Комунальне господарство майбутнього з голосовим агентом зі штучним інтелектом: більше жодного очікування на лінії! Штучний інтелект у телефоні змінює послуги, що надаються постачальниками енергії

Більше жодного очікування на лінії: Штучний інтелект на телефоні – пілотний проект від Зігбурга стає взірцем для галузі

Енергетичний перехід ставить багато комунальних підприємств на межі можливостей: зростаючий попит, спричинений новим законодавством, сонячними установками та динамічними тарифами, стикається з критичною нестачею кваліфікованих працівників. Щоб протистояти цьому тиску та значно полегшити навантаження на обслуговуючий персонал, Rheinische Energie AG (rhenag) робить новаторський крок. Завдяки впровадженню найсучасніших голосових агентів зі штучним інтелектом, стандартні запити, такі як показники лічильників або коригування платежів, будуть оброблятися повністю автоматично по телефону – природним голосом та без громіздких меню з клавіатурою. Цей амбітний пілотний проект у Зігбурзі має на меті не лише підвищити власну ефективність, але й слугувати взірцем для всього ландшафту комунальних послуг Німеччини. Але як можна досягти делікатного балансу між максимальною технологічною автоматизацією та орієнтацією на клієнта, яка є такою важливою для регіональних постачальників енергії?

Пов'язано з цим:

• Штучний інтелект для корпоративного голосового зв'язку: майже в 100 разів дешевше, ніж кол-центри – як голосовий штучний інтелект революціонізує світ бізнесу

Голосові асистенти замість циклів очікування – тиха революція комунальних служб

Rheinische Energie AG (rhenag) просуває впровадження голосових агентів зі штучним інтелектом у службу підтримки клієнтів, щоб автоматизувати стандартні запити, такі як зняття показників лічильників та коригування платежів у майбутньому, тим самим звільняючи можливості для індивідуальних консультацій.

Пілотний проєкт із символічним значенням для цілої галузі

У своєму відділенні в Зігбурзі, де базується її бізнес з енергетичних послуг та розподілу електроенергії й газу, rhenag зараз тестує голосове рішення, яке в майбутньому буде доступне для інших муніципальних комунальних підприємств. Передумова цього проекту зовсім не тривіальна: поточний енергетичний перехід призводить до помітного зростання кількості запитів клієнтів до муніципальних комунальних підприємств та відомих постачальників енергетичних послуг. Окрім класичних запитів, таких як зміни щомісячних платежів або показань лічильників, виникають дедалі складніші питання щодо інтелектуальних систем обліку, фотоелектричних систем, балконних електростанцій, а також політичних змін, місцевих будівельних майданчиків та поточних пропозицій. Ця складна ситуація впливає на галузь, яка вже перебуває під значним структурним тиском. Згідно з дослідженням муніципальних комунальних підприємств, проведеним BDEW та EY за 2025 рік, 86 відсотків опитаних муніципальних комунальних підприємств оцінюють вплив існуючих правових та регуляторних вимог на свою діяльність як досить негативний, тоді як індекс витрат на бюрократію для енергетичного сектору знизився приблизно на 30 відсотків від загальної економіки між 2021 і 2023 роками.

Особливо в часи великої невизначеності, давно існуючі, регіонально вкорінені комунальні компанії набувають значення для споживачів, оскільки довіра стає дефіцитним ресурсом у часи змін. Однак, самої цієї довіри недостатньо, якщо операційні потужності обробки більше не можуть встигати за обсягом запитів. Розширення сервісного бізнесу є одним з ключових стратегічних пріоритетів rhenag, і впровадження голосового агента на основі штучного інтелекту логічно вписується в цей напрямок.

Як голосовий бот відокремлює рутинну роботу від справжніх консультацій

Принцип нового рішення надзвичайно прагматичний: голосовий помічник на базі штучного інтелекту розроблений для компетентної та незалежної відповіді та обробки повторюваних стандартизованих запитів, таких як показники лічильників. Це звільняє добре навчений обслуговуючий персонал, щоб присвятити більше часу роз'ясненню окремих питань, пов'язаних з договором, які неможливо втиснути в жорсткий формат запитань і відповідей. Розподіл завдань у групі відповідає чіткій логіці: хоча розробка стандартизованих ІТ-додатків відбувається централізовано в Кельні, rhenag Energie в Зігбурзі виступає практичним та пілотним користувачем різних рішень. Польове випробування не обмежується однією компанією, а одночасно проводиться в мережевих дочірніх компаніях rhenag Rhein-Sieg Netz та Westerwald-Netz, що забезпечує ширшу базу даних та більш надійне розуміння можливості перенесення технології.

