По словам Дмитрия Дырмовского, CEO группы компаний ЦРТ, растет спрос на речевую аналитику, диалоговых ассистентов, а персональное обслуживание и предвосхищение потребностей клиентов становятся глобальными трендами. «Мы активно развиваем речевую аналитику и диалоговых ассистентов, применяя в них технологии искусственного интеллекта, подтвердившие свою надежность в промышленных решениях. А также, видя в этом большие перспективы, инвестируем в разработку и эксперименты с самыми современными нейросетями, чтобы помочь бизнесу умножить эффективность речевых технологий».

Актуальность тенденций подтвердили опрошенные эксперты. Леонид Бацев, советник председателя правления банка «Пойдем!», отметил, что в банке используются распознавание речи и аналитический модуль, разработанный ЦРТ: «Решение позволяет на существенно более высоком уровне, чем аудиовалидация, осуществлять контроль за соблюдением стандартов качества и обслуживания». Сергей Багно, директор по развитию отношений с клиентами и искусственного интеллекта «Ингосстраха», отметил, что в компании также используют речевую аналитику ЦРТ в контактном центре: «Идет работа по разработке для распознавания речи и разметке диалогов по тональности».

В мае стало известно, что возможности речевой аналитики в контактном центре расширил и Газпромбанк. С внедрением решения ЦРТ с момента записи десятков тысяч обращений, которые поступают каждые сутки, до их полной тематизации проходит менее 30 минут.

«Инструмент позволил улучшить качество нашего сервиса, увеличить рост продаж персонально подобранных продуктов и сократить затраты на обслуживание», — сообщила Ольга Черепанова, начальник управления развития технологий Газпромбанка.

Ольга Цегельная, руководитель департамента клиентского обслуживания — вице-президент ВТБ, подчеркнула, что контакт-центр ВТБ более трех лет использует речевую аналитику для выявления потребностей клиентов, причин обращений и сокращения затрат: «Совершенствование инструментов речевой аналитики позволяет ВТБ автоматизировать контроль качества и анализ обращений, а их результаты использовать для доработки продуктов и сервисов. Сейчас мы используем систему распознавания речи также в онлайн-режиме на звонке, чтобы автоматически запускать скрипт оператора и помогать сотруднику быстро находить ответы на вопросы клиента».

Ряд экспертов сообщили о потенциале LLM (Large Language Model, большие языковые модели — Ред.). Сергей Багно подтвердил актуальность экспериментов с LLM: «Сейчас мы пытаемся понять, достаточно ли для наших потребностей просто научиться делать правильные промпты в модель или необходимо учить модель общаться так, как необходимо “Ингосстраху”. Также в работе мы используем одну из открытых моделей — мы уже попробовали использовать ее для выделения аспектов и тональности в отзывах». Среди сценариев использования эксперт обозначил ответы на жалобы и благодарности, генерацию текста промо и суммаризацию. Дмитрий Дырмовский сообщил, что заметных результатов удается достичь, используя возможности нейросетей, но опираясь на массив накопленных знаний и опыта. Такой подход позволит предложить рынку лучшие технологические решения.