02 October 2023

Решения BSS с грантовой поддержкой РФРИТ вдвое снижают нагрузку на контакт-центры

Российское ПО на основе речевых технологий Digital2Speech компании BSS экономит до 50% рабочего времени операторов, снижая нагрузку на контакт-центры вдвое. Инструменты платформы позволяют содействовать профессиональном росту сотрудников кол-центров и офисов, распространять лучшие практики, освобождая от рутины, в том числе без привлечения вендора. Разработка BSS с успехом замещает иностранные речевые платформы таких производителей как Omilia, Nuance, Verint.

Платформа включает в себя голосового помощника, чат-бота, речевую аналитику, голосовую биометрию и автоматизацию исходящих обзвонов. ПО позволяет создавать под индивидуальные потребности компании виртуального ассистента для дистанционного общения с клиентами как в голосовом, так и текстовом каналах. Виртуальные помощники понимают естественную речь и отвечают подобно «живому» оператору, извлекают информацию о клиенте из CRM и других систем для максимально персонализированного общения. Это делает обслуживание более корректным и эффективным, положительно влияя на уровень доверия со стороны клиентов.

ИИ-роботы учитывают особенности, специфическую для индустрии техническую терминологию, характерные вопросы и типичные диалоги конкретной организации. Решение покрывает все потребности компаний и организаций в речевых технологиях. ИТ-продукт уже используется в сферах, где необходимо постоянное взаимодействие с клиентами и оперативная реакция на обращения — государственных органах, банках, транспортных, страховых, медицинских, телекоммуникационных и других компаниях.

Доработка ИТ-решения за счет внедрения современных технологий обработки естественной речи реализована с использованием средств Российского фонда развития информационных технологий (РФРИТ). Сумма гранта составила 68,1 млн рублей. Общая стоимость проекта — 136,2 млн рублей.

Если ранее адаптацию моделей платформы под специфику запросов и ответов определенной отрасли выполняла только команда BSS, то теперь заказчики могут адаптировать самостоятельно. Это серьезно ускоряет освоение виртуальными ассистентами новых тематик для консультирования. При этом, за счёт использования технологии few-shot, количество данных, необходимых для обучения моделей, требуется в 10 раз меньше. И в 20 раз меньше времени на подготовку данных для обучения. Также появилась возможность анализа диалогов с похожими голосами — функционал голосовой биометрической кластеризации (позволяет находить диалоги с голосом одного человека и использовать это для персонализации клиентского обслуживания, выявления мошенничества или автоматического определения оператора).

«За последние пару лет значительно увеличился интерес к сервисам на основе искусственного интеллекта в сфере обслуживания клиентов. С тех пор востребованность этих технологий ожидаемо растёт. Вместе с ростом потребностей заказчиков увеличивается и список требований к инструментарию, обеспечивающему реализацию таких систем. Поэтому грант РФРИТ на доработку платформы речевых технологий оказался своевременным: благодаря финансовой поддержке удалось спланировать непрерывную разработку наиболее востребованных и ожидаемых функций. Безусловно это ускорило процесс выпуска новых версий инструментов платформы. Всё, что было запланировано в рамках проекта, получилось реализовать вовремя. Кроме того, в процессе реализации появились новые идеи по развитию платформы», — рассказал заместитель генерального директора по работе с клиентами компании BSS Василий Жилов.

Модернизация продукта c использованием гранта Фонда позволила подготовить специализированные отраслевые модели для госучреждений и банков, которые распознают типовые запросы и дают ответы на обращения. Модели полностью готовы к использованию. Внедрять виртуальных ассистентов можно в самые короткие сроки c минимальным дополнительным обучением и с первого дня использовать их для обслуживания клиентов и ответов на запросы. Благодаря грантовой поддержке РФРИТ развитие единой омниканальной диалоговой платформы Digital2Speech получило новый импульс.

Читать далее...