Мотивація для такого підходу випливає з досвіду багатьох муніципальних комунальних підприємств: зростаюча нестача кваліфікованих працівників, помітний тиск на витрати та зростання вимог клієнтів до швидкої обробки заявок – це галузеві явища, які впливають на кожне комунальне підприємство. Ця оцінка узгоджується з незалежними аналізами консалтингової компанії Hays з питань персоналу, які вказують на те, що енергетичний сектор може зіткнутися з нестачею понад 400 000 працівників до 2030 року, тоді як очікується, що понад 70 відсотків нинішнього основного персоналу комунальних підприємств до того часу вийде на пенсію. Перевага внутрішньої пілотної фази очевидна: невизначеності та технічні проблеми під час впровадження можна буде виявити та вирішити швидше в контрольованому середовищі, перш ніж подальша розробка рішення буде доступна іншим муніципальним комунальним підприємствам.

Зігбург як взірець для всього ландшафту комунальних послуг

У цьому контексті rhenag Energie чітко розглядає себе як зразкове муніципальне комунальне підприємство, яке впроваджує нові рішення, тестує їх у поточній експлуатації, а потім розповсюджує перевірену версію серед інших муніципальних комунальних підприємств. Ця роль випробувального майданчика для всієї галузі є економічно виправданою: компанії, що беруть участь у пілотному проекті, фактично виступають групою закупівель базових ІТ-послуг, дозволяючи зацікавленим муніципальним комунальним підприємствам скористатися привабливими умовами та отримати доступ до вже перевірених на практиці додатків, замість того, щоб починати з нуля. Ця модель доповнюється стандартними варіантами використання, які можна використовувати повторно безпосередньо без дорогої індивідуальної розробки.

Справжнім вузьким місцем, яке має вирішити ця стратегія, є не загальна нестача персоналу, а радше його неправильний розподіл. Висококваліфікований обслуговуючий персонал, який хоче розробляти індивідуальні рішення для домівок клієнтів, насправді витрачає значну частину свого робочого часу на повторювані стандартні запити, такі як коригування щомісячних платежів. Цей неправильний розподіл можна проілюструвати конкретними цифрами: лише rhenag Energie отримує близько 100 000 запитів на рік щодо показників лічильників та щомісячних платежів. Компанія очікує близько 400 000 транзакцій обробки та приблизно 200 000 телефонних дзвінків до 2026 року. Ці цифри демонструють потенціал автоматизації, властивий, здавалося б, тривіальним рутинним процесам, якщо їх розглядати порівняно із загальною кількістю взаємодій з клієнтами.

Також варто зазначити еталон, за яким тепер оцінюються очікування клієнтів. Стандарти обслуговування більше не визначаються власною галуззю чи місцевими конкурентами, а радше тим, як великі інтернет-магазини ставляться до своїх клієнтів, що суттєво формує очікування щодо цілодобової доступності. Постачальники енергії, яких оцінюють за цим еталоном, навряд чи можуть дозволити собі пропонувати години обслуговування з 9:00 до 17:00 у будні дні, не ризикуючи невдоволенням клієнтів. Аналіз, проведений TMT Labs, підкреслює цей висновок, показуючи, що німецькі постачальники енергії щорічно обробляють понад 120 мільйонів контактів з клієнтами, причому 41 відсоток клієнтів незадоволені доступністю.

Зв'язок між людьми попри штучний інтелект – тонка грань

Для технологічної реалізації rhenag вже успішно використовує рішення від постачальників Parloa та logen.ai у своїх мережевих дочірніх компаніях Rhein-Sieg Netz та Westerwald-Netz, яке тепер також використовуватиметься в rhenag Energie. Ключова відмінність від класичних текстових чат-ботів полягає в якості голосу: голосовий агент на базі штучного інтелекту пропонує людський голос, який створює враження справжньої розмови, замість того, щоб стикатися з клієнтами за допомогою впізнаваної синтетичної роботизованої мови. Вбудований механізм безпеки є важливим: щойно система виявляє, що запит відхиляється від заздалегідь визначеного стандарту, вона негайно пересилає розмову представнику служби підтримки.

Ця логіка маршрутизації не є технічною приміткою, а основою всієї стратегії. Основне переконання полягає в тому, що штучний інтелект повинен підтримувати, а не замінювати людей. Клієнти повинні відчувати, що вони мають справу з компанією, де справжні люди поруч з ними та мають для них час, тому що, коли справа доходить до індивідуальних та складних питань, дуже мало людей хочуть розмовляти з системою, яка виглядає як робот. Ця оцінка узгоджується з досвідом інших постачальників енергії: наприклад, у флагманському проекті EnBW було показано, що голосові роботи наразі можуть повністю автоматично вирішувати близько 20 відсотків справ, тоді як 80 відсотків все ще передаються до людських консультантів. Це ілюструє, що голосовий ШІ в енергетичному секторі наразі функціонує не стільки як повна заміна, скільки як інтелектуальний попередній фільтр та драйвер ефективності у фоновому режимі.

