AI-контроль качества звонков

Задача клиента и исходная проблема

Основная задача проекта «AI-контроль качества звонков» — проверять все разговоры по чек-листу и находить рисковые случаи.

Исходный процесс до проекта «AI-контроль качества звонков» выглядел так: отдел качества слушал небольшую выборку, поэтому нарушения выявлялись случайно.

Что именно реализовали

Для задачи «AI-контроль качества звонков» команда реализовала решение, в котором иИ оценивает каждый звонок, выделяет цитаты и формирует очередь ручной проверки.

• Транскрибация.
• Чек-листы.
• Тональность.
• Риски.
• Примеры и калибровка.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   Основная задача проекта «AI-контроль качества звонков» — проверять все разговоры по чек-листу и находить рисковые случаи.

2. 02

   Подготовка контекста

   Для задачи «AI-контроль качества звонков» команда реализовала решение, в котором иИ оценивает каждый звонок, выделяет цитаты и формирует очередь ручной проверки.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри «AI-контроль качества звонков» предусмотрены транскрибация, чек-листы, тональность, риски, примеры и калибровка.

4. 04

   Передача результата

   В контуре «AI-контроль качества звонков» связаны Телефония, CRM, BI.

5. 05

   Рабочий эффект

   Бизнес-польза кейса «AI-контроль качества звонков» выражается в том, что отдел качества видит весь поток и тратит время на сложные и спорные разговоры, а не на случайную выборку.

Техническая логика и интеграции

Внутри «AI-контроль качества звонков» предусмотрены транскрибация, чек-листы, тональность, риски, примеры и калибровка. Подтверждённые системы и элементы: Телефония, CRM, BI.