От 60 до 80% обращений в контакт-центр - это повторяющиеся вопросы. «Где посылка», «статус полиса», «как оплатить квитанцию», «статус заказа». Оператор отвечает на них вручную, а в пиковые периоды линия перегружается, и клиент ждет.
Контроль качества при этом обычно держится на выборочной прослушке. Супервизор или отдел качества успевает вручную прослушать от 2 до 5% звонков, и по этой выборке судит обо всей работе линии. Нарушения скрипта, навязывание услуг (mis-selling), сорванные возражения и сигналы недовольства на остальных 95-98% звонков остаются невидимыми, пока не превращаются в жалобу или отток.
Классическая речевая аналитика по ключевым словам эту задачу закрывает лишь отчасти. Она находит заранее заданные слова, но плохо понимает смысл разговора - иронию, подтекст, обход скрипта другими словами. Поэтому отчеты приходится вычитывать вручную, и часть смысла теряется.
Ниже технические решения с витрины (демонстрационного сайта) платформы svaya.bm-it.ru, которые закрывают эту задачу. Каждое уже запущено на нашем образце данных, а те из них, где стоит режим «Запуск на своих данных», вы можете проверить на своем файле.
По нашим наблюдениям, руководитель группы операторов успевает разобрать 2-3 разговора из 100, а о разговоре, после которого клиент ушел недовольным, узнает по жалобе, потому что запись до жалобы не слушали.
Обращения обычно приходят текстом в свободной форме. Тему, срочность и ответственного определяют вручную.
Больше половины обращений в поддержку составляют типовые вопросы вида «где мой заказ», и клиент ждет оператора там, где ответ уже стоит в учетной системе.
Простой чат-бот отвечает словами, а клиенту часто нужно действие (перенести доставку, оформить возврат, сменить адрес). На фразе «передаю оператору» польза бота заканчивается.
Соблюдение сценария, обещания оператора, тон и итог разговора проверяются по вашему чек-листу во всех разговорах, а не в выборке.
Обращения раскладываются по темам и срочности, руководитель видит, о чем спрашивают чаще всего и где растет очередь.
Разбор с низкой уверенностью система помечает сама. Порог уверенности настраивается, обход человека невозможен по построению.
ФИО, телефоны, номера счетов и карт заменяются условными обозначениями до отправки текста за пределы ваших серверов.
Ниже настройки, которые делаются под вашу компанию. Делает это ваша команда инструментами платформы, а мы проверяем результат на контрольных точках пилота.
Что проверять в разговоре и по каким темам раскладывать обращения, задается формами редактора, без программирования.
Записи и расшифровки разговоров загружаются файлами или приходят из вашей платформы контакт-центра по открытому протоколу MCP.
Где обращение закрывается действием в системе, а где нужен человек, объявляется заранее в маршруте задачи.
Введите три числа. Параметры расчета показаны под результатом и подтверждаются на бесплатной диагностике (первом шаге пилота, он описан ниже). Пилот заменяет эту оценку замером эффекта на ваших данных.
Расчет по вашим данным и нашим параметрам на 2026 год. Стоимость лицензии в расчет не входит, она зависит от объема обработки (числа разобранных разговоров в год), и мы называем ее после диагностики.
Здесь важно различать два слоя. Голосовые боты и речевая аналитика на российском рынке в основном работают на классических технологиях распознавания и классификации намерений, а генеративные языковые модели (LLM) добавляются поверх них новым слоем в 2024-2025 годах. Публичных кейсов именно с LLM-слоем пока немного, и мы приводим их отдельно от кейсов классической автоматизации.
Этот разрыв между распространенной классической автоматизацией и редким пока LLM-слоем и есть наша работа. Мы приносим в контакт-центр смысловую речевую аналитику и генеративного голосового агента поверх той платформы, которая у вас уже стоит. Отраслевую специфику контакт-центра с ее регуляторикой и публичными кейсами разбираем на страницах вертикалей - страхование, банки, логистика и девелопмент.
Условия, при которых мы не рекомендуем начинать проект.
Интеграция с платформой, телефонией и CRM стоит примерно одинаково при любом потоке, поэтому на малом потоке она не окупается.
Тогда голосовому агенту и боту нечего закрывать без оператора, и экономия не набирается.
Без них качество ответов падает, а поддерживать их актуальность некому.
Если вы не уверены, попадает ли ваша компания под эти условия в вашем случае, это и есть предмет бесплатной диагностики. По ее итогам мы говорим, окупится проект или нет, в том числе когда ответ отрицательный.
Разбираем поток разговоров и обращений, ваш чек-лист качества и то, откуда берутся расшифровки. Выбираем одну метрику.
Ваши ИТ-специалисты разворачивают платформу, ваша команда прогоняет пакет калибровки на своих разговорах. Оценки сверяет ваш супервизор, пока метрика не подтверждена.
Подключаются остальные каналы и линии, результат уходит в вашу систему учета клиентов. Установка та же.
Лицензия нужна на каждую установку платформы на ваших серверах. Она действует на основную версию платформы, номер которой указан в лицензионном договоре. Первый год технической поддержки и обновлений входит в стоимость лицензии, а со второго года поддержку вы оплачиваете ежегодно по этому договору.
