«Росгосстрах» усовершенствовал собственную систему речевой аналитики на базе генеративного ИИ. Теперь она позволяет анализировать 100% входящих звонков в контакт-центр компании и оперативно выявлять причины недовольства клиентов, а также находить системные проблемы в клиентских процессах. Ежедневно нейросеть обрабатывает более 15 тыс. телефонных обращений.
Проект стал одной из первых в страховой отрасли реализаций полнофункциональной речевой аналитики контакт-центра, полностью разработанной внутренней командой на базе open-source-технологий и генеративного ИИ. Особенностью решения стал отказ от классического подхода с дообучением моделей: вместо этого специалисты разработали архитектуру на основе многоуровневой цепочки промптов. Для анализа обращений было создано более 100 специализированных промптов, каждый из которых отвечает за оценку конкретного параметра диалога с клиентом.
Поверх речевой аналитики работает сервис, который находит в транскриптах звонков сигналы эскалации — например, выявляет намерение клиента написать жалобу и автоматически уведомляет по корпоративной почте ответственных сотрудников. Это позволяет купировать развитие конфликтной ситуации. «Раньше отдельные проблемы могли потеряться в массиве из тысяч ежедневных звонков, — отметил Никита Мансуров, начальник управления методологии, анализа и развития клиентского опыта «Росгосстраха». — Теперь система автоматически выделяет случаи, требующие повышенного внимания, и реагировать на критические ситуации можно максимум в течение часа».
Система помогает обнаруживать не только отдельные инциденты, но и повторяющиеся проблемы. Например, при анализе показателей удовлетворенности клиентов (CSI) специалисты выявили устойчивое недовольство необходимостью предоставлять дополнительные документы в одном из страховых процессов. После анализа обратной связи требование было пересмотрено и устранено. Благодаря речевой аналитике страховщику уже удалось снизить среднее время диалога примерно на 7% и при этом увеличить долю вопросов, решенных с первого обращения (FCR).
