экономику // Эпоха науки. 2019. № 18. С. 53-57.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Зубков И.С. Кибербезопасность в банковском деле. М.: Экономика, 2020.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Иванов А.Б. Эффективность применения искусственного интеллекта в современных бизнес-процессах // Экономика и управление. 2020. № 3. С. 45-58.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Касьянов А.Н. Мобильный банкинг и цифровые финансовые услуги. М.: Дашков и К., 2021.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Ковалев М.М., Головенчик Г.Г. Цифровая экономика – шанс для Беларуси: моногр. Минск: ИЦ БГУ, 2018. 327 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Коршунов, А. В. Инновации в банковской сфере: цифровые технологии и их применение. М.: Юрайт, 2020.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Макарова Е.Л., Сердюк Н.А. CRM-система как инструмент совершенствования стратегии IT-компании. Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2020. № 2. С. 80-88</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Романов А.В., Гаврилова Т.А. Блокчейн и его влияние на банковский сектор. М.: Альпина Паблишер, 2017.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Сабанин П.Ю. Цифровая трансформация в банковском секторе. М.: Финансы и статистика, 2019.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Тюрина Д.А., Крюкова А.А. AI-технологии в революции CRM-систем. Индустриальная экономика. 2023. № 4. С. 28-31.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>
