AI-контроль качества коммуникаций для медицинской сети

Задача клиента и исходная проблема

В проекте заказчику из сферы «медицинской сети» требовалось находить отклонения в звонках и переписке по согласованному чек-листу без случайной выборки.

До запуска проекта руководитель мог проверить только небольшую часть коммуникаций и видел проблему уже после жалобы клиента.

Что именно реализовали

Основой решения стал следующий сценарий: ИИ-ассистент берет на себя повторяющийся этап процесса, собирает нужные данные и передает сотруднику только случаи, где требуется решение человека.

• Транскрибация.
• Чек-лист.
• Риски.
• Цитаты.
• Очередь проверки.
• Права доступа.
• Журнал действий.
• Уведомления.
• Контроль исключений и запуск на реальном потоке.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   В проекте заказчику из сферы «медицинской сети» требовалось находить отклонения в звонках и переписке по согласованному чек-листу без случайной выборки.

2. 02

   Подготовка контекста

   Основой решения стал следующий сценарий: ИИ-ассистент берет на себя повторяющийся этап процесса, собирает нужные данные и передает сотруднику только случаи, где требуется решение человека.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри решения предусмотрены транскрибация, чек-лист, риски, цитаты, очередь проверки, права доступа, журнал действий, уведомления, контроль исключений и запуск на реальном потоке.

4. 04

   Передача результата

   В контуре решения связаны CRM, база знаний, email, API.

5. 05

   Рабочий эффект

   После внедрения решения руководитель видит системные ошибки раньше и обучает команду на реальных примерах.

Техническая логика и интеграции

Внутри решения предусмотрены транскрибация, чек-лист, риски, цитаты, очередь проверки, права доступа, журнал действий, уведомления, контроль исключений и запуск на реальном потоке. Подтверждённые системы и элементы: CRM, база знаний, email, API.