Контроль звонков: как российские банки начали углубленное изучение разговоров клиентов

Российские банки начали активно использовать нейросети для анализа звонков клиентов, что позволяет выявлять причины отказов и жалоб. Программы, внедряемые в Совкомбанке, помогают быстро определять истинные причины проблем, находить ошибки операторов и предоставлять подсказки в процессе общения за 3,5 секунды. Об этом сообщает издание Ferra.

На текущий момент новая технология позволяет экономить около девяти с половиной тысяч часов рутинного труда каждый месяц. В будущем ожидается, что роботы смогут контролировать даже обещания, данные электронными помощниками.

Голосовой канал становится важным источником данных о клиентском опыте, что ранее было недоступно для анализа. Автоматическая транскрибация и большие языковые модели изменили ситуацию, позволяя извлекать полезную информацию как для операционных служб, так и для продуктовых команд.

Расшифровка разговоров помогает связывать содержание звонков с реальными бизнес-процессами. Алгоритмы способны определять темы обращений, выявлять причины отказов и фиксировать результаты диалогов. Это позволяет формировать дальнейшие шаги работы с клиентами.

Совкомбанк ежемесячно анализирует более трехсот тысяч диалогов с помощью автоматизированной системы оценки. Проверка качества осуществляется раз в две недели, что позволяет поддерживать высокую точность работы алгоритмов.

Автоматизация процессов в контакт-центре значительно снижает рутинные задачи сотрудников. Система самостоятельно формирует карточки клиентов, что освобождает время для более важных задач.

Анализ звонков также включает определение эмоционального фона и повторных обращений. Модели, используемые в Совкомбанке, способны обрабатывать до двадцати пяти тысяч звонков в сутки, направляя обращения в профильные подразделения.

Система также предоставляет живые подсказки операторам во время звонков, что позволяет быстрее реагировать на запросы клиентов. В пилотных проектах время выдачи таких подсказок составляет около 3,5 секунд.

Контроль качества общения цифровых помощников становится новой задачей для речевой аналитики. Важно следить за тем, чтобы помощники не давали необоснованных обещаний и корректно передавали обращения живым сотрудникам.

Таким образом, голосовой канал превращается в полноценный источник управленческой информации, что позволяет банкам точнее настраивать сервис и принимать стратегические решения.