Система контроля качества работы контакт-центров

Наша цель — превратить контакт-центр из реактивной службы в проактивную экосистему на базе ИИ. Ключевая инновация — сквозной цикл аналитики: в реальном времени ИИ помогает оператору соблюдать сценарии, а после звонка мгновенно создает саммари диалога, обеспечивая бесшовное продолжение при переводе клиента. На стратегическом уровне система классифицирует результат обращения и выявляет скрытые тенденции через кластеризацию. Это позволяет проактивно развивать продукты на основе обратной связи, устанавливая новый стандарт сервиса с решением с первого контакта.

Внедрение комплекса решений позволило вывести клиентский сервис на качественно новый уровень. Благодаря интеграции интеллектуальных систем достигнуто значительное сокращение времени обслуживания и минимизирована необходимость перевода клиентов между операторами. Существенно возросла доля вопросов, решаемых с первого обращения.

Инновационная система аналитики обеспечила возможность проактивного выявления точек роста продуктов и сервисов, что способствовало оптимизации клиентского опыта и сокращению повторных обращений. Интеллектуальный ассистент позволил повысить эффективность работы операторов при полном охвате контроля качества всех диалогов.

Проект создал прочную основу для постоянного развития клиентского опыта, сформировав экосистему, где технологии искусственного интеллекта обеспечивают устойчивое повышение качества обслуживания и способствуют достижению стратегических бизнес-целей.

ПО:

• на базе LLM Yandex(партнер ВТБ)

• Python, TensorFlow/PyTorch

• NLP-фреймворки

• Apache Kafka

• Docker, Kubernetes

• BI-система

Инфраструктура:

• GPU-серверы

• Вычислительные кластеры

• Системы хранения данных

Интеграции:

• ASR-сервис

• Корпоративные БД

• API рабочего места оператора

• CRM-система

Основная сложность заключалась в интеграции нескольких ИИ-моделей в работающую ИТ-инфраструктуру без нарушения существующих процессов. Ключевым вызовом стала организация мониторинга диалогов в реальном времени с задержкой менее 1 секунды, что потребовало оптимизации NLP-алгоритмов и обеспечения стабильности при высоких нагрузках.

Особую трудность представляла синхронизация работы различных модулей — суммаризации, классификации и кластеризации — в едином контуре. Адаптация языковых моделей под банковскую терминологию и специфические сценарии обслуживания потребовала создания специализированных датасетов и многократного обучения на реальных диалогах.

Проект представляет собой комплексную цифровую трансформацию контакт-центра через внедрение замкнутого цикла управления качеством на базе искусственного интеллекта. Решение объединяет три ключевых модуля: интеллектуальный ассистент оператора для анализа речи в реальном времени, систему онлайн суммаризации диалогов для сохранения контекста и аналитический модуль для классификации и кластеризации обращений. Интеграция в единый интерфейс рабочего места позволяет обеспечить бесшовное обслуживание, сократить время решения вопросов и выявить системные проблемы для проактивного развития продуктов. Проект устанавливает новый стандарт сервиса, где ИИ становится катализатором развития бизнеса на основе данных.

Проект реализован для всех регионов присутствия компании в РФ