The short answer
Эти 25 структурированных ИИ-подсказок помогают командам поддержки обрабатывать первое обращение, деэскалацию, возвраты средств, создавать базу знаний и проводить контроль качества работы агентов. Каждая подсказка включает готовые для копирования блоки кода с переменными в скобках и схему метаданных JSON для интеграции с такими платформами, как Zendesk, Intercom или Gorgias. Они разработаны для текущих моделей и включают язык, учитывающий требования соответствия.
Неопределенные входные данные приводят к неопределенным результатам. Для команд поддержки клиентов, использующих ИИ, разница между полезным, соответствующим бренду ответом и общим, создающим новую заявку, заключается в качестве подсказки. Свободные запросы, такие как «напиши ответ», оставляют слишком много на волю случая.
Структурированные подсказки с четкими переменными, контекстом и ограничениями являются основой масштабируемой ИИ-поддержки. Они обеспечивают согласованность, уменьшают галлюцинации и позволяют агентам работать быстрее. Это ключевой навык для профессионалов в области ИИ в клиентском опыте.
В ZEKAI мы проводим независимый обзор инструментов. Наши критерии ранжирования для этих подсказок просты:
- Ясность и специфичность: Оставляет ли подсказка место для двусмысленности?
- Адаптивность: Можно ли ее легко модифицировать с помощью переменных?
- Соответствие вендору: Можно ли ее сопоставить с реальным рабочим процессом службы поддержки?
- Осведомленность о соответствии: Учитывает ли она реальные юридические и брендовые риски?
Это библиотека из 25 готовых подсказок, протестированных на текущих больших языковых моделях по состоянию на сентябрь 2026 года. Каждая включает объект JSON, что упрощает их интеграцию в макросы вашей службы поддержки или внутренние инструменты.
Почему структурированные подсказки превосходят свободные запросы
Структурированная подсказка действует как подробное техническое задание для вашего ИИ-помощника. Предоставляя заполнители, определяя желаемый тон и указывая ограничения (например, длину или формат), вы направляете ИИ к единственному наилучшему ответу, а не просто к одному из многих возможных. Это сокращает время редактирования и, что более важно, минимизирует риск того, что ИИ будет придумывать политики или давать обещания, которые ваша компания не сможет выполнить.
Ущерб, присужденный клиенту после того, как чат-бот Air Canada предоставил неверную информацию о тарифах для поездок по случаю смерти близкого, что стало прецедентом для ответственности ИИ. Source: pinsentmasons.com
Печально известный случай *Moffatt v. Air Canada* является ярким напоминанием об этом риске. Авиакомпания была признана ответственной за неверную информацию, предоставленную ее чат-ботом поддержки, хотя правильная информация была доступна в другом месте на ее сайте. Структурированные подсказки с обоснованными фактами предотвращают подобные невынужденные ошибки.
Подсказки для ответа на заявки и первого контакта (5 подсказок)
Эти подсказки предназначены для первоначальных ответов, эффективной установки ожиданий и сбора информации.
Составьте ответ для первого контакта по заявке на тему [TICKET_TOPIC].
1. Подтвердите конкретную проблему пользователя: `[USER_ISSUE_SUMMARY]`.
2. Подтвердите получение их заявки и укажите ID заявки: `[TICKET_ID]`.
3. Укажите наше стандартное время ответа для этого типа проблемы: `[RESPONSE_TIME_SLA]`.
4. Если известно, упомяните специалиста или команду, которой она была передана: `[ROUTED_TEAM]`.
5. Сохраняйте эмпатичный и профессиональный тон. Не обещайте решения, только последующее уведомление.
В запросе пользователя по поводу `[TICKET_TOPIC]` отсутствует ключевая информация.
Составьте вежливый ответ, который:
1. Поблагодарит их за сообщение.
2. Четко укажет конкретную информацию, необходимую для продолжения. Перечислите ее в виде маркированного списка:
* `[REQUIRED_INFO_1]`
* `[REQUIRED_INFO_2]`
* `[REQUIRED_INFO_3]`
3. Кратко объяснит, *почему* нам нужна эта информация (например, "чтобы найти ваш аккаунт", "чтобы воспроизвести ошибку").
4. Заверит их, что их заявка будет обработана в приоритетном порядке после получения информации.
Сгенерируйте пошаговое руководство, отвечающее на вопрос пользователя: `[USER_QUESTION]`.
