# AI Calls: протоколы и аналитика звонков

Canonical: https://www.kt-team.ru/solutions/ai-for-business/ai-meeting-protocol

Source: https://www.kt-team.ru/solutions/ai-for-business/ai-meeting-protocol

AI Calls превращает записи звонков и встреч в протоколы, договорённости, задачи и управленческую аналитику. Результат передаётся в CRM, проектную систему, почту или корпоративный портал с учётом прав доступа и срока хранения данных.

## Критерии пилота фиксируем до разработки

- Забираем запись из телефонии или конференц-связи без отдельной ручной загрузки, если источник предоставляет API или штатную выгрузку.
- Формируем протокол по согласованному шаблону: решения, договорённости, ответственные, сроки и нужные поля бизнес-системы.
- Проверяем звонок по вашим правилам и отправляем спорные фрагменты на ручную проверку, а не скрываем неопределённость модели.
- Передаём результат в CRM, проектную систему, почту или корпоративный портал с учётом ролей доступа и срока хранения данных.

До пилота фиксируем пять KPI. Контур выбираем между облаком и on-prem по данным и политике безопасности. Порог уверенности определяет, где нужен человек.

## Как запись превращается в проверяемое действие

1. **Источник.** Телефония или конференц-связь передаёт запись, участников, время и идентификатор.
2. **Распознавание.** Система формирует транскрипт, определяет роли, применяет словарь терминов и сохраняет временные метки.
3. **Бизнес-правила.** Согласованные шаблоны выделяют договорённости, поля протокола и отклонения; пороги уверенности направляют спорные фрагменты человеку.
4. **Действие.** Результат записывается в CRM, задачи или аналитику с аудитом изменений.

Каждый этап можно проверить отдельно: качество записи, транскрипт, срабатывание правила и запись результата в целевую систему.

## Три сценария для разных команд

### Продажи

Фиксирует запрос клиента, договорённости, следующий шаг и ответственного; заполняет согласованные поля CRM и создаёт задачу на follow-up.

- карта полей CRM;
- контроль потерянных обязательств;
- этап сделки и следующий шаг.

### Контакт-центр

Проверяет звонки по рубрике качества, выделяет причины отклонений и формирует очередь разборов для руководителя.

- интеграция с очередями телефонии;
- покрытие всей согласованной выборки;
- маскирование персональных данных.

### Проектные команды

Собирает решения, открытые вопросы, ответственных и сроки; связывает протокол с проектом и сохраняет историю договорённостей.

- единый шаблон протокола;
- поиск по истории встреч;
- задачи в проектной системе.

## Безопасность и контроль

| Система / слой | Зона ответственности |
| --- | --- |
| Источник записи | Явное основание для записи, список участников, политика доступа и удаления. |
| Распознавание речи и LLM | Выбор облачного или локального контура, журнал запросов, словарь терминов и запрет на обучение провайдера на данных клиента, если это требуется политикой. |
| Правила анализа | Версии шаблонов и рубрик, тестовая выборка, пороги уверенности и очередь ручной проверки. |
| CRM и проектные системы | Минимальные права сервисной учётной записи, идемпотентная запись и аудит изменений. |
| Хранилище | Срок хранения записи и транскрипта, разграничение доступа, маскирование данных и контролируемое удаление. |

## Границы решения

### Подходит

- есть стабильный источник записей и понятная связь звонка с клиентом, очередью или проектом;
- команда может описать поля протокола, рубрику качества или обязательные договорённости;
- есть историческая выборка для эталонной разметки и сравнения с текущим процессом.

### Проверяем до запуска

- шум, перебивания, смешение голосов и редкая терминология меняют точность распознавания;
- поддержку конкретных языков и телефонии подтверждаем на ваших записях и API, а не общим обещанием;
- вывод модели не заменяет решение сотрудника там, где ошибка влияет на клиента, деньги или обязательства.

## Что измеряем на пилоте

Целевые значения устанавливаем после разметки эталонной выборки. До этого не обещаем точность или экономию времени.

- ошибки распознавания доменных терминов и имён;
- точность заполнения обязательных полей протокола;
- полнота найденных договорённостей, отклонений и следующих шагов;
- доля протоколов и полей, которые сотрудник исправил вручную;
- время от завершения звонка до результата в целевой системе.

## Пилот на исторических звонках

1. Выбираем один процесс: например, первичный звонок отдела продаж или контроль качества одной очереди контакт-центра.
2. Эксперт размечает эталонную выборку: поля протокола, нарушения, договорённости и ожидаемые действия.
3. Подключаем источник, словарь, правила, шаблон результата и тестовую интеграцию.
4. Сравниваем пять KPI с текущим процессом, фиксируем типы ошибок и стоимость ручной проверки.
5. На основании измерений масштабируем, корректируем границы или останавливаем внедрение.

## Что подтверждено публичными кейсами

На сайте пока нет опубликованного клиентского кейса с измеренным эффектом именно AI Calls. Смежные кейсы подтверждают два механизма:

- [Sloy связывает встречи, документы, задачи и другие источники в проверяемую корпоративную память](/cases/sloy-ai-corporate-memory).
- [В кейсе классификации 12 000 тикетов ошибки использовались для корректировки правил без переобучения модели](/cases/fsk-llm-ticket-classification).

Это смежный опыт, а не результаты внедрения AI Calls.

## Разобрать пилот AI Calls

Покажите репрезентативную обезличенную выборку записей и текущий шаблон контроля. Вернёмся с границами пилота, метриками и схемой интеграции; стоимость считаем после проверки данных и контура.

[Разобрать пилот на ваших звонках](#contact)