Подписка на печать: HP заставляет платить за страницы, а не за картриджи Подписка на печать: HP заставляет платить за страницы, а не за картриджи Автопилот с диспетчером за занавеской: роботакси живут на филиппинском аутсорсе Автопилот с диспетчером за занавеской: роботакси живут на филиппинском аутсорсе Тело для Alexa: Amazon купил разработчика домашних гуманоидных роботов Тело для Alexa: Amazon купил разработчика домашних гуманоидных роботов Между премиумом и рекламой: зачем Roku продает стриминг по цене чашки кофе Между премиумом и рекламой: зачем Roku продает стриминг по цене чашки кофе

VS Robotics помогает «Ростелекому» распознавать 90% голосовых помощников при звонках клиентам

Россия 1 мин
Иллюстрация предоставлена пресс-службой Ростелекома

«Ростелеком» и компания-разработчик речевых технологий VS Robotics (группа «Сбер») внедрили ML-решение1 для идентификации голосовых помощников при исходящих звонках. С помощью искусственного интеллекта технология в реальном времени с точностью до 90% определяет, кто поднял трубку — живой человек или виртуальный помощник. Это позволяет оптимизировать коммуникации с клиентами по вопросам просроченной задолженности, сократить расходы на телефонию, а также высвободить рабочее время операторов контакт-центра, которые ранее тратили его на прослушивание автоответчиков.

Ежемесячно «Ростелеком» совершает миллионы звонков с использованием робота-оператора VS Robotics клиентам, однако часть вызовов перехватывается автоответчиками и голосовыми помощниками. Эти сервисы, изначально созданные для защиты от спама и мошенников, стали барьером для получения важной финансовой информации. Внедренная ML-модель анализирует аудиопоток и метаданные звонка в реальном времени и соединяет робота-оператора или специалиста контактного центра только с реальными абонентами. Точность детектирования составляет 90%.

Максим Колосков, руководитель VS Robotics:
«Борьба за внимание клиента превратилась в технологическую гонку. Каждый день появляются сотни новых алгоритмов голосовых ассистентов, которые учатся звучать всё более естественно. Наша ML-модель — это не статичный фильтр, а обучаемая система, которая умеет распознавать даже самых продвинутых голосовых ассистентов. Для такого крупного партнера, как “Ростелеком”, повышение точности детектирования даже на доли процента конвертируется в миллионы рублей экономии и сохраненной выручки».

Илья Курцев, директор Центра кредитного контроля «Ростелекома»:
«Масштабы нашей абонентской базы — это более 15 миллионов физических и 5 миллионов юридических лиц — требуют высочайшего уровня автоматизации. Из-за умных ассистентов, которые имитируют человеческую речь, мы тратили колоссальные ресурсы на звонки, которые не доходили до адресата. Благодаря решению VS Robotics мы смогли “пробить” эту цифровую стену, чтобы своевременно донести информацию о состоянии счета непосредственно владельцу, а не его голосовому помощнику. Это повышает эффективность коммуникаций и оптимизирует расходы контакт-центра».