Не всегда операторы передают клиенту актуальную информацию. Это ухудшает уровень обслуживания. Для повышения качества работы контакт-центра в многоканальной среде предусмотрены решения для анализа взаимодействия. Наш робот определяет уровень достоверности предоставляемой информации и может подсказывать оператору в каком направлении следует сменить дискурс. 

Рассмотрим пример: человек звонит, чтобы уточнить, где его заказ и интересуется сроками доставки в определенный регион. Оператор дает общую информацию – например, до 5 дней. Робот в этом случае может обратиться к базе данных и подсказать точное время доставки для определенного клиента.

Часто возникает вопрос по обслуженной заявке, оставленной, например, на прошлой неделе. В этом случае робот уточняет точную дату и время оформления запроса и дает информацию по срокам реакции на него. Пользователь получает полную и достоверную информацию, что способствует улучшению качества предоставляемых услуг.

Одной из главных задач любой компании является безопасность и защита данных. Основным каналом для утечек ценной информации являются телефонные разговоры как часть современных коммуникаций. Чтобы избежать этого, важно проводить постоянный контроль и анализ работы контакт-центра. 

Большинство способов защиты от недобросовестных сотрудников трудоемки и не эффективны, поскольку не позволяют своевременно реагировать на потерю данных.

Мы смогли разработать робота-суфлера, который способен проводить анализ речи операторов в режиме реального времени на соблюдение скриптов и стандартов обслуживания. По заданному списку ключевых слов робот может определить передачу важных данных собеседнику и предотвратить утечку конфиденциальной информации. Используя речевую аналитику, можно осуществлять регулярный контроль за работниками.

Работа в клиентском сервисе связана с передачей персональной информации. Поскольку безопасность и конфиденциальность данных остаются на первом месте для потребителей, крайне важно, чтобы контактные центры принимали необходимые меры предосторожности. Важно исключить как внешнюю, так и внутреннюю утечку информации, которые могут серьезным образом повлиять на репутацию любой организации.

Благодаря собственной разработке обеспечено функционирование в закрытом контуре. Такой подход позволяет сохранять конфиденциальность предоставляемых данных. Система работает в защищенном периметре, а не распознает речь на сторонних серверах.

Роботизация процессов также способствует тому, что сотрудники имеют минимальный доступ к информации о клиентах, что исключает внутреннюю утечку данных. Использование систем распознавания речи в защищенном периметре – гарантия безопасности.