Пилотный проект по речевой аналитике стартовал в общегородском контакт-центре Москвы

В этой связи, Общегородской контакт-центр Москвы (ОКЦ) в тестовом режиме запустил цифровой анализ консультаций. Это новшество было представлено на портале мэра и правительства столицы, ссылаясь на департамент информационных технологий (ДИТ) города.

Сервис контроля качества, основанный на искусственном интеллекте (ИИ), теперь изучает каждый этап беседы оператора. Он анализирует не только соответствие утвержденным параметрам, но и правильность построения фраз, произношение специфических терминов, использование сленга и многое другое. Полученные данные будут использоваться для улучшения качества консультаций на горячих линиях и для определения необходимости дополнительного обучения операторов.

Внедрение цифрового анализа консультаций в ОКЦ является важным шагом в развитии сферы обслуживания горожан. Такие инновации позволяют повысить эффективность работы контакт-центра, улучшить взаимодействие с клиентами и обеспечить более качественное обслуживание. В конечном итоге, это способствует повышению удовлетворенности жителей столицы и созданию более комфортной среды для общения с государственными службами.

Новый сервис в ОКЦ позволяет автоматизировать работу для повышения скорости и качества анализа диалогов, подчеркнул руководитель общегородского контакт-центра Андрей Савицкий. Кроме того, он отметил, что уже полтора года успешно реализуется проект по цифровому аудиту, который значительно ускоряет и улучшает ответы специалистов на вопросы жителей. За это время виртуальный ассистент провел свыше 290 тысяч проверочных диалогов, что свидетельствует о эффективности новых технологий.

"Сейчас мы активно тестируем возможности комплексного анализа речи с применением искусственного интеллекта", – поделился Савицкий. Он также добавил, что с начала августа уже проанализировано более 26 тысяч диалогов, что позволяет сделать выводы о повышении эффективности работы контакт-центра и улучшении обслуживания горожан.

Эти инновации не только оптимизируют процессы в контакт-центре, но и способствуют улучшению взаимодействия с жителями города, делая обслуживание более быстрым, точным и удобным.

Для эффективной работы нового сервиса речевого анализа необходимо понимать, что он оценивает именно качество речи. Технология позволяет одновременно записывать и анализировать множество диалогов, что помогает определить, насколько успешно прошла консультация. Важным аспектом разработки этого сервиса является создание специальной базы знаний, учитывающей особенности каждой горячей линии. В нее загружаются примеры реальных диалогов, соответствующих установленным стандартам.

Андрей Савицкий, руководитель общегородского контакт-центра, подчеркнул, что новый сервис речевого анализа основан на технологии машинного обучения. Это позволяет системе улучшать свои навыки и адаптироваться к различным сценариям общения. Такой подход повышает точность и эффективность оценки качества речи операторов, обеспечивая более высокий уровень обслуживания клиентов.

Внедрение нового сервиса речевого анализа в контакт-центре не только повысит профессионализм сотрудников, но и улучшит общее качество обслуживания. Технология машинного обучения позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся потребностям и требованиям клиентов, делая работу контакт-центра более эффективной и результативной.

На этапе программирования мы загружаем записанные ранее реальные диалоги операторов и сценарии ответов, соответствующие правилам, по которым должны работать специалисты. Это позволяет системе эффективно анализировать и оценивать каждый этап разговора оператора, обеспечивая высокое качество обслуживания клиентов.

Между тем голосовой помощник горячей линии единого диспетчерского центра (ЕДЦ) принял более 14 миллионов звонков с 2020 года. Этот рост в 54 раза за четыре года свидетельствует о значительной эффективности и востребованности таких технологий.

Используя эти параметры, система анализирует диалог оператора, сравнивает и оценивает каждый этап разговора по заданным характеристикам качества. Благодаря этому до 50% заявок виртуальный помощник обрабатывает без привлечения оператора, что значительно ускоряет процесс обслуживания клиентов и повышает их удовлетворенность.

Для улучшения качества обслуживания горячих линий в Москве было принято решение внедрить нейросети. Эта инновационная технология позволяет значительно ускорить обработку запросов и повысить эффективность работы специалистов. Нейросети анализируют данные, поступающие от звонящих, и автоматически выявляют наиболее часто встречающиеся проблемы, что позволяет оперативно реагировать на них.

Помимо этого, использование нейросетей на горячих линиях позволяет сократить время ожидания клиентов и повысить удовлетворенность обслуживанием. Технология нейросетей активно развивается и совершенствуется, что позволяет улучшить качество обслуживания и упростить процесс общения с клиентами.

В результате внедрения нейросетей на горячих линиях в Москве удалось значительно сократить время обработки запросов и улучшить качество обслуживания. Эта инновационная технология продемонстрировала свою эффективность и показала, что использование искусственного интеллекта в работе горячих линий приносит заметные пользы как клиентам, так и специалистам.