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

Бот-помощник Мосэнергосбыта на платформе Naumen Erudite заработал в «Яндекс.Алисе»

Бот-помощник компании «Мосэнергосбыт», созданный на платформе Naumen Erudite, научился принимать показания счетчиков через «Яндекс.Алису». Запущенный навык также позволяет клиентам проверить баланс счета, наличие задолженности и сумму последнего платежа. Виртуальный ассистент «Мосэнергосбыта» рассказывает о способах оплаты электроэнергии и объясняет, что делать в случаях отсутствия электроэнергии или перепадах напряжения.

ОДК и NAUMEN победили в номинации «Лучшее гибкое управление сервисами» конкурса «ITSM-проект года 2020-2021»

Проект Объединенной двигателестроительной корпорации Ростеха по унификации и стандартизации процессов управления ИТ-услугами на базе программных продуктов NAUMEN одержал победу во всероссийском конкурсе «ITSM-проект года» в номинации — «Лучшее гибкое управление сервисами».

Naumen KMS возглавил рейтинг лучших систем управления знаниями на российском рынке

Решение Naumen Knowledge Management System (Naumen KMS) возглавило рейтинг систем управления знаниями, представленный порталом Call Center Guru и компанией FastKMS в рамках исследования «Обзор ключевых систем управления знаниями на рынке России в 2021 году». Решение получило самые высокие баллы по функциональным и технологическим возможностям.

Все новости