Новости

Все новости

NAUMEN выпустил ИИ-решение для классификации звонков в контакт-центре

Компания NAUMEN представила решение для роботизированной классификации входящих звонков, которое полностью заменяет IVR-меню в контактном центре и устанавливается поверх любой коммуникационной платформы. Продукт на базе ИИ-платформы Naumen Erudite и речевых технологий группы компаний ЦРТ поможет контактным центрам улучшить клиентский опыт и снизить затраты, сократив время классификации каждого звонка до 20 секунд.

Решение позволит отказаться от многоуровневых IVR-меню с тоновой навигацией и перейти к предобработке звонков в диалоговом режиме, в ходе которого робот уточняет вопрос клиента и получает ответ в свободной форме. Обрабатывая сформулированный клиентом запрос, робот-классификатор определяет тему звонка и маршрутизирует его на целевую группу операторов для дальнейшего обслуживания.

«Наш проектный опыт показывает, что сегодня клиенты склонны воспринимать IVR-меню как раздражающее препятствие на пути к оператору, которое вынуждает их тратить время прослушивание всех возможных опций, нажимать клавиши в тоновом режиме и самостоятельно искать тип своего вопроса среди предложенных», — отмечает Андрей Зайцев, руководитель департамента контактных центров и роботизированных систем NAUMEN. — Такой формат взаимодействия может негативно отражаться на уровне клиентской удовлетворенности сервисом, и наше роботизированное решение призвано сделать процесс классификации звонков удобным для клиентов».

Решение NAUMEN ускоряет процесс классификации обращений и упрощает его для клиентов, способствуя повышению показателя FCR (First Call Resolution). Кроме того, сокращение времени предобработки звонков до 20 секунд позволяет контакт-центрам значительно снизить расходы на многоканальный федеральный номер 8–800 с поминутной тарификацией.

Диалоговый подход к классификации, базирующийся на технологиях машинного обучения, также уменьшает количество ошибок в определении тематики обращения и неверных маршрутизаций звонка. В этих условиях выделенные скилл-группы операторов будут получать больше целевого трафика, а число переадресаций вызова от одного специалиста к другому минимизируется. Высокая точность робота-классификатора дает контакт-центрам возможность расширить число выделяемых тематик звонков, детальнее планировать сценарии их обработки и создать группы операторов с более узкой специализацией.

Робот-классификатор может работать в связке с любой популярной платформой телефонии, а его развертывание в контакт-центре занимает от 3 до 6 недель. Это решение дает бизнесу возможность оценить технологии диалогового искусственного интеллекта в работе без значительных ресурсных затрат и быстро получить первый результат. В перспективе классификатор может стать фундаментом для более глубокой роботизации обслуживания: решение позволяет собирать статистику по популярности тематик клиентских обращений и агрегировать записи диалогов операторов с клиентами. Впоследствии статистические данные помогут выбрать процессы и сценарии, передача которых на обработку роботу принесет наилучший эффект, а накопленные исторические примеры обслуживания можно использовать для обучения голосового робота или чат-бота.

В основе роботизированного классификатора лежат технологии обработки естественного языка платформы Naumen Erudite и технологии распознавания речи группы компаний ЦРТ.

«Технология распознавания речи от группы ЦРТ на международном конкурсе CHiME была признана лучшей в мире, и мы приветствуем ее использование не только в собственных проектах, но и в проектах нашей партнерской сети. Специально для NAUMEN мы разработали улучшенную модель спонтанной речи в телефонном канале, которая поддерживает все многообразие русского языка, его диалекты и акценты. Опыт и глубокая экспертиза группы ЦРТ на рынке распознавания речи для контакт-центров позволили нам не только предоставить лучшее технологическое решение, но и удовлетворить самый актуальный запрос рынка: сохранность персональных данных и диалогов с клиентами. Все это мы объединили в on-prem-решении, которое может использоваться в контуре заказчика, а значит — обеспечивать надежную защиту данных», — комментирует Дмитрий Дырмовский, генеральный директор группы компаний ЦРТ.

Речевые технологии ЦРТ обеспечивают высокое качество распознавания спонтанной и слитной русской речи c отраслевыми терминами, а NLU-движок Naumen Erudite позволяет определять намерение клиента с точностью от 85% и учитывать контекст всей реплики собеседника, что необходимо при наличии в контакт-центре схожих тематик обслуживания. Управлять роботизированным классификатором компании смогут самостоятельно с помощью интерфейсов, которые не требуют навыков программирования и позволяют добавлять новые тематики для классификации, отслеживать эффективность онлайн и офлайн, а также дообучать робота.

Похожие новости

Томский политехнический университет обрабатывает запросы на многоэтапные внутренние услуги в Naumen Service Desk

Томский политехнический университет, входящий в топ-10 университетов России и топ-400 мира, внедрил Naumen Service Desk для работы с заявками сотрудников и студентов. В новой ИТ-системе учебное заведение обрабатывает большие запросы со сложной маршрутизацией, где предполагается значительный объем работ и большое количество исполнителей, например, заявки на содержание корпусов и общежитий.

«БыстроБанк» в четыре раза сократил трудозатраты на построение рабочих графиков операторов с помощью облачного решения Naumen WFM

«БыстроБанк» внедрил российскую облачную платформу для управления рабочей нагрузкой Naumen Workforce Management (WFM). С новым решением организация автоматизировала процессы прогнозирования нагрузки и планирования рабочих смен операторов. Теперь контакт-центр обрабатывает 80% входящих звонков в течение 20 секунд, а трудозатраты на построение рабочих графиков сократились в четыре раза.

ИИ-помощники в банках стали глубоко вникать в проблемы клиентов — исследование Naumen

Компания Naumen провела ежегодное исследование голосовых и чат-ботов в банковском сервисе. Количество интеллектуальных помощников на входящих линиях банков с 2021 года выросло на 45%, а в текстовых каналах — на 27%. За прошедший год все больше ботов освоило такие сложные с технологической точки зрения навыки, как гибкое ведение диалога и учет в ответе важных деталей из разговора с клиентом.

Все новости