Фактичне впровадження в rhenag відбувається поетапно, щоб мінімізувати ризики та систематично накопичувати досвід. Спочатку голосовий бот використовуватиметься для більшості застосувань, таких як зняття показників лічильників, які особливо часто використовуються напередодні щорічного виставлення рахунків. На другому етапі голосовий агент зі штучним інтелектом оброблятиме зміни до щомісячних платежів. Третій етап розширення в rhenag Energie активує консьєрж-службу, яка інтелектуально попередньо сортуватиме запити клієнтів: абонентам потрібно просто описати свою проблему власними словами, після чого їх буде автоматично перенаправлено до відповідного відділу. Громіздкі, жорсткі голосові меню з інструкціями, такими як натискання певних цифрових клавіш, повністю виключаються. Особливо делікатні теми, такі як повідомлення про несправності, явно виключаються з системи та негайно пересилаються співробітникам-людям або безпосередньо до відповідального центру управління, що демонструє, що аспекти безпеки явно мають перевагу над чистою логікою автоматизації в конструкції системи.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Економічний розрахунок, що лежить в основі міжгрупової співпраці

Навіть під час поточної фази розробки, rhenag підтримує тісний контакт із зацікавленими партнерами з питань комунальних послуг, щоб адаптувати рішення до їхніх конкретних потреб з самого початку. Пропоновані послуги виходять за рамки простої розробки програмного забезпечення та включають налаштування, хостинг та технічну інтеграцію з існуючими ІТ-системами відповідних компаній-партнерів, що робить особливо важливим раннє спілкування про місцеві умови. Одночасно триває внутрішня розробка різних модулів для різних вимог до застосувань, що вказує на модульну платформенну стратегію, яку можна гнучко адаптувати до розміру та ІТ-ландшафту кожного комунального підприємства.

З економічної точки зору, цей підхід відповідає схемі, яка давно склалася в платформній економіці, але все ще є відносно новою в енергетичному секторі з його традиційно фрагментованою структурою муніципальних комунальних підприємств. Замість того, щоб кожне окреме комунальне підприємство розробляло власне рішення на основі штучного інтелекту самостійно, з власним бюджетом та ризиками, об'єднання попиту створює групу закупівель, яка може реалізувати економію від масштабу у витратах на ліцензування, зусиллях з впровадження та постійній підтримці. Для менших муніципальних комунальних підприємств, яким часто бракує як необхідного ІТ-персоналу, так і бюджету на розробку незалежної стратегії ШІ, ця модель пропонує прагматичний доступ до технологій, які в іншому випадку були б зарезервовані для великих корпорацій. Водночас, позиціонуючи себе на ранніх етапах ринку як постачальник перевіреного рішення, rhenag забезпечує собі стратегічно вигідну роль у мінливому конкурентному середовищі галузі, де сервісні підприємства набувають все більшого значення.

З міжгалузевої точки зору, інвестиції в голосовий штучний інтелект також можна інтерпретувати як реакцію на структурний тиск на витрати, який виходить далеко за межі окремих компаній. Аналіз ринку програм обслуговування клієнтів на основі штучного інтелекту показує, що автоматизовані системи можуть вирішувати запити на підтримку за частку вартості людського агента, що дозволяє компаніям досягти значної економії коштів та помітного зменшення робочого навантаження, пов'язаного з рутинними запитами. Якщо таке підвищення ефективності можна буде перенести, навіть частково, на енергетичний сектор, це стане значним економічним важелем, особливо враховуючи вищезгадані обсяги запитів у кілька сотень тисяч випадків на рік лише для середнього регіонального комунального підприємства.

Пов'язано з цим:

• Керована платформа штучного інтелекту

Між підвищенням ефективності та культурною стриманістю – критична оцінка

Незважаючи на виправданий ентузіазм щодо потенціалу ефективності, цей розвиток також заслуговує на тверезий, критичний розгляд. Історично енергетичний сектор є консервативною, високорегульованою та орієнтованою на надійність галуззю, де довіра традиційно будувалася через особисті, довгострокові стосунки з клієнтами. Тому впровадження голосового штучного інтелекту в цьому чутливому середовищі несе певний репутаційний ризик, якщо технологія не зможе забезпечити обіцяний користувацький досвід на практиці або призведе до розчарування у зв'язку зі складнішими проблемами. Свідоме рішення використовувати бота виключно для чітко визначених стандартних випадків та негайно передавати будь-яке відхилення оператору-людині є, таким чином, не стільки технічним обмеженням, скільки стратегічною стратегією зменшення ризиків, яка свідомо надає пріоритет довгостроковій довірі над короткостроковими вигодами від автоматизації.

Водночас, погляд на інших учасників ринку показує, що rhenag аж ніяк не єдина компанія, яка дотримується цієї стратегії. За останні роки з'явилася велика кількість спеціалізованих постачальників голосових та чат-технологій ШІ для енергетичного сектору, наприклад, у сферах зчитування лічильників, тарифної інформації та управління несправностями, що свідчить про широку галузеву конвергенцію до розмовного ШІ. Великі корпорації, такі як EnBW, також вже досягли вимірних результатів завдяки власним рішенням для голосових роботів та агентів, таким як автоматизовані звіти про виклики, які заощаджують близько 45 секунд часу обробки на виклик і, з кількома сотнями тисяч викликів щорічно, призводять до значного сукупного підвищення ефективності. Ці приклади свідчать про те, що питання про те, чи буде голосовий ШІ використовуватися в обслуговуванні клієнтів в енергетичному секторі, полягає не в тому, чи буде технологія розгорнута, а в тому, як і коли вона буде впроваджена.

Ще один критичний аспект стосується гарантії зайнятості та прийняття серед існуючого обслуговуючого персоналу. В офіційних повідомленнях постійно наголошується, що цей крок стосується не скорочення робочих місць, а перерозподілу кадрових ресурсів на користь більш цінних, більш індивідуалізованих консалтингових завдань. Враховуючи задокументовану нестачу кваліфікованих працівників в енергетичному секторі, підтверджену численними незалежними дослідженнями, цей аргумент видається цілком правдоподібним, оскільки наразі в галузі бракує не стільки завдань, що потребують кваліфікованого персоналу, скільки достатньої кількості самого кваліфікованого персоналу. Тим не менш, ще належить з'ясувати, чи можна буде реалізувати цю логіку перерозподілу на практиці протягом багатьох років, чи економічний тиск зрештою призведе до фактичного скорочення штату в постраждалих обслуговуючих відділах, як тільки технології стануть достатньо просунутими для самостійної обробки складніших запитів.

Чи стане голосовий чат-бот новим стандартом у муніципальних службах?

Швидке поширення голосових рішень на основі штучного інтелекту в енергетичному секторі Німеччини переконливо свідчить про те, що автоматизовані голосові помічники, ймовірно, стануть невід'ємною частиною обслуговування клієнтів у муніципальних комунальних підприємствах протягом найближчих років. Поєднання структурної нестачі кваліфікованих працівників, зростаючих регуляторних вимог, зростаючих обсягів запитів через енергетичний перехід та змінених очікувань клієнтів щодо доступності створює економічний тиск, якого мало хто з комунальних підприємств може уникнути назавжди. Модель rhenag, з її поєднанням внутрішнього пілотування, масштабування в масштабах всієї групи та навмисно консервативної, заснованої на довірі філософії автоматизації, забезпечує чудовий план, який суттєво відрізняється від суто технологічних підходів.

Вирішальним фактором для довгострокового успіху таких проектів буде те, чи вдасться підтримувати баланс між підвищенням ефективності та особистою взаємодією, а не поступово переходити до чистої автоматизації під тиском витрат. Найближчі роки покажуть, чи можна реально перенести модельну стратегію комунального господарства на інші муніципальні підприємства, чи ж окремі ІТ-ландшафти, різні структури клієнтів та регіональні особливості зрештою накладуть суворіші обмеження на ці амбіції масштабування, ніж передбачається зараз.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

 

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

 

 

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

У промисловому B2B сталий бізнес-відносини рідко виникають за одну ніч. Вони розвиваються крок за кроком – через видимість, професійну релевантність, повторювані точки дотику та зростання довіри. 4-етапна модель Xpert.Digital саме це і робить: вона пропонує структурований шлях, який починається з керованої точки входу та може перерости в глибшу співпрацю в розвитку бізнесу, якщо це необхідно.

Замість того, щоб покладатися на гучні маркетингові обіцянки, ця модель ставить на перший план відносини. Компанії починають з чітко визначених, легко обчислюваних показників, а потім, виходячи з власного досвіду, вирішують, наскільки вони хочуть розширити співпрацю. Ключовим фактором для цього безперешкодного процесу побудови довіри є те, що платформа повністю уникає надокучливої ​​реклами, тому редакційна увага залишається виключно на експертизі компаній.

Більше інформації тут:

• Від видимості до довіри: Ваш масштабований шлях з Xpert.Digital