Abstract
<jats:p>У статті представлено формалізовану метрику індексу емоційно-когнітивного резонансу (ECR), розроблену для кількісного оцінювання здатності CRM-систем забезпечувати узгоджену, контекстно адаптовану взаємодію з користувачем. На відміну від традиційних підходів, що аналізують емоційні та когнітивні процеси окремо, запропонована модель інтегрує три ключові компоненти – ER (Emotion Recognition), CR (Cognitive Recognition) та AL (Adaptive Learning) – у єдиний індекс, що відображає рівень емоційно-когнітивного резонансу. Кожен параметр нормується в діапазоні 0–3 за критеріями реальної функціональності: точності розпізнавання емоцій, глибини визначення намірів та здатності системи до автономної адаптації в режимі реального часу. Мультиплікативна природа формули забезпечує виявлення вузьких місць системи: навіть високий розвиток окремих модулів не може компенсувати слабкість хоча б одного компонента, що унеможливлює формування резонансної відповіді. Методика дослідження включає порівняльний аналіз восьми провідних CRM-платформ, серед яких Salesforce, Microsoft Dynamics 365, SAP C/4HANA, Oracle CX, HubSpot, Pega CRM, Zoho CRM, SugarCRM. Оцінювання здійснювалося шляхом експертного аналізу їхніх функціональних можливостей, зокрема модулів розпізнавання емоцій, технологій NLU/NLP для визначення намірів та здатності до адаптивного онлайн-навчання. Результати показали значну нерівномірність розвитку компонентів ER, CR та AL у сучасних CRM-системах. Переважна більшість продуктів реалізує емоційний аналіз лише на рівні полярності (позитивний/ негативний/ нейтральний), а модулі когнітивного розпізнавання часто обмежені кластеризацією тематики або попередньо налаштованими сценаріями. Механізми адаптивного навчання зафіксовані лише у поодиноких рішень, здебільшого у формі періодичного оновлення моделей. Отримані результати демонструють актуальність ECR як інструменту оцінювання зрілості AI-компонентів CRM-систем та підкреслюють потребу у переході від ізольованих модулів аналізу до інтегрованих агентних рішень. Запропонована метрика може бути використана для порівняння платформ, визначення напрямів їх удосконалення та формування вимог до CRM нового покоління, орієнтованих на резонансну, контекстно чутливу взаємодію з користувачем. Результати дослідження формують методологічну базу для подальшого вдосконалення інтелектуальних агентів. Визначено конкретні технологічні обмеження поточних платформ, які необхідно подолати для створення емпатичних AI-систем, здатних знижувати рівень когнітивного дисонансу користувачів у критичних ситуаціях (фінанси, сервісна підтримка тощо). Ринок CRM-систем перебуває на етапі фрагментованого інтелекту, перехід до систем з емоційно-когнітивним резонансом вимагає зміни парадигми від логіки заснованої на правилах до політик, керованих функцією винагороди, що базується на мінімізації емоційного розриву між агентом та клієнтом.</jats:p>