речевая аналитика помогает лучше понять клиентов и сокращает объем задолженности

Среднее время анализа диалога экспертом уменьшилось в 20 раз.

ОТП Банк на платформе речевой аналитики выстроил двухуровневую систему анализа диалогов: на базе классических ML-моделей и больших языковых моделей — LLM.

Об этом рассказала начальник отдела развития голосовых роботов и речевой аналитики в Collection Светлана Рабехова (релиз есть у «Клерка»).

Такое совмещение позволяет банку получать измеримый экономический эффект.

Среднее время анализа одного диалога экспертом уменьшилось в 20 раз — с 7 минут до 20 секунд.

Начальник центра обучения и контроля качества контакт-центра ОТП Банка Ольга Сухарева рассказала о реальных примерах внедрения инструмента в Контакт-центре.

Автоматическая оценка помогла на 1,7% чаще решать вопросы клиентов с первого обращения. Среднее время обработки звонков сократилось на 5 секунд, а конверсия в продажи выросла на 3,3%.

Также на 25% сократилась доля обращений в ЦБ, а  точность начисления сорри-бонусов выросла с 85% до 97%.

Подробнее о том, какие ИИ-инструменты и нейросети подходят для бухгалтера, расскажем на онлайн-курсе «Нейросети и Power BI для бухгалтера». Вы научитесь применять нейросети для финансового анализа и моделирования, пошагово освоите Power BI, сможете публиковать отчеты и использовать ИИ-аналитику.

Цена курса со скидкой 67%: 4 900 ₽ вместо 14 990 ₽. Осталось 2 курса по этой цене.

Купить курс

Больше онлайн-курсов по акции в каталоге «Клерка».