Кейсы по продуктам платформы
Сгруппировано по четырём продуктам: Агент, Шлюз, Текстовая и Речевая аналитика. Метрики — типовые ориентиры по индустрии, уточняются на ваших данных в ходе дискавери.
AI-агенты для чата
Бот закрывает типовые обращения 1-й линии, корректно ведёт чувствительные операции и эскалирует с собранным контекстом.
Кейс «Комиссия»
Клиенты пишут «почему такая большая комиссия?», «откуда 2301 ₽?», «дайте без комиссии». Каждое такое обращение — 5–10 минут оператора и эмоциональный негатив.
- Распознавание 20+ формулировок интента «комиссия» классификатором
- Ответ из статьи базы знаний (KB): размеры комиссии по каждому способу оплаты и инструкции
- При юридических претензиях (ФЗ-353, угроза жалобой в ЦБ) — эскалация на оператора с контекстом
- При запросе индивидуального расчёта — честно «не имею доступа к договору» и переход в личный кабинет
Кейс «Способы оплаты»
«Скиньте реквизиты», «как оплатить через СБП», «не проходит оплата», «когда зачислится». Десятки повторений в сутки.
- Выдаёт реквизиты и пошаговую инструкцию по СБП из базы знаний
- Сроки зачисления по каждому способу — без обращения в бэкофис
- Стандартные рекомендации для типовых ошибок («не проходит СБП»)
- Файлы (чеки, скриншоты) — честно «не умею читать изображения» → эскалация
Кейс «Смена номера телефона»
Чувствительная операция — нельзя доверить LLM, есть риск фрода. Но клиенты пишут об этом каждый день.
- Агент распознаёт интент и НЕ пытается «сделать» в CRM
- Ведёт по сценарию (Flow): объясняет процедуру, собирает первичные данные
- Передаёт оператору контекст: старый номер, причина, желаемый новый
- Оператор не тратит время на сбор данных — сразу к действию
Единый API-доступ к LLM
Одна интеграция, любой провайдер: маршрутизация, лимиты, биллинг, резервная цепочка моделей (fallback) и единые политики безопасности.
Кейс «Единая точка доступа для продуктовых команд»
У 8 продуктовых команд — 5 разных LLM-провайдеров, ключи в коде, перерасход бюджета и нулевая видимость по затратам.
- Единый эндпоинт (точка доступа), маршрутизация по проектам и пользователям
- Лимиты, квоты и биллинг с разбивкой по командам
- Логирование запросов и ответов с поиском и аудитом
- Фильтры персональных данных (PII) на входе и выходе по единой политике
Кейс «Маршрутизация по цене и латентности + резервная цепочка моделей»
Дорогие модели на простых задачах, и регулярные сбои у одного провайдера ронят прод-чат.
- Авто-маршрутизация: простые задачи → дешёвая модель, сложные → топовая
- Резервная цепочка моделей (fallback) при ошибках провайдера, без переобучения
- Кэширование повторяющихся запросов
- Метрики стоимости и латентности в реальном времени
Кейс «On-prem LLM + публичный GPT по политикам»
Регулятор требует не выпускать персональные данные за периметр, но команды хотят использовать топовые внешние модели для не-PII задач.
- Локальная модель в контуре заказчика для чувствительных задач
- Публичный провайдер — только после прохождения фильтра персональных данных (PII)
- Политика выбора маршрута настраивается без правок кода клиентов
- Аудит и версионирование промптов по требованиям ИБ
Текстовая аналитика и контроль качества чатов
100% разбор переписки 1-й и 2-й линии: интенты, тональность, регламент, причины негатива и майнинг знаний из истории.
Кейс «100% разбор переписки 1-й линии»
Группа контроля качества (QA) вручную слушает 2–5% диалогов. Системные проблемы и регресс качества операторов видны с задержкой в недели.
- Авто-классификация интентов с матрицей ошибок (Confusion Matrix) и регрессионными тестами
- Тональность и эмоциональные сдвиги по каждому диалогу
- Дашборды для продукта, маркетинга и операционного блока
- Алёрты по аномалиям: всплеск негатива, рост провалов FCR (решений с первого обращения)
Кейс «Контроль регламента и тональности операторов»
Операторы нарушают скрипты и формулировки, ЦБ-проверка фиксирует расхождения. Ручной выборочный аудит не успевает.
- Авто-проверка обязательных и запрещённых формулировок
- Метрики тональности и эскалации негатива по сменам и бригадам
- Авто-оценка по чек-листу контроля качества (QA) для каждого оператора
- Отчёты для тимлидов с примерами диалогов для коучинга
Кейс «Майнинг интентов → стартовая база знаний за дни»
Перед запуском бота нужна база знаний и карта интентов. Ручной разбор истории — недели работы аналитиков.
- Кластеризация истории диалогов и авто-разметка интентов
- Выделение топ-причин обращений и формулировок клиентов
- Черновики статей базы знаний по каждому кластеру
- Передача стартовой карты в Вектор. Агент для пилота
Речевая аналитика звонков
Транскрибация, авто-оценка 100% звонков по чек-листу, тренды по сменам и суфлёр оператора 2-й линии в реальном времени.
Кейс «Авто-оценка 100% звонков по чек-листу контроля качества»
Группа контроля качества (QA) оценивает вручную ~3% звонков. Решения о коучинге и премиях принимаются по нерепрезентативной выборке.
- Транскрибация с диаризацией спикеров, эмоциями и темпом речи
- Чек-листы контроля качества: приветствие, скрипт, запрещённые формулировки
- Авто-оценка операторов и сравнение по бригадам и сменам
- Кейсы для коучинга — ссылка на конкретный фрагмент звонка
Кейс «Топ-причины обращений и тренды по сменам»
Бизнес не видит, почему растёт нагрузка на контакт-центр и какие продуктовые проблемы за этим стоят.
- Авто-классификация причин обращений по транскриптам
- Тренды по дням, неделям, сