Стажировка по проекту
Разработка системы нейро-контроля качества для колл-центра компании «NiceCase»
Компания: ИП Добряков П.С.
Суть проекта
источники БЗ
цель проекта
Основные задачи
Аудиозаписи звонков операторов колл-центра Заказчика
Создание интеллектуальной системы для анализа качества работы сотрудников колл-центра с помощью GPT-моделей, которая будет оценивать их ответы, выявлять ошибки и давать рекомендации по улучшению качества обслуживания клиентов
- Подготовка данных:
- Сбор скриптов по оценке разговоров менеджеров колл-центра от заказчика
- Разработка алгоритма анализа разговоров:
- Разработка алгоритма для анализа транскриптов с использованием GPT-моделей на предмет следующих параметров:
- Категоризация звонков: Разделение разговоров на категории (ремонт/сервис, продажа товаров Apple, продажа других товаров, предоставление общей информации)
- Оценка работы менеджера: Проверка, насколько грамотно и по скрипту сотрудники отвечают на вопросы клиентов, предоставление всех преимуществ покупки дорогих товаров
- Выявление запретных фраз: Определение использования слов-паразитов и «запретных фраз»
- Ответы на вопросы клиента: Оценка, ответил ли менеджер на все вопросы клиента полностью и точно
- Создание отчетов:
- Категорию звонка
- Оценку ответов менеджера
- Выявленные запретные фразы
- Рекомендации по улучшению качества обслуживания
- Интеграция: создание 2 ноутбуков Google Colab:
- ноутбук для пакетной транскрибации звонков (2 варианта - локальной моделью либо по API)
- ноутбук для пакетного анализа транскрибаций, итогом работы которого является финальный отчет о работе менеджера с указанием ошибок и рекомендаций
- Тестирование системы:
- Внесение необходимых корректировок и улучшений
- Внедрение:
- Система нейро-контроля, способная анализировать разговоры сотрудников колл-центра и давать рекомендации по их улучшению
- Повышение качества обслуживания клиентов и эффективности работы колл-центра
ожидаемые результаты
Участники
1 команды проекта
1 команды проекта
- Лунева СветланаТимлид проекта
- Ткачёв ВикторПомощник тимлида
- Малицкий АндрейПомощник тимлида
- Минкин АлександрПреподаватель, инженерное и экономическое образование
- Спроектировал и реализовал систему сравнения и оценки качества транскрибации, что позволило ранжировать 8 ведущих сервисов Speech-To-Text (STT) и повысить точность распознавания до 94%
- Создал архитектуру обработки аудио файлов, интегрировав локальную транскрибацию и API-решения для повышения надежности обработки данных
- Разработал вариант алгоритма оценки следования менеджера установленному скрипту
- Кривченко ИгорьАналитик данных
- Сформулировал уточняющие вопросы по ТЗ, редактировал пул вопросов, интервьюировал специалистов аутсорс-компании заказчика для улучшения качества транскрипций; аудировал двухканальные файлы для исследования потери качества по сравнению с одноканальными
- Создал эталонный датасет, исследовал способы разделения одноканального аудио на двух спикеров в рамках Speech2text
- Разработал решение «Пакетная оценка транскрипций», оптимизировал файловую структуру, промптировал «завершённость обслуживания и ожидание ответного звонка клиенту», исследовал стабильность ответов GPT по чек-листу, провёл финальные тесты и статистическую обработку, сформулировал темы «Польза и Перспективы для бизнеса» для финальной презентации заказчику
- Бочков АртурРазработчик автоматизированных банковских систем, руководитель обособленного подразделения, АО «БИС»
- Разработка алгоритма детальной обработки звонков
- Разработка финального ноута Google Colab, передаваемого заказчику
- Кайя УриэльРуководитель АI продуктов
- Разработал и реализовал общую концепцию пакетной обработки диалогов с клиентами
- Волков ВсеволодСистемный администратор
- Тестирование Whisper, Whisper timestamped
- Разработка решения сведения двухканальной записи в единый json диалог
- Создал свой вариант нейро-контроллера - ноутбук транскрибации тестовых файлов заказчика модулями с перебором разных параметров для достижения наибольшего качества транскрибации
- Сорокин АндрейРуководитель группы системного анализа в управлении разработки веб проектов в банке
- Участие в проектировании архитектуры проекта
- Реализовал механизм определения совершения покупки в телефонном разговоре
- Реализовал свою часть проекта в gitHub
- Шадрина ОльгаИТ-менеджер на промышленном предприятии
- Проработала алгоритмы решения задачи; разработала промпт для оценки по категории «Доволен ли клиент», провела сравнительный анализ GPT-моделей; собрала текстовые диалоги «клиент-менеджер» и сформировал эталоны на их основе
- Провела транскрибацию различных диалогов, сравнила результаты транскрибации моделями Whisper и Tinkoff по разным метрикам; отработала получение итогового отчёта по качеству услуги в формате PDF
- Сформировал начальную версию и внёс доработки в презентацию по проекту
- Гетманов ИльяСтудент по направлению «Теплоэнергетика и теплотехника» Калининградского Государственного Технического Университета (КГТУ)
- Создал промпт для анализа речи менеджера на наличие стоп-слов
- Создал свой вариант детальной обработки работы менеджера колл-центра
- Степанова КамелияМенеджер-экономист
- Первоначальный анализ БД и составление структуры реализации идеи создания НС
- Разработка структуры и алгоритма файловой системы
- Написание функций и промптов для извлечения и анализа ключевой информации из аудиозаписей
- Участие в разработке jupyter notebooks по транскрибации аудио-звонков и алгоритма для их детального анализа на основе RAG
- Лычковский МаксимБизнес-консультант
- Разрабатывал часть кода и промптов под задачу распознавания были ли возражения в звонках, отработал ли менеджер их, насколько хорошо и какие были возражения
- Проводил тестирование ноутбуков
- Участвовал в подготовке и проводил презентацию стажировки для заказчика
- Курнаков ОлегJava developer / Ivoice Technology
- Разработка ноутбука анализа диалога на предмет того - на все ли вопросы ответил менеджер, если нет то на какие
- Разработка ноутбука была ли пауза в диалоге длительностью больше минуты