коммерческий банк

Внедрение технологии автоматического распознавания речи (ASR) в платформу контактного центра CTI Outbound

Задача

Голосовой канал взаимодействия с клиентами в направлении взыскания задолженности является для банка основным. Наблюдая за полезной нагрузкой контактного центра, в банке столкнулись с существенным – на 37,4% – падением этого показателя. Проанализировав ситуацию, специалисты пришли к выводу, что причиной стали голосовые ассистенты. Операторы тратят очень много времени на разговоры с набравшими в последнее время высокую популярность Алисой, Олегом, Евой и другими решениями, а определить, кто на линии – человек или робот – сейчас практически невозможно. Задачей банка в проекте было сокращение нецелевого использования ресурсов операторов.

Решение

Совместно с экспертами интегратора в платформу CTI Outbound был внедрен ASR-модуль, который фиксировал первые секунды разговора. В случае если это был типичный сценарий робота, то звонок автоматически не переводился на оператора. Это позволило ограничить контакт с самыми распространенными голосовыми ассистентами.

Первая итерация предполагала исключение вызовов по началу диалога. Например, робот Алиса часто приветствует фразой «Ало-Ало!». Но нередко ее используют и живые клиенты. С развитием голосовых сервисов на базе искусственного интеллекта пришлось искать следующие пути решения проблемы. На сегодняшний день в контактном центре банка используются нейросети для анализа спектрограмм, т.е. анализируется не голос, а его тональность. Это технологичное решение позволило добиться показателя менее 1% контактов операторов контактного центра с роботами.

Результат

Благодаря интегрированному решению количество звонков, в которых оператор взаимодействовал с роботом, снизилось на 50%.