- Рейтинг рассчитывает взвешенные оценки. Система динамически пересчитывает показатели при каждом новом голосе, учитывая весовые коэффициенты и мультикритериальную оценку. Текущее значение рейтинга может демонстрировать нелинейную динамику.
-
489
Опубликовано проектов
-
457
Оставлено комментариев
-
3070
Количество голосов
ИИ и речевая аналитика в клиентском сервисе нового поколения
-
Руководитель проекта со стороны заказчика
Илья Грознов
Национальная система маркировки «Честный знак»
Руководитель клиентского сервиса
-
Категория
-
Номинация
-
Цели
Создать интеллектуальную платформу клиентского сервиса, способную обрабатывать 100% обращений пользователей национальной системы цифровой маркировки. Обеспечить персонализированное и точное обслуживание, повысить производительность операторов, сократить нагрузку на контакт-центр и автоматизировать контроль качества. Внедрение ИИ позволило стандартизировать процессы, ускорить аналитическую обработку звонков и улучшить взаимодействие с клиентами, включая первичную маршрутизацию и автоматический обзвон.
-
Сроки выполнения
февраль, 2024 — август, 2025 -
Год завершения проекта
2025
-
Масштаб проекта
100 автоматизированных рабочих мест -
Результаты
100% обращений проходят автоматический анализ вместо выборочной проверки (до 20% ранее);
Вероятность обнаружения проблемных диалогов выросла с 2,5% до 100%;
Доля диалогов со словами-паразитами снизилась в 6 раз;
Производительность контролёров выросла на 20%;
First Call Resolution превысил 80%;
Внедрение голосового робота позволило автоматизировать первичную маршрутизацию и сбор информации, ускорив обработку обращений и создание карточек клиентов.
-
Уникальность проекта
Проект уникален комплексным подходом: объединение речевой аналитики, ИИ, голосового робота и CRM в единую, обучающуюся и масштабируемую систему. Решение автоматически анализирует 100% звонков, определяет тематику, фиксирует эмоциональный фон, выявляет причины негативных обращений и поддерживает операторов в реальном времени. При этом ИТ-инфраструктура остаётся простой и прозрачной, а бизнес-процессы стандартизированы и легко адаптируются. Такой уровень интеграции ИИ в контакт-центр в условиях строгой регуляторной среды является уникальным на рынке.
-
Использованное ПО
ASR (распознавание речи), NLU (понимание естественного языка), NER (определение сущностей), Dialog Composer, CRM, WFM, базы знаний, речевая аналитика BSS, голосовой робот, интеграционные модули.
-
Решение из каталога Global CIO
В проекте не используются решения из каталога Global CIO
-
Сложность реализации
Проект требовал интеграции нескольких технологий ИИ с существующей ИТ-инфраструктурой крупной национальной системы, масштабируемости для сотен тысяч пользователей и строгого соблюдения регуляторных требований. Необходимо было автоматизировать обработку тысяч звонков ежедневно, обеспечить точность анализа, прозрачность бизнес-процессов и удобство для операторов, при этом сохранив возможность быстрого обучения и адаптации системы.
-
Описание
Национальная система маркировки обслуживает более 850 000 участников и свыше 3 млн пользователей мобильного приложения, ежедневно обрабатывая около 7 500 обращений. С ростом нагрузки возникла необходимость в интеллектуальном решении, которое обеспечивало бы высокое качество сервиса и контроль всех процессов.
Команда ITFB Group совместно с BSS и внутренним клиентским сервисом реализовала платформу на базе ИИ и речевой аналитики, которая:
Автоматически тематизирует все звонки, фиксирует эмоциональные маркеры и выражения недовольства;
Сокращает рутинную работу операторов и контролёров, повышая производительность и точность ответов;
Голосовой робот собирает ключевые данные до соединения с оператором и автоматически создаёт карточки клиентов в CRM;
Обеспечивает обзвон аптек для уточнения наличия жизненно важных препаратов;
Поддерживает аналитический контур для мониторинга качества, обучения и прогнозирования обращений;
Интегрирован со всеми основными системами: CRM, базой знаний, WFM, речевой аналитикой.
Проект построен на масштабируемой архитектуре, позволяющей добавлять новые сценарии, товарные группы и типы обращений без доработки ИТ-инфраструктуры.
-
География проекта
Российская Федерация, национальная система цифровой маркировки «Честный знак», федеральные участники и пользователи приложения.
-
Заказчик
Честный знак
-
ИТ-поставщики
-
ITFB Group
-
-
Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам войти в систему или зарегистрироваться.
Наталья Романова
ООО АЙТИЭФБИ ГРУПП
Директор по развитию
Ольга Шевченко
НПФ "Будущее"
Руководитель проекта
Илья Грознов
Национальная система маркировки «Честный знак»
Руководитель клиентского сервиса
- Робот сразу получил возможность давать точные ответы.
- Аналитика стала автоматически проверять, использует ли оператор правильные статьи из БЗ.
- Мы замкнули обратную связь: аналитика выявляет пробелы в знаниях, мы их оперативно заполняем в БЗ, все системы мгновенно становятся умнее.
Если бы это было точечное решение «под контроль качества», мы бы получили просто ещё одну папку с документами. А мы построили живую, самообучающуюся систему, которая стала фундаментом для всего нашего ИИ-сервиса. Именно это позволило масштабироваться и быстро реагировать на изменения в регуляторике.Александр Коняшкин
Гринатом
Начальник управления доверенных ИТ-сервисов
Илья Грознов
Национальная система маркировки «Честный знак»
Руководитель клиентского сервиса
- NER выуживает конкретные факты: номера кодов маркировки (GTIN, КМ), ИНН компаний, названия товаров — всё, что нужно для автоматического заполнения карточки обращения.
- NLU понимает смысл, а не просто слова. Она определяет тему из сотни возможных, улавливает контекст и даже эмоциональный фон.
Dialog Composer. Эта технология позволяет нам быстро создавать и менять сценарии диалогов без программирования. Например, её использует наш голосовой робот для ведения диалога. Главное её преимущество — гибкость. Когда в законах о маркировке происходят изменения (а это часто), наши методологи без помощи программистов могут за пару дней собрать новый сценарий для робота или для подсказок оператору. Это не жёсткий код, а визуальный конструктор.Проще говоря, цепочка работает так: система слышит звонок (ASR), понимает, о чём именно идёт речь (NLU+NER), вытаскивает нужные номера и данные (NER), а затем либо помогает оператору, либо сама ведёт диалог (Dialog Composer).