Речевая аналитика

ИИ слушает все разговоры менеджеров, разбирает их по скрипту, оценивает соблюдение этапов и эмоциональный фон, подсвечивает ошибки и точки роста. Результаты автоматически передаются в CRM клиента. Проблема: ручное прослушивание охватывало менее 5% трафика — большинство ошибок и упущенных возможностей оставались незамеченными. Результат: 100% звонков разбираются автоматически за минуты — понятная оценка по критериям, эмоциональный фон, ошибки и рекомендации для каждого менеджера.

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.

Связка из двух модулей: ИИ-оценка работы сотрудников по записям с офлайн-диктофонов и звонков — и персональный ИИ-тренер, который на основе этой оценки даёт каждому сотруднику адресные рекомендации по развитию. Проблема: офлайн-консультации были «слепой зоной»: руководитель не знал, как сотрудники общаются с клиентами вживую. Результат: ИИ оценивает каждый разговор по единой шкале — и тут же ИИ-тренер выдаёт сотруднику конкретные шаги.

Полноценный продукт «под ключ»: приём звонка → транскрибация Whisper → анализ диалога по скрипту с критериями оценки → хранение в БД → удобный web-интерфейс аналитики для бизнеса. Проблема: аудио звонков копилось, но аналитика собиралась вручную: транскрибация и оценка занимали часы и не масштабировались на поток. Результат: автоматический приём, транскрибация и строгая скрипт-оценка каждого звонка. Бизнес видит аналитику в web-интерфейсе.

Веб-сервис расшифровывает приём в реальном времени и подсказывает врачу медицинские гипотезы. Отдельный раздел оптимизирует подготовку заявок на постановку инвалидности. Проблема: ручной ввод во время приёма съедал до 30% времени, а подготовка заявок на инвалидность занимала 10–12 часов у каждого из 5 специалистов. Результат: приём стал короче на 30% за счёт транскрибации, а сбор информации по каждому специалисту сократился до ~3 часов.

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.