Пользователь использует тарифный план `[USER_PLAN_LEVEL]`.
1. Начните с прямого подтверждения: "Да, вы можете это сделать. Вот шаги:"
2. Используйте нумерованный список для шагов.
3. Ссылайтесь на конкретные элементы пользовательского интерфейса по названию (например, "Нажмите 'Настройки' на главной панели").
4. Если доступно, дайте ссылку на соответствующую статью базы знаний: `[KB_ARTICLE_URL]`.
5. Завершите приглашением задавать дополнительные вопросы.
Мы только что решили общесистемную проблему: `[ISSUE_DESCRIPTION]`.
Составьте проактивное сообщение пользователю, которого затронула эта проблема.
1. Укажите исходный ID заявки: `[TICKET_ID]`.
2. Кратко сообщите, что проблема, о которой они сообщали, теперь должна быть решена.
3. Попросите их подтвердить, работает ли все, как ожидалось, с их стороны.
4. Предоставьте прямую ссылку, где они могут проверить исправление: `[TESTING_URL]`.
5. Поблагодарите их за терпение.
Сгенерируйте соответствующее требованиям сообщение для первого контакта, включающее раскрытие информации об ИИ.
Пользователь спрашивает о `[TICKET_TOPIC]`.
1. Начните с четкого раскрытия информации, например: "Вы взаимодействуете с ИИ-помощником от [COMPANY_NAME]".
2. Предоставьте немедленную возможность эскалации к живому агенту (например, "Вы можете запросить живого оператора в любое время.").
3. Затем перейдите к ответу на первоначальный запрос пользователя на основе предоставленного контекста.
4. Сохраняйте все сообщение кратким и ясным.
Подсказки для деэскалации и эмпатии (5 подсказок)
Когда напряжение высоко, правильные слова имеют значение. Эти подсказки помогают ИИ составлять ответы, которые подтверждают чувства клиента, не давая ложных обещаний.
Пользователь выражает значительное разочарование по поводу `[USER_ISSUE]`. Он уже обращался к нам `[NUMBER_OF_CONTACTS]` раз.
Составьте эмпатичный ответ, который:
1. Использует фразы, подтверждающие их чувства (например, "Я понимаю, насколько это должно быть неприятно", "Вы правы, что расстроены.").
2. Явно извиняется за негативный опыт, не признавая вины за основную проблему. Пример: "Мне жаль, что это доставило вам неудобства."
3. Суммирует проблему своими словами, чтобы показать, что я ее понял: `[PROBLEM_SUMMARY]`.
4. Указывает немедленное следующее действие, которое я лично предпринимаю: `[AGENT_ACTION]`.
Проанализируйте следующий ответ агента и перепишите его, чтобы он был более эмпатичным и менее роботизированным.
Исходный ответ: `[ORIGINAL_RESPONSE]`
Ситуация пользователя: `[USER_SITUATION]`
Сосредоточьтесь на:
1. Замене корпоративного жаргона на простой язык.
2. Добавлении предложения, которое признает эмоциональное состояние пользователя (например, разочарование, замешательство).
3. Обеспечении точности основного сообщения и любых инструкций.
Составьте ответ, информирующий пользователя о том, что запрашиваемая им функция `[REQUESTED_FEATURE]` в настоящее время недоступна.
1. Начните с эмпатии и подтверждения ("Это отличная идея" или "Я понимаю, насколько это было бы полезно").
2. Четко, но мягко укажите, что функция на данный момент не существует.
3. Предложите жизнеспособное обходное решение, если оно есть: `[WORKAROUND_STEPS]`. Если обходного решения нет, четко укажите это.
4. Объясните, что вы официально регистрируете их запрос в команде продукта. Упомяните, что их обратная связь ценна.
5. Не указывайте сроки и не обещайте, что это будет реализовано.
Пользователь жалуется на плохой опыт взаимодействия с предыдущим агентом поддержки или на предыдущее взаимодействие. Его ссылка: `[PREVIOUS_TICKET_ID]`.
Составьте ответ, который:
1. Извиняется за то, что предыдущий опыт не оправдал их ожиданий.
2. Не обвиняет предыдущего агента. Сосредоточьтесь на опыте пользователя.
3. Принимает ответственность за проблему сейчас. ("Я взял на себя ответственность за эту заявку, чтобы довести ее до конца.")
4. Просит краткое изложение нерешенной проблемы, чтобы убедиться, что у вас есть полный контекст, не заставляя их повторять все.
Сообщения пользователя становятся гневными, написанными заглавными буквами и неконструктивными.
Составьте короткое, твердое и профессиональное сообщение для "сброса".
1. Прямо признайте их разочарование.
2. Заявите о своей цели: "Моя цель — решить эту проблему для вас, но для этого мне нужна ваша помощь."
3. Перезапустите разговор, задав один четкий, конкретный вопрос, который поможет продвинуть проблему вперед. Пример: "Чтобы продолжить, не могли бы вы предоставить мне номер счета из вашего письма с подтверждением?"
4. Избегайте эмоционального языка. Будьте спокойным якорем.
Подсказки для возвратов, выставления счетов и исключений из политики (4 подсказки)
Деньги — деликатная тема. Эти подсказки обеспечивают ясность и соблюдение политики.
Пользователь оспаривает списание `[CHARGE_AMOUNT]` от `[CHARGE_DATE]`.
Составьте четкое объяснение.
1. Укажите конкретный номер счета или заказа: `[INVOICE_ID]`.
2. Разбейте списание на отдельные позиции из счета (например, "Подписка на Pro Plan: $XX", "Плата за перерасход: $Y").
3. Дайте ссылку на соответствующие условия обслуживания или страницу с ценами, объясняющую это списание: `[POLICY_URL]`.
4. Используйте простой, прямой язык. Избегайте бухгалтерского жаргона.
Пользователь имеет право на возврат средств за `[PRODUCT/SERVICE]` в соответствии с нашей политикой.
Составьте сообщение, подтверждающее возврат.
1. Четко укажите, что возврат обработан.
2. Укажите сумму возвращаемых средств: `[REFUND_AMOUNT]`.
3. Сообщите, сколько времени потребуется для поступления средств на их счет (например, "5-10 рабочих дней").
4. Упомяните ID исходной транзакции для их записей: `[TRANSACTION_ID]`.
5. Завершите на позитивной и полезной ноте.
Пользователь запрашивает возврат средств за `[PRODUCT/SERVICE]`, но его запрос выходит за рамки нашей политики возврата, потому что `[REASON_FOR_DENIAL]`.
Составьте твердый, но эмпатичный отказ.
1. Признайте их запрос и покажите, что вы его рассмотрели.
2. Четко укажите, что запрос выходит за рамки политики возврата.
3. Кратко и нейтрально объясните конкретное правило политики, которое применяется (например, "Возвраты доступны только в течение 30 дней с момента покупки.").
4. Дайте ссылку на публичную страницу политики возврата: `[POLICY_URL]`.
5. Если возможно, предложите альтернативу, например, скидку на будущую покупку или понижение тарифного плана. `[ALTERNATIVE_OFFER]`. Не предлагайте это, если нет подходящей альтернативы.
Как менеджер, я одобрил одноразовое исключение из нашей политики для этого пользователя в отношении `[POLICY_ISSUE]`.
Составьте сообщение, которое четко это доносит.
1. Укажите, что вы рассмотрели их конкретную ситуацию.
2. Четко заявите, что вы делаете *одноразовое исключение*.
3. Объясните результат исключения (например, "мы произвели полный возврат средств", "мы продлили вашу пробную версию").
4. Мягко повторите стандартную политику, чтобы управлять будущими ожиданиями.
5. Используйте позитивный тон "рад помочь".
Подсказки для создания базы знаний и FAQ (4 подсказки)
Превратите разговоры поддержки в ресурсы самообслуживания.
Проанализируйте следующую стенограмму заявки в службу поддержки и суммируйте ее в одну пару "Вопрос-Ответ" для нашего FAQ.
Стенограмма: `[TICKET_TRANSCRIPT]`
1. **Вопрос:** Сформулируйте основную проблему пользователя как четкий, искомый вопрос.
2. **Ответ:** Напишите краткий, пошаговый ответ, который решает вопрос, основываясь на окончательном решении в заявке.
3. Удалите всю персонально идентифицируемую информацию (ПДн).
4. Конечный результат должен быть на простом языке, а не историей заявки.
Проанализируйте эти 5 заявок в службу поддержки. Выявите общую тему или вопрос, на который НЕ отвечают наши текущие статьи базы знаний.
