Медицина

Анализ звонков контакт-центра сети клиник

Сплошной разбор разговоров администраторов вместо выборочного прослушивания.

Отрасль: Медицина
Тип решения: AI-аналитика

Задача

Администраторы сети принимают сотни звонков в день. Руководство слушало записи выборочно: причины отказов от записи, потерянные обращения и отклонения от сценария оставались невидимыми.

Что реализовали

Транскрибация и разбор каждого звонка по структуре: тема, результат, причина отказа, соблюдение сценария
Классификация обращений и ежедневные отчёты по филиалам
Интеграция с телефонией и CRM: разбор звонка привязан к карточке клиента

От звонка пациента до отчёта по отделу

Каждый разговор проходит один и тот же маршрут — без выборочного прослушивания.

Звонок клиентаТелефонияВходящий попадает в контакт-центр вместе с метаданными линии и времени.
ТранскрибацияASR · диаризацияРечь переводится в текст с разделением реплик клиента и администратора.
Тема и качествоLLM-разборОпределяется тема обращения, результат разговора и соблюдение чек-листа.
Выявление нарушенияПравила + модельФиксируется отклонение от скрипта и причина, по которой запись не состоялась.
Запись результата в CRMCRM / МИСРазбор привязывается к карточке клиента: тема, итог, причина отказа.
Задача руководителюТрекер задачСпорные и провальные разговоры уходят на разбор с ответственным.
Отчёт по отделуОтчёт · ежедневноЕжедневная сводка по филиалам, темам и причинам потерь — по единым критериям.

Технологии

Распознавание речиLLM-разборИнтеграция с телефонией

Результат

Выборочное прослушивание заменено сплошным разбором
Руководители филиалов видят причины отказов в ежедневном отчёте
Обучение администраторов построено на реальных диалогах, а не на догадках

Похожая задача? Разберём её на том же уровне детализации.

Обсудить проект