Прикладные задачи (например, разбор входящих счетов или ответы сотрудникам по регламентам) лицензируются отдельно от платформы, по годам. Диагностика (шаг 1) бесплатна. После нее вы оплачиваете вперед первый год лицензии на задачу, выбранную для пилота. Запуск и масштабирование (шаги 2 и 3) идут в счет этой оплаты, поэтому отдельно за пилот платить не нужно. Если пилот не дал согласованного значения метрики, продлевать эту лицензию вы не обязаны.
Платформу разворачивают ваши ИТ-специалисты, а от нас консультации и приемки результата на контрольных точках пилота.
Готовые коннекторы к 1С и системам с протоколом MCP настраивает ваша команда в пилоте. Остальные интеграции и перевод в промышленную эксплуатацию, то есть запуск для всех сотрудников после пилота, оцениваются и оплачиваются отдельно.
Облако оплачивается за каждое рабочее место, а первые 30 дней бесплатны.
Классическая речевая аналитика для колл-центра, как правило, ищет в расшифровках звонков заданные слова по словарям, и пополнять словари вручную обычно приходится вашим сотрудникам. Речевая аналитика на LLM (больших языковых моделях) читает разговор целиком и оценивает смысл, поэтому она способна отличить жалобу от уточняющего вопроса клиента и тогда, когда слово «жалоба» в разговоре не звучало. Разница для руководителя контакт-центра в том, что в отчет аналитики на LLM попадает и недовольство, высказанное клиентом своими словами, а по классической аналитике такой звонок обычно виден только после того, как сотрудник добавит в словарь новые слова. Разбирать 100% звонков умеет и классическая аналитика, и аналитика на LLM, при условии что в контакт-центре записываются все звонки. Поэтому полный разбор отличает обе эти технологии от ручной прослушки, где супервизор обычно успевает проверить только выборку звонков.
По нашему опыту внедрений, окупаемость речевой аналитики зависит от свойств потока звонков сильнее, чем от числа операторов. Штат в 10-20 операторов обрабатывает очень разный поток, потому что на коротких типовых обращениях оператор принимает за смену больше звонков, чем на длинных консультациях. Поэтому окупаемость мы считаем по трем свойствам потока.
Если поток мал, скачет от месяца к месяцу или почти целиком состоит из уникальных обращений, мы не рекомендуем начинать внедрение речевой аналитики. Достаточен ли поток звонков в вашем колл-центре для окупаемости, мы разбираем на бесплатной диагностике.
Как правило, нет. Речевая аналитика встает LLM-слоем над действующей инфраструктурой контакт-центра. Записи звонков мы берем из действующей АТС через ее API или из папки, куда АТС складывает записи. Если ваша АТС умеет записывать звонки, запись включаем в ее настройках мы или ваш подрядчик по телефонии. Если не умеет или не отдает файлы наружу, рядом с ней ставим отдельную систему записи разговоров. Отдельная система записи разговоров ставится рядом с АТС, сама АТС остается прежней. Платформа контакт-центра и CRM тоже остаются прежними. Голосовой ИИ-агент, который разобран выше на этой странице, принимает звонок, распознает речь клиента и отвечает голосом. Он подключается к действующей телефонии, поэтому замены АТС тоже не требует.
Записи звонков мы не выносим ни к себе, ни во внешнее облако. Если ваша АТС стоит внутри вашей сети, записи не покидают эту сеть. Если телефония облачная, LLM-слой забирает записи из нее в периметр вашей компании, то есть в ту сеть и на те серверы, которые компания контролирует. Дальше записи звонков этот периметр не покидают, потому что сам LLM-слой мы ставим там же. Внутри периметра LLM-слой распознает запись звонка в текст расшифровки и маскирует в тексте персональные данные (например, имена, телефоны и номера договоров). За периметр, в облачную LLM, уходит уже замаскированный текст расшифровки, и саму облачную LLM мы берем с размещением в России (например, GigaChat или YandexGPT). Если же вместо облачной LLM внутри периметра развернута своя, за периметр не уходит и текст расшифровки. При этом маскирование не снимает с вашей компании обязанностей по 152-ФЗ (закону о персональных данных). Вам все равно нужно законное основание для обработки персональных данных (по нашему опыту внедрений, в контакт-центрах это чаще всего согласие клиента или исполнение договора с ним), а базы, в которые собираются персональные данные граждан России, закон требует держать на серверах в России.
Отрасль попадает сюда, если технические решения этой задачи входят в ее каталог.
Четыре материала, с которых стоит начать знакомство с платформой.
Требования к серверуПроцессоры, память, диски и видеокарты для установки в закрытом контуре
Модули платформы14 модулей платформы, от обработки запроса до выпуска обновлений
Как устроена платформаОбзор механизмов платформы и того, где проходят границы ее самостоятельности
Презентация платформыPDF на 79 страниц с помодульным разбором платформы, 24 МБ
Опишите, какие документы или данные войдут в пилот и кто будет ими пользоваться. Руководитель ИИ-направления БизнесМатики ответит предложением, где названы объем пилота, метрика и срок.
Хотите сначала запустить техническое решение сами? Заведите учетную запись на витрине и запустите техническое решение на своем файле. Для заявки учетная запись не нужна.