Заявка 1: `[TICKET_1_SUMMARY]`
Заявка 2: `[TICKET_2_SUMMARY]`
Заявка 3: `[TICKET_3_SUMMARY]`
Заявка 4: `[TICKET_4_SUMMARY]`
Заявка 5: `[TICKET_5_SUMMARY]`
Текущие заголовки БЗ: `[KB_TITLES_LIST]`
Выведите одно предложение, описывающее пробел в знаниях. Пример: "У нас нет статьи, объясняющей, как интегрироваться с новой версией X API.
Составьте новую статью базы знаний на основе следующей информации.
**Тема:** `[ARTICLE_TOPIC]`
**Целевая аудитория:** `[AUDIENCE_DESCRIPTION]` (например, "Новые пользователи", "Разработчики")
**Ключевые шаги/информация для включения:**
* `[POINT_1]`
* `[POINT_2]`
* `[POINT_3]`
**Структура:**
1. **Заголовок:** Четкий, ориентированный на действие заголовок.
2. **Введение:** Одно предложение, суммирующее, что статья помогает пользователю сделать.
3. **Предварительные условия:** Маркированный список всего, что нужно пользователю перед началом.
4. **Шаги:** Нумерованный список с четкими инструкциями.
5. **Устранение неполадок/FAQ:** Небольшой раздел с 1-2 распространенными проблемами и их решениями.
Перепишите следующую статью базы знаний, чтобы она была более обнаруживаемой поисковыми системами и легче сканировалась пользователями.
**Исходный текст статьи:** `[ARTICLE_TEXT]`
**Основное ключевое слово:** `[KEYWORD]`
**Инструкции:**
1. Убедитесь, что основное ключевое слово находится в заголовке (H1) и хотя бы в одном подзаголовке (H2).
2. Разбейте длинные абзацы на более короткие.
3. Используйте маркированные или нумерованные списки, где это уместно.
4. Добавьте "TL;DR" или "В этой статье" сводку вверху.
5. Выделите ключевые термины жирным шрифтом для лучшей читаемости.
Подсказки для контроля качества, коучинга и обучения агентов (4 подсказки)
Используйте ИИ для оценки взаимодействий и создания учебных материалов.
Оцените производительность агента в следующей стенограмме заявки по нашей рубрике контроля качества. Присвойте оценку от 1 до 5 для каждой категории и краткое обоснование.
**Стенограмма:** `[TICKET_TRANSCRIPT]`
**Рубрика контроля качества:**
1. **Начало:** Было ли оно персонализированным и оперативным?
2. **Идентификация проблемы:** Правильно ли агент определил истинную проблему пользователя?
3. **Тон и эмпатия:** Был ли тон уместным и эмпатичным?
4. **Качество решения:** Было ли решение точным и хорошо объясненным?
5. **Завершение:** Было ли завершение четким и подтверждало ли оно решение?
Выведите в формате таблицы Markdown.
Просмотрите следующее взаимодействие агента. Выявите самую большую возможность для коучинга агента.
**Стенограмма:** `[TICKET_TRANSCRIPT]`
Сосредоточьтесь на поведении, а не на личности. Сформулируйте возможность конструктивно.
Пример вывода: "Агент мог бы более эффективно деэскалировать ситуацию, заранее подтвердив разочарование клиента, прежде чем переходить к решению.
На основе сложной заявки ниже создайте сценарий ролевой игры для тренировочной сессии.
**Краткое описание сложной заявки:** `[TICKET_SUMMARY]`
**Вывод сценария:**
1. **Персонаж клиента:** Краткое описание клиента (например, "Расстроенный, нетехнический, уже дважды пытался исправить").
2. **Начальная фраза:** Точная фраза, которую должен использовать "клиент" для начала ролевой игры.
3. **"Поворот":** Скрытая информация или недопонимание, которое агент должен раскрыть.
4. **Желаемый результат:** Как выглядит успешное разрешение.
Создайте вопрос с множественным выбором для викторины на основе этой неоднозначной заявки в службу поддержки.
**Краткое описание заявки:** `[TICKET_SUMMARY]`
**Инструкции:**
1. Задайте вопрос "Какой следующий шаг будет лучшим?".
2. Предоставьте четыре варианта:
* A - Идеальный, по всем правилам ответ.
* B - Правдоподобный, но неверный ответ.
* C - Распространенный, но неэффективный ответ.
