Стажировка по проекту
Создание ИИ-контакт центра по автоматизация коммуникаций с клиентами в текстовых и голосовых каналах
Компания: Медицинский центр Медсонар
Суть проекта
цель проекта
этапы проекта
результаты проекта
Целью проекта является разработка системы, которая поможет автоматически анализировать разговоры сотрудников колл-центра, выявлять несоответствия скрипту и предоставлять рекомендации для улучшения взаимодействия с клиентами

  1. Подготовка данных:
  • Сбор аудиозаписей разговоров колл-центра
  • Сбор и анализ скриптов для оценки разговоров
  • Получение двухканальных аудиозаписей для различных типов звонков
2. Разработка алгоритма анализа разговоров:
  • Создание модуля автоматической транскрибации
  • Разработка алгоритмов анализа транскриптов для оценки по категориям: тип звонка, соблюдение скриптов, выявление ошибок и отклонений
3. Создание отчётов:
  • Генерация отчётов по каждому звонку: категория звонка, оценка менеджера, выявленные ошибки и рекомендации.
4. Интеграция:
  • Разработка интерфейса для загрузки аудиозаписей через Google Drive и получения готовых отчётов
5. Тестирование и внедрение:
  • Тестирование системы на данных от заказчика
  • Система, которая автоматически анализирует разговоры и предоставляет детализированные рекомендации по улучшению
  • Повышение качества обслуживания и эффективности работы колл-центра
польза для бизнеса
Польза для бизнеса
  1. Снижение затрат на контроль качества
  • Автоматизация анализа разговоров позволит сократить ресурсы на мониторинг работы операторов и снизить затраты на обучение новых сотрудников
2. Повышение качества обслуживания
  • Алгоритм, выявляющий ошибки и отклонения, поможет оперативно улучшать работу операторов, что повысит удовлетворённость клиентов и их лояльность
3. Увеличение конверсии записей на приём
  • Благодаря корректировкам и улучшению скриптов, операторы смогут более эффективно взаимодействовать с клиентами, что приведет к росту числа записей на приём и повышению доходов компании
4. Экономия времени руководителей
  • Автоматические отчёты с детальными рекомендациями позволят руководителям меньше времени тратить на контроль и обучение, фокусируясь на стратегических задачах
интеграция и технологии
  • Google Colab для транскрибации и анализа аудиофайлов
  • Whisper API для обработки звука
  • GPT-4o-mini для анализа транскрибаций
  • Google Docs и Spreadsheets для подготовки и представления отчетов
Участники 1 этапа
1 команды проекта
  • Светлана Лунёва
    Тимлид проекта
    Руководство и координация работы команды проекта
  • Альберт Тома
    Ведущий разработчик
    • Архитектор и ведущий разработчик проекта
    • Разработка всех таблиц, отчетов, концепций, дизайна и основной части кода
    • Разработка методик тестирования и отладки
    • Организация инициативной группы
  • Елена Матренинская
    врач, медицинский интернет-маркетолог
    • Разработка скриптов и системы анализа работы операторов по 12 коммерческим критериям
    • Создание промптов для оценки звонков и итогового отчета с рекомендациями по улучшению работы
    • Тестирование гипотез для повышения точности системы
  • Жанна Афанасьева
    Старший преподаватель ФГБОУ ВО «ИРНИТУ»
    • Корректировка промптов для анализа манеры общения, уровня стрессоустойчивости, активного слушания, решения проблемных ситуаций, полноты информации и уровня удовлетворенности клиента
    • Работа над корректировкой промпта для итогового отчета
    • Участие в подготовке презентации
  • Сергей Семиврагов
    Разработчик
    • Распознавание тестовых аудиофайлов с помощью Yandex SpeechKit
    • Составление системного промпта по определению категории звонка
    • Создание виджетов для модулей системы
    • Интеграция виджетов с кодом модулей системы
    • Тестирование кода модулей системы
  • Анастасия Емельянченко
    Госслужащая
    • Разработка кода для транскрибации файлов с помощью Whisper API
    • Сравнение результатов транскрибации разными методами (Тинькофф, Whisper API, Whisper, Яндекс)
    • Обработка аудиофайлов и создание идеальных транскрибаций для сравнения работы моделей
    • Создание инструкций для работы приложения и получения ключей OpenAI API и JSON
  • Елена Тетерина
    Предприниматель
    • Участие в разработке кода
    • Ручное аннотирование аудиозаписей
    • Сравнительный анализ ручного и автоматического распознавания речи
    • Формирование и оценка критериев качества транскрипции