AI

ИИ Calls: протоколы, аналитика и контроль договорённостей

Внедряем ИИ Calls: расшифровка, протокол, контроль договорённостей и аналитика звонков с интеграцией в CRM, телефонию и контур безопасности.

Наши клиенты

Клиенты и партнеры

Capital Group
ФСК
Самолёт
Точно
Dogma
Сбер Сити
FM Logistic
Danone
Рельеф-Центр
Pandora
Кенгуру
Saint-Gobain
Askona
FIX PRICE
Снежная Королева
Музторг
ТВОЕ
Greenway
Polaris
Campari
Яндекс
Лента
Международный бренд парфюмерии и косметики
Такси 369
РАЭК
EKF
ЛЭТУАЛЬ
Inventive Retail Group
5 KPIфиксируем до пилота
облако / on-premконтур выбираем по данным и политике безопасности
human-in-the-loopпорог уверенности определяет, где нужен человек

Как запись превращается в проверяемое действие

Контур AI Calls

Источник

Телефония или встречазапись, участники, время и идентификатор

Распознавание

Транскрипт и ролиспикеры, словарь терминов, временные метки

Бизнес-правила

Протокол и контрольдоговорённости, поля, рубрика качества, пороги уверенности

Действие

CRM, задачи и аналитиказапись результата, очередь проверки, аудит изменений
Каждый этап можно проверить отдельно: качество записи, транскрипт, срабатывание правила и запись результата в целевую систему.

Три сценария для разных команд

Один контур использует общую запись и аудит, но правила оценки и результат настраиваются под работу подразделения.

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 / слойЗона ответственности
Источник записиЯвное основание для записи, список участников, политика доступа и удаления.
Распознавание речи и LLMВыбор облачного или локального контура, журнал запросов, словарь терминов и запрет на обучение провайдера на данных клиента, если это требуется политикой.
Правила анализаВерсии шаблонов и рубрик, тестовая выборка, пороги уверенности и очередь ручной проверки.
CRM и проектные системыМинимальные права сервисной учётной записи, идемпотентная запись и аудит изменений.
ХранилищеСрок 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

Оценить, где ИИ даст эффект в вашем процессе

Пилот на исторических звонках

  1. 01

    Выбираем один процесс

    Например, первичный звонок отдела продаж или контроль качества одной очереди контакт-центра.

  2. 02

    Собираем эталон

    Эксперт размечает выборку: поля протокола, нарушения, договорённости и ожидаемые действия.

  3. 03

    Подключаем источник и правила

    Настраиваем распознавание, словарь, шаблон результата и тестовую интеграцию.

  4. 04

    Сравниваем с текущим процессом

    Считаем пять KPI, фиксируем типы ошибок и стоимость ручной проверки.

  5. 05

    Принимаем решение

    Масштабируем, корректируем границы или останавливаем внедрение на основании измерений.

Смежный опыт

Смежный опыт с корпоративной памятью и контролем качества

Все AI-кейсы

FAQ

Частые вопросы об AI Calls

Откуда система берёт записи?

Из телефонии или конференц-связи - без отдельной ручной загрузки, если источник предоставляет API или штатную выгрузку. На входе фиксируются запись, участники, время и идентификатор, чтобы звонок можно было связать с клиентом, очередью или проектом.

Где обрабатываются данные - в облаке или в нашем контуре?

Контур выбирается по составу данных и вашей политике безопасности: облако или on-prem. Отдельно фиксируются журнал запросов, словарь терминов и, если этого требует политика, запрет провайдеру обучаться на ваших данных. За срок хранения записи и транскрипта, разграничение доступа, маскирование и контролируемое удаление отвечает хранилище.

Что происходит, когда модель не уверена?

Порог уверенности определяет, где нужен человек: спорные фрагменты уходят в очередь ручной проверки, а не выдаются как достоверный результат. Шум, перебивания, смешение голосов и редкая терминология влияют на распознавание, поэтому их влияние мы проверяем на ваших записях до запуска, а не обещаем точность заранее.

Как понять, что решение работает?

Через пилот на исторических звонках. Эксперт размечает эталонную выборку, затем считаем пять показателей: ошибки в доменных терминах и именах, точность заполнения обязательных полей протокола, полноту найденных договорённостей и следующих шагов, долю ручных правок и время от завершения звонка до результата в целевой системе. Целевые значения устанавливаем после разметки, а не до неё.

Куда попадает готовый протокол?

В CRM, проектную систему, почту или корпоративный портал - с учётом ролей доступа и срока хранения. Запись идёт под сервисной учётной записью с минимальными правами, идемпотентно и с аудитом изменений, чтобы повторная обработка не создавала дублей.

Кому это подходит?

Продажам - фиксация запроса, договорённостей и следующего шага с заполнением полей CRM. Контакт-центру - проверка звонков по рубрике качества и очередь разборов для руководителя. Проектным командам - решения, открытые вопросы, ответственные и сроки, связанные с проектом. Контур один, различаются правила оценки и результат.

Следующий шаг

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.

  • источник записей
  • эталонная разметка
  • KPI до разработки
  • облако или on-prem
Разобрать пилот на ваших звонках

Обсудить решение: ИИ Calls: протоколы, аналитика и…

Отправить через: