Как применяется GenAI в речевой аналитике
По оценкам TelecomDaily, объем рынка речевой аналитики в России должен вырасти на 14% и составить 1,349 млрд руб. в 2024 году, а в 2025-м прибавить еще 16% и достичь 1,568 млрд руб. Среди наиболее перспективных направлений развития технологии эксперты отметили использование LLM-моделеи для анализа данных.
Ранее речевая аналитика использовалась, как правило, для помощи руководителям отдела аудита и другим менеджерам, которые оценивают эффективность работы операторов кол-центра. Генеративный ИИ, наоборот, применялся в качестве ассистента для сотрудников — например, в маркетинге для генерации контента или в рекрутменте для подготовки первичной коммуникации с кандидатами. Однако бизнес регулярно тестирует новые сценарии использования генеративного ИИ — в том числе в рамках интеграции с технологиями речевой аналитики.
Где уже применяются генеративные нейросети?
Усовершенствованный анализ коммуникаций
Генеративный ИИ повышает качество решений в сфере речевой аналитики, анализируя диалоги по гораздо большему количеству показателей. Среди ключевых кейсов можно выделить:
- оценку следования скрипту и качества звонка;
- анализ обратной связи клиентов из разных источников;
- распознавание контекста и эмоций оператора или клиента.
Платформа AudioInsights от компании Raft расшифровывает запись разговора и анализирует ее по множеству критериев с помощью генеративного ИИ. Для этого пользователь с помощью шаблонов формирует запрос к нейросети для анализа (промпт). По оценкам Raft, при анализе работы операторов кол-центра клиенты экономят не менее половины стоимости оценки звонка и значительно повышают эффективность их работы. Например, клиника «Аллергомед» с помощью сервиса смогла повысить объем анализируемых звонков с 7% до 100%, ИИ-система автоматически проверяет 3500 звонков в день.
Автоматизация кол-центра
Генеративный искусственный интеллект постепенно становится ассистентом операторов кол-центра. Нейросеть может следить за сценарием разговора и подсказывать сотруднику ответ на вопрос собеседника или советовать, что сказать, например, если клиент чем-то недоволен, а также автоматически заполнять данные клиента в CRM-системе.
В России эта технология также используется: например, «МегаФон» провел пилот по использованию генеративных нейросетей для подготовки краткого содержания диалога с клиентами. Это помогает быстрее обрабатывать повторные обращения: если клиент снова позвонит в компанию, то оператор увидит в системе результат его общения с другим сотрудником.
ПСБ в пилотном режиме интегрировал GPT-модель в чат-боты для общения с бизнесом. Клиенты могут задать нейросети любой вопрос, даже не касающийся обращения в банк. В компании уверены, что это позволит решить все задачи пользователей в одном канале и соответственно сэкономить время.
Универсальный Gen AI
Многие компании стремятся создать универсальные сервисы, которые будут выполнять множество задач и закрывать потребности нескольких подразделений кол-центра и сотрудников разных уровней. В частности, такие решения способны:
- анализировать разговоры с клиентом;
- искать информацию в базах данных;
- автоматически генерировать письма и ответы;
- создавать чат-ботов и голосовых ассистентов для коммуникации с клиентом.
В 2024 году MTS AI запустила большую языковую модель Cotype (ex. MTS AI Chat), рассчитанную на корпоративный сектор. Она напишет текст должностной инструкции, вакансии или делового письма, ответит на вопросы сотрудников и обращения граждан, структурирует и извлечет информацию из любого документа, составит краткое содержание переписки или расшифровки звонка и заполнит карточку сделки в CRM-системе.
Компания использует функционал Cotype в сервисе AI-аналитики коммуникаций WordPulse. Единая система может помочь и операторам в общении с клиентами, и менеджерам в анализе их эффективности. Интеграция генеративной сети позволит аналитикам найти в огромных массивах данных информацию для отчета, используя запросы на естественном языке: например, «собери положительные отзывы о доставке за прошлый год».
В конце 2023 года ЦРТ объявил о разработке SpeechXplore — сервиса онлайн-обработки коммуникаций на основе GigaChat. Это позволяет не только анализировать обращения клиентов, но и суммировать содержание диалогов, оценивать их результативность и тональность. Поскольку данные анализируются сразу во время звонка, оператор может дать более точный ответ и прогнозировать изменение клиентских предпочтений.
Автоматизация бэк-офиса
Генеративный ИИ способен закрыть потребности контакт-центров и в смежных бизнес-процессах, которые также влияют на удовлетворенность клиентов. Среди основных сценариев использования Gen AI в этих целях можно выделить:
- суммирование документов и совещаний;
- автозаполнение документов и баз данных;
- поиск и выдача информации из корпоративных источников;
- анализ документов.
Компания Rubbles запустила серию решений на базе генеративного ИИ, с помощью которых можно ускорить разработку программных продуктов, внедрить цифрового ассистента для сотрудников или сделать приложение для решения любых задач компании. Например, Rubbles Legal Copilot составляет краткие выжимки из сложных юридических текстов, а также быстро находит информацию среди документов и уточняет детали их содержания. Это может быть полезно сотрудникам телеком-операторов при общении с абонентами, которым нужно уточнить детали договора и тарифа. По оценкам компании, технология позволяет автоматизировать до 44% рутинных задач и до 20% сократить время для принятия решений сотрудниками.
ООО «МТС ИИ»
Реклама