Сервис для колл-центра CallChecker

К нам обратилась компания Mycredit, которой было необходимо разработать сервис, который позволит улучшить качество существующего коллцентра, не нанимая дополнительного персонала. В компании 4 департамента, которые работают с клиентами: общее количество звонков в месяц - 70 000. Текущая команда супервайзеров, которые занимаются проверкой качества звонков обрабатывала в среднем 250 звонков в день (7 500 звонков в месяц). Большое количество звонков оставалось без проверки, за счет чего не было возможности качественно проанализировать работу операторов коллцентра и принимать объективные и взвешенные решения по развитию коллцентра.

Было необходимо, чтобы сервис анализировал аудиозаписи телефонных разговоров, после чего предоставлял транскрипцию и анализ этого разговора, рассчитывал скоринговое значение качества проведенного звонка. Оценка качества должна рассчитываться как по конкретному звонку, так и по менеджеру.

Процесс анализа выглядит следующим образом: Искусственный интеллект анализирует транскрипцию звонка и отвечает на вопросы, которые зашиты в его промте, после анализа, возле каждого вопроса ставится ответ: "Да" или "Нет".

Примеры вопросов:

1. Представился ли оператор?
2. Рассказал ли о компании?
3. Был ли вежлив?
4. Рассказал ли об услуге?
5. Была ли ругань в разговоре (с обеих сторон)?
6. Эмоции (смех, плач, крики);
7. Ключевые фразы ("мне ничего не надо", "я сейчас занят")
8. Более 2-х голосов в разговоре
9. Молчание более 10 секунд
10. Грамматика, оценка четкости произношения слов
11. Превышено время разговора (10-15 минут хватает для решения вопроса клиента, если больше - это уже общение не по теме)

После чего, на основе полученных ответов на вопросы, строился Score - балл каждой аудиозаписи, который позволял понять, какого качества был разговор и не тратить время на прослушивание. На основе Score-балла каждой аудиозаписи строился Score менеджера.

Для того, чтобы система была гибкой, сделали возможность создавать и редактировать правила, каждое правило состояло из двух частей - формулировка самого правила и промт для AI сервиса.

Добавили версионность, для того, чтобы отслеживать изменения в правилах и ретроспективно анализировать, как это повлияло на оценки звонка и менеджера.