Речевые технологии с искусственным интеллектом для контакт‑центров

В основе компонентов платформы лежат модули современной виртуальной АТС, позволяющие обеспечивать отказоустойчивость и балансирование нагрузки с возможностью установления до 1500 единовременных соединений. 

При необходимости масштабирования контакт-центра не возникает проблем, т.к. продуманная микросервисная архитектура платформы позволяет организовать стабильную и бесперебойную работу высоконагруженных контакт-центров, а сам процесс масштабирования происходит бесшовно и без остановки работы уже существующего контакт-центра. Интуитивно понятный оператору, дизайн платформы позволяет производить развёртывание контакт-центра в кратчайшие сроки без необходимости углубленного обучения персонала. 

Инфраструктура решения позволяет разграничить операторов контакт-центра и руководителей, а в пространствах рабочих столов сосредоточена самая важная информация с возможностью тонкой настройки.

Мы смогли реализовать самый современный подход к распознаванию речи - без преобразования в текст. Так называемое распознавание "на лету" позволяет сократить временные издержки для распознавания текста, при этом сама точность распознавания зависит только от качества обучения нейросети. 

Грамотно спроектированная структура вопросно-ответных пар позволяет добиться точности распознавания речи 99% на 1000 реплик, при этом расходуя на каждое распознавание не более 0,3 секунды. Система может работать в изолированном контуре, не обращаясь к сторонним Интернет-ресурсам для распознавания речи, что позволяет обеспечить наивысшую конфиденциальность диалогов и предотвратить возможности утечки данных.

Использование современной голосовой биометрической модели собственной разработки позволило нам добиться внушительных результатов для определения лица, осуществляющего диалог. 

Доступ к персональным и конфиденциальным данным стал ещё защищённее, а способность нейробота к обнаружению попыток подбора биометрических данных позволяет нам использовать модель биометрии во всех необходимых сценариях обслуживания и успешно пресекать попытки несанкционированного доступа к информации в 100% случаев. 

Таким образом, биометрическая подсистема позволяет определить личность звонящего в 98,7% случаев, используя при этом на каждый случай идентификации менее 1 секунды.

Платформа позволяет осуществлять ведение диалогов оператором или нейроботом как в голосовом канале по телефону, так и в текстовом канале с использованием мессенджеров Viber, Whatsapp, Telegram, в социальных сетях Vkontakte и Facebook, а также с использованием виджета, размещаемого на сайте. При этом в интерфейсе оператора видна вся история диалогов с клиентом во всех доступных каналах взаимодействия. 

Также как и оператор, нейробот может взаимодействовать с клиентом как в текстовом, так и в голосовом канале, при этом иметь возможность обращаться к предыдущим диалогам и обращениям. Нейробот способен оценивать качество ведения диалогов оператором и определять достижение позитивных и негативных целей в обслуживании граждан. 

При необходимости может быть включена возможность подсказок оператору, так называемая система робот-суфлёр позволяет на лету прослушивать обращение и предлагать возможные сценарии продолжения диалога.

Подсистема построения отчетов и аналитики позволяет визуализировать данные обработки клиентских диалогов по более чем 100 метрикам. Агрегированные телефонные и бизнес-отчеты позволяют отображать данные как в количественных (длительность ожидания, количество звонков и т.д.), так и в качественных метриках (категория звонка, тон беседы, наличие ругани и т.д.). 

Такой уровень аналитики телефонных переговоров позволяет совершенствовать уровень клиентского сервиса. Подсистема отчетов и аналитики может передавать необработанные данные в уже имеющиеся системы построения отчетов или бизнес-аналитики.

Одним из наиболее востребованных сценариев использования нейробота является роботизация уже имеющегося контакт-центра. В таком случае, наш нейробот может быть использован в качестве надстройки над уже имеющейся системой. 

Использование Rest API позволяет нам выстраивать взаимодействие с большинством имеющихся на рынке систем, а микросервисная архитектура позволяет использовать робота как на первой линии обработки вызовов, так и "подключая" нейробот в часы отдыха или пиковой нагрузки контакт-центра. 

Для обработки данных в разрозненной инфраструктуре, нейробот может получать данные из одной системы клиента, например МИС, а данные для аналитики передавать в BI систему.