* D - Ответ, нарушающий политику.
3. Укажите правильный ответ и дайте краткое объяснение, почему он лучший выбор, а остальные неверны.
Подсказки для эскалации и соблюдения требований (3 подсказки)
Эти подсказки помогают управлять рисками, как юридическими, так и репутационными.
Дата вступления в силу статьи 50 Закона ЕС об ИИ, которая обязывает информировать пользователей о том, что они взаимодействуют с системой ИИ. Source: iapp.org
Подготовьте краткое резюме этой беседы для эскалации к живому агенту. Агент занят и должен понять ситуацию менее чем за 15 секунд.
**Стенограмма разговора:** `[CONVERSATION_TRANSCRIPT]`
**Резюме должно включать:**
1. **Пользователь:** `[USER_NAME_OR_ID]`
2. **Проблема:** Одно предложение, суммирующее проблему.
3. **История:** Что было предпринято до сих пор (например, "ИИ предложил очистить кэш, пользователь говорит, что это не помогло").
4. **Эмоциональное состояние пользователя:** (например, "Спокойный", "Расстроенный", "Запутавшийся").
5. **Конкретный вопрос для решения:** Точный вопрос, на который должен ответить человек.
Проанализируйте следующий черновик ответа на предмет любого языка, который может быть расценен как обещание, гарантия, признание вины или юридически обязывающее заявление.
**Черновик ответа:** `[DRAFT_RESPONSE]`
Если обнаружен чувствительный язык, идентифицируйте конкретную фразу и предложите более безопасную альтернативу.
Пример вывода:
- **Фраза:** "Я гарантирую, что это решит вашу проблему."
- **Риск:** Создает обещание, которое мы, возможно, не сможем выполнить.
- **Предложение:** "Это рекомендуемый следующий шаг, и он решает проблему для большинства пользователей.
Просмотрите следующую беседу с клиентом и отредактируйте всю персонально идентифицируемую информацию (ПДн) перед отправкой ее в отдел разработки в рамках отчета об ошибке.
**Исходная стенограмма:** `[ORIGINAL_TRANSCRIPT]`
**ПДн для редактирования:**
- Имена
- Адреса электронной почты
- Номера телефонов
- Физические адреса
- IP-адреса
- Номера счетов или ID пользователей
Замените каждую часть ПДн на заполнитель, например `[REDACTED_EMAIL]` или `[REDACTED_NAME]`. Сохраните остальное содержание и структуру беседы.
Какие инструменты поддерживают это нативно?
Хотя эти подсказки можно использовать с любым ИИ общего назначения, таким как ChatGPT или Claude, их истинная сила проявляется при интеграции в вашу службу поддержки. По состоянию на сентябрь 2026 года основные платформы имеют разные подходы к автоматизации подсказок.
Intercom Fin
Лучше всего подходит для автономного решения, но тарификация идет за результат, а не за подсказку.
Лучше всего подходит для автономного решения, но тарификация идет за результат, а не за подсказку.
- Price from
- $0.99/resolution
- Free tier
- подтверждено: 14-дневная неограниченная пробная версия, затем без бесплатного тарифа
ИИ-агент Intercom Fin разработан для автономного решения проблем. Вы не «подсказываете» ему для каждой заявки; вы обучаете его на своей базе знаний и определяете рабочие процессы. Подсказки здесь наиболее полезны для создания *контента*, который использует Fin, или для агентов, использующих функции AI Copilot. По состоянию на сентябрь 2026 года Fin стоит $0.99 за успешное решение в дополнение к лицензиям на рабочие места.
Zendesk AI
Мощное решение для помощи агентам и кастомных ботов, но ИИ — это дорогое дополнение.
Мощное решение для помощи агентам и кастомных ботов, но ИИ — это дорогое дополнение.
- Price from
- $50/agent/mo + overage
- Free tier
- подтверждено: Небольшой лимит по каждому тарифу, затем платно.
Zendesk предлагает набор ИИ-инструментов, включая ИИ-агента для автоматизации и функции Copilot для живых агентов. Эти подсказки идеально подходят для создания макросов, которые агенты могут использовать с Copilot для составления ответов, суммирования заявок или изменения тона. Дополнение Advanced AI стоит около $50/агент/месяц, а автоматические решения тарифицируются отдельно сверх небольшого лимита.
Gorgias AI
Непревзойденно для автоматизации Shopify, но ИИ тарифицируется и может быть дорогим.
