NLP и чат-боты

Интеллектуальный бот определяет один из 16 психотипов собеседника по стилю общения и адаптирует стратегию ведения диалога — от первого касания до подписания партнёрского договора. Проблема: «холодные» шаблонные рассылки давали низкую конверсию: одно письмо — на тысячи разных людей. Результат: бот находит мотиваторы кандидата и подбирает аргументы — конверсия в партнёры выросла на 45%.

Виртуальный помощник для сайта и соцсетей: консультирует пациентов по процедурам, подбирает специалиста и записывает на приём — с интеграцией в МИС клиники. Проблема: 40% потенциальных лидов терялись: пациенты обращались в нерабочее время и не получали ответа. Результат: мгновенные квалифицированные ответы 24/7, бесшовная запись в МИС клиники.

Цифровой 3D-аватар с голосовым управлением, синтезом речи и распознаванием эмоций. Имитирует мимику и ведёт живой диалог с клиентами. Проблема: текстовые боты вызывают низкую вовлечённость — пользователи уходят с сайта. Результат: аватар автоматизирует 80% обращений, уровень вовлечённости — на уровне живого менеджера.

Бот за 2–3 минуты анализирует любой коммерческий сайт, формирует базу знаний и начинает вести продажи как опытный эксперт по продукту. Проблема: запуск нового продукта тормозился неделями обучения менеджеров и ботов — продавать никто не готов. Результат: виртуальный менеджер готов сразу после «прочтения» сайта — конверсия выросла на 45%.

Система подсказок для администраторов: в реальном времени анализирует жалобы пациента, рекомендует нужного врача, время записи и вежливые формулировки при возражениях. Проблема: человеческие ошибки при записи к специалистам и несоблюдение стандарта сервиса. Результат: подсказки в реальном времени, аргументация по возражениям — стандарт сервиса соблюдается.

Социальный хаб собирает посты и комментарии по группам тем, важных для оценки социальной обстановки внутри отслеживаемого объекта — города, района или региона. Теплота оценивается ИИ, а специалист может скорректировать разметку вручную. Проблема: ручной сбор информации по вверенной территории занимал у специалиста от 30 до 90 минут. Результат: автоматический сбор в единую ленту с ИИ-оценкой и возможностью её скорректировать, а тепловая карта визуализирует результаты по всем участкам.

Сервис парсит информацию из источников по списку конкурентов, категоризирует её и оценивает воздействие с помощью ИИ. Результат отдаётся в BI в виде дашбордов, а агентный сценарий сам пополняет список источников. Проблема: сбор и обработка занимали у аналитика до 2 часов, после чего данные передавались в отдел BI для отрисовки дашборда. Результат: автоматический парсинг по фиксированному регламенту с ИИ-категоризацией, оценкой влияния и рекомендациями к действию.

Голосовой ИИ-агент не только отвечает на вопросы клиента, но и выполняет действия в CRM, а также справляется с нетривиальными обращениями на входящих и исходящих звонках. Проблема: 70% входящих звонков в колл-центр требуют лишь уточнения информации и не нуждаются в подключении менеджера. Результат: входящие звонки полностью обрабатывает голосовой агент, а переключение на менеджера происходит только на сложных вопросах.