Сибирские сети

Задача: Создание AI-системы, анализирующей входящие звонки клиентов для: 1) Автоматического перенаправления запроса в правильный отдел. 2) Определения эмоционального фона общения операторов 1-й линии (тональность, эмоции). Проблема клиента - Ежедневно обрабатывается множество звонков в службе поддержки. - Руководство тратит много времени на прослушку звонков для контроля качества. - Часто запросы неправильно направляются, вызывая задержки и недовольство клиентов. - Отсуствие объективной оценки работы операторов: эмоции, вежливость, стресс и скрипты остаются без контроля. - Ресурс операционного контроля перегружен: возможность пропуска инцидентов и спад клиентского опыта.

Решение: - Интеграция с IP-телефонией или CRM для перехвата записи звонков. - Распознавание речи (Speech-to-text) + NLP-модуль для определения темы запроса. - Построение маршрутизации: запрос автоматически перенаправляется в отдел (техподдержка, бухгалтерия, рекламация и т.д.). - Эмоциональный анализ речи оператора (тональность, стресс, позитив, негатив). - Дашборд для руководителя: распределение запросов, мониторинг операторов, отчеты и метрики качества. Предполагаемые результаты: - Скорость обработки запроса: запрос направляется в нужный отдел в 90–100% случаев, вместо ручного варианта (~60–70% точности). - Экономия времени: сокращение ручной проверки звонков на 70–90%. - Улучшение качества обслуживания: снижение неправильной маршрутизации, оперативное вмешательство при негативных эмоциях клиентов/операторов. - Повышение KPI операторов: анализ тональности позволяет тренировать агентов, снижать агрессию и повышать стандарты общения.

- Колл-центры и службы поддержки (сотни звонков в день): Автоматизация маршрутизации и контроля качества - B2C-компании: банки, страхование, интернет-провайдеры: Улучшение клиентского опыта, снижение потерь клиентов - Службы доставки / ЖКХ: Быстрый редирект звонков по категориям (техника, оплата, рекламации) - Любая компания с многоканальным входом: Масштабируемый контроль и автоматизация