Непревзойденно для автоматизации Shopify, но ИИ тарифицируется и может быть дорогим.
- Price from
- $1.50/AI conversation
- Free tier
- подтверждено: Нет бесплатного тарифа для функций ИИ.
Gorgias превосходно проявляет себя в электронной коммерции, особенно для магазинов Shopify. Его ИИ может выполнять действия (например, проверять статус заказа или обрабатывать возвраты) напрямую. Подсказки для выставления счетов, возвратов и конкретных вопросов по продуктам идеально подходят. ИИ Gorgias тарифицируется за автоматизированную беседу, что, по некоторым данным, составляет $1.50 в дополнение к тарифному плану службы поддержки на основе заявок.
| Категория подсказок | Лучше всего подходит: Intercom Fin | Лучше всего подходит: Zendesk AI | Лучше всего подходит: Gorgias AI |
|---|---|---|---|
| Первое обращение и раскрытие информации | Нативно обрабатывается рабочими процессами приветствия Fin. | Отлично подходит для создания соответствующих макросов для агентов. | Хорошо, может быть встроено в автоматизированные потоки. |
| Деэскалация и эмпатия | Только помощь агентам; Fin не предназначен для этого. | Наиболее подходящий вариант; идеально подходит для корректировки тона с помощью Copilot. | Только помощь агентам. |
| Выставление счетов и возвраты | Может обрабатывать, если определены рабочие процессы. | Хорошо для составления ответов агентов. | Отлично. Нативно понимает данные заказа. |
| Создание базы знаний | Основная функция Fin — использование БЗ, а не ее написание. | Сильный вариант использования для суммирования заявок. | Хорошо для генерации FAQ из заявок, связанных с Shopify. |
| Контроль качества и обучение | Не является основной функцией. | Наиболее подходящий вариант для оценки заявок и обучения. | Возможно, но не является основной функцией. |
| Эскалация и соответствие требованиям | Нативно обрабатывает пути эскалации. | Отлично подходит для редактирования ПДн и суммирования эскалаций. | Хорошо для редактирования ПДн в контексте электронной коммерции. |
Swipe the table sideways →
IN Tool review Intercom — read our full review Pricing, free tier and where it falls short ZE Tool review Zendesk — read our full review Pricing, free tier and where it falls shortСоздание библиотеки подсказок для вашей команды
Не позволяйте этой странице быть единственным местом хранения ваших подсказок. Наиболее эффективные команды поддержки создают и поддерживают общую библиотеку подсказок внутри своей внутренней документации или службы поддержки.
- Начните с малого: Выберите 5 наиболее распространенных, повторяющихся типов заявок и создайте идеальную подсказку для каждого.
- Используйте соглашение об именовании: Система, такая как
cs_[use_case]_[version](например,cs_refund_denial_002), упрощает поиск и обновление подсказок. - Проверяйте и итерируйте: Раз в месяц просматривайте наиболее часто используемые подсказки. Производят ли они по-прежнему отличные результаты? Можно ли их улучшить?
- Отслеживайте производительность: Если ваши инструменты позволяют, отслеживайте метрики, такие как «время до первого ответа» или «решения в одно касание» для заявок, которые использовали стандартную подсказку, по сравнению с теми, которые не использовали. Данные оправдают затраченное время.
Инвестиции в высококачественную библиотеку подсказок окупаются повышением эффективности агентов, удовлетворенности клиентов и снижением рисков. Для команд, серьезно относящихся к использованию ИИ в своих рабочих процессах поддержки, это больше не является необязательным. Узнайте больше о масштабировании вашей команды в нашем Центре профессий ИИ для поддержки клиентов.
Как написать хорошую ИИ-подсказку для обслуживания клиентов?
О: Хорошая подсказка является конкретной, предоставляет контекст и устанавливает ограничения. Включите проблему пользователя, определите желаемый тон, укажите формат вывода (например, список или таблицу) и скажите ИИ, что *не* следует делать (например, «не обещайте сроки»). Использование переменных в скобках для персонализации помогает создавать многоразовые шаблоны.
Что такое подсказки ChatGPT для обслуживания клиентов?
О: Это инструкции, данные моделям, таким как ChatGPT, для генерации ответов в сценариях поддержки. Они могут варьироваться от составления простого приветственного письма до написания сложного сообщения для деэскалации. Для профессионального использования подсказки должны включать переменные для деталей заявки, указывать профессиональный тон и ссылаться на политику компании, чтобы избежать общих или неверных ответов.
Может ли ИИ генерировать автоматические ответы для поддержки клиентов?
О: Да. ИИ-платформы, такие как Intercom Fin и Zendesk AI, могут генерировать автоматические ответы. Более простые системы используют триггеры по ключевым словам, в то время как продвинутые ИИ-агенты используют понимание естественного языка для интерпретации намерения пользователя, извлечения ответов из базы знаний и даже разрешения заявки без участия человека.
Как использовать ИИ-подсказки Zendesk?
О: В Zendesk подсказки наиболее эффективны, когда они сохранены как макросы для использования агентами с функциями AI Copilot. Агент может применить макрос, содержащий структурированную подсказку, к заявке, и ИИ поможет составить ответ, суммировать беседу или изменить тон, который затем агент может просмотреть и отправить.
Как использовать подсказки Intercom Fin?
О: Intercom Fin разработан для полной автоматизации, поэтому вы обычно не используете «подсказки» для каждой заявки. Вместо этого вы обучаете Fin на своей базе знаний и настраиваете рабочие процессы. Подсказки в этом руководстве лучше всего использовать для создания высококачественного, структурированного контента, на который Fin опирается для предоставления точных ответов.
Применяется ли Закон ЕС об ИИ к чат-ботам поддержки клиентов?
О: Да. По состоянию на 2 августа 2026 года статья 50 Закона ЕС об ИИ требует, чтобы пользователи были четко информированы о том, что они взаимодействуют с системой ИИ, если это не очевидно. Это относится к чат-ботам и голосовым ботам поддержки клиентов, обслуживающим пользователей в Европейском Союзе.
Несут ли компании ответственность за то, что говорят их ИИ-чат-боты?
О: Да, и все больше. Дело *Moffatt v. Air Canada* 2024 года создало прецедент, когда компания была признана ответственной за предоставление ее чат-ботом неверной информации о политике клиенту, хотя правильная информация была доступна в другом месте на веб-сайте. Это подчеркивает важность обеспечения точности информации, предоставляемой ИИ.
Что дальше
Три маршрута, подобранные на основе того, что вы только что прочли.
Источники (21)
- https://gaicc.org/blog/ai-chatbot-governance-article-50/
- https://disclosed.sh/learn/law/eu
- https://www.americanbar.org/groups/business_law/resources/business-law-today/2024-february/bc-tribunal-confirms-companies-remain-liable-information-provided-ai-chatbot/
- https://www.getmyai.ai/blog/eu-ai-act-ai-chatbots-guide/
- https://www.mccarthy.ca/en/insights/blogs/techlex/moffatt-v-air-canada-misrepresentation-ai-chatbot
- https://data-en-maatschappij.ai/en/publications/canada-moffatt-v-air-canada-bccrt
- https://secureprivacy.ai/blog/eu-ai-act-article-50-transparency-obligations-for-chatbots-and-deepfakes-2026
- https://www.pinsentmasons.com/out-law/news/air-canada-chatbot-case-highlights-ai-liability-risks
- https://www.litigate.com/whose-responsibility-is-it-anyway-chatbots-and-legal-issues-in-moffatt-v-air-canada/pdf
- https://www.dragapp.com/blog/gorgias-pricing/
- https://www.intercom.com/learning-center/best-help-desk-software
- https://www.sparrowdesk.com/blogs/intercom-pricing
- https://istarsoft.com/guides/intercom-fin-seat-outcomes-monthly-annual/
- https://aicustomerservice.cc/tools/gorgias
- https://www.eesel.ai/blog/zendesk-support-pricing-explained-in-2026
- https://sensbot.ai/compare/sensbot-vs-gorgias/
- https://www.sparrowdesk.com/blogs/zendesk-pricing
- https://www.amio.io/blog/zendesk-chat-review-2026-features-alternatives
- https://cxsupport.crayon.com/hc/en-us/articles/38828897217693-Zendesk-Product-Update-September-2026-Relationship-Fields-AI-Translations-and-Audio-Comments
Zekai первым в Google
Еженедельный ИИ-дайджест для вашей профессии
Одно письмо в неделю: изменения в ИИ, которые действительно касаются вашей профессии — сервисы, скидки и что с этим делать.

