Автоматическое распознавание речи для крупного российского банка
Клиент (NDA) столкнулся с проблемами: тысячи ежедневных звонков, субъективный анализ операторов, неполная картина клиентского опыта. Рассказываем, как помогли автоматизировать анализ звонков и повысить качество обслуживания
-
Задача проекта
Перед нашей командой стояла амбициозная задача: помочь крупному российскому банку автоматизировать анализ звонков, повысить качество обслуживания клиентов и оптимизировать работу колл-центра.
-
О ситуации
Наш клиент ежедневно обрабатывал тысячи звонков с самыми разными запросами: уточнение информации по счетам, подача заявок, жалобы и претензии. Руководство банка понимало, что качество обслуживания клиентов напрямую влияет на их лояльность, но сталкивалось с рядом серьёзных проблем.
-
Огромный объем данныхЗвонки анализировались выборочно, и большая часть важной информации оставалась вне поля зрения -
Человеческий факторВручную операторы могли ошибаться в оценке диалогов, терять важные детали и субъективно воспринимать разговоры -
Ограниченная интеграцияСуществующие системы не позволяли гибко работать с внутренней самописной CRM банка -
Информационная безопасностьБанк не мог передавать аудиозаписи на внешние сервисы для анализа, так как это нарушало строгие требования по защите данных -
Низкая точность автоматического анализаСуществующие решения не справлялись с распознаванием сложных диалогов, особенно с терминологией и специфическими акцентами
-
Решение
Мы развернули Речевую аналитику на стороне банка в формате On-Premise, что обеспечило полную безопасность данных. Наше решение интегрировалось с коробочной версией Битрикс24, а также поддерживало работу с самописной CRM банка благодаря REST API.
В рамках проекта мы доработали систему под стереомикрофоны планшетов сотрудников, чтобы улучшить качество распознавания речи и минимизировать ошибки при анализе диалогов. В этом нам помогла кластерная диаризация на базе NeMo, обеспечивающая точность распознавания до 95% в условиях стандартных телефонных переговоров.
Результаты
- С 15% до 90%Выросла доля автоматизированного анализа звонков
- В 3 разаУвеличилась скорость обработки данных
- На 30%Выросла точность распознавания аудиофайлов
- На 40%Сократилось количество ошибок в распознавании ключевых фраз
Отзыв клиента
“
Раньше мы могли анализировать лишь небольшую часть звонков, а теперь имеем полную картину общения с клиентами. Точность распознавания выросла, скорость обработки данных увеличилась в разы, а главное — всё это работает внутри нашей инфраструктуры, без рисков для безопасности. Отличное решение, которое помогло нам вывести качество сервиса на новый уровень!