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 данных
Звонки анализировались выборочно, и большая часть важной информации оставалась вне поля зрения
Человеческий фактор
Вручную операторы могли ошибаться в оценке диалогов, терять важные детали и субъективно воспринимать разговоры
Ограниченная интеграция
Существующие системы не позволяли гибко работать с внутренней самописной CRM банка
Информационная безопасность
Банк не мог передавать аудиозаписи на внешние сервисы для анализа, так как это нарушало строгие требования по защите данных
Низкая точность автоматического анализа
Существующие 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 раза
Увеличилась 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!
И. А. Громова, руководитель отдела клиентского сервиса