Современные технологии анализа звонков в Росгосстрах
Страховая компания «Росгосстрах» осуществила существенный шаг в области автоматизированной аналитики телефонных обращений. В рамках своей системы она внедрила инновационное решение на базе генеративного искусственного интеллекта, которое позволяет проводить полный анализ входящих звонков в контакт-центр. Это дает возможность оперативно выявлять причины недовольства клиентов и обнаруживать системные недочёты в клиентских процессах. На сегодняшний день автоматическая система обрабатывает свыше 15 тысяч телефонных обращений ежедневно. Используя современные методы, она анализирует содержание диалогов между операторами и клиентами, выявляя сложности и проблемные ситуации во взаимодействии.
Особенности реализации системы и технологическая основа
Данная инициатива стала одной из первых в страховой отрасли, где реализована полнофункциональная речевая аналитика контакт-центра, полностью создаваемая внутренней командой «Росгосстраха». В основе решения лежит использование open-source технологий и генеративного искусственного интеллекта. Инновационным аспектом системы является отказ от традиционных методов дообучания моделей, характерных для подобных решений. Вместо этого разработчики применили архитектуру, построенную на многоуровневой цепочке промптов. Для анализа обращений было подготовлено более 100 специализированных промптов, каждый из которых отвечает за оценку конкретных аспектов диалога с клиентом.
Автоматизация выделения критичных и конфликтных случаев
На базе речевой аналитики функционирует сервис, который выявляет в транскриптах звонков признаки эскалации ситуации. Например, система распознает намерения клиента оставить жалобу и автоматически информирует ответственных сотрудников по корпоративной почте. Такой подход позволяет быстро подключиться к разрешению проблемы и предотвратить развитие конфликта.
Одним из ключевых достижений внедрения системы стало возможность своевременно обнаруживать важнейшие обращения клиентов. Ранее значительные проблемы могли оставаться незамеченными в объеме тысяч ежедневных звонков. Теперь автоматическая аналитика выделяет такие случаи, что позволяет связаться с клиентом, разобраться в ситуации и принять меры в течение короткого времени — обычно не более часа. Об этом отмечает Никита Мансуров, руководитель отдела методологии и анализа клиентского опыта.
Обнаружение повторяющихся проблем и повышение эффективности работы
Кроме выявления срочных инцидентов, система помогает выявлять системные и повторяющиеся сложности в клиентах. Так, проведённый анализ показателей удовлетворенности клиентов (CSI) позволил выявить третью сторону требований, вызывающих недовольство — необходимость предоставления дополнительных документов. После проведения анализа и внесения изменений в политику компании, эти требования были скорректированы, что снизило количество повторных жалоб и улучшило клиентский опыт.
Влияние на качество обслуживания и оперативность
Благодаря применению речевой аналитики «Росгосстрах» добился снижения среднего времени диалога на приблизительно 7 %. Кроме того, количество случаев, когда вопросы решались с первого обращения (FCR), увеличилось. Эти улучшения подтверждают, что автоматизация позволяет стать не только быстрее, но и гораздо удобнее и полезнее для клиентов.
Заключение
Внедрение системы речевой аналитики на базе генеративного искусственного интеллекта стало важным шагом в цифровой трансформации клиентского сервиса в страховой отрасли. Такие технологии способствуют повышению эффективности работы контакт-центров, улучшению качества обслуживания и скорости реагирования на критические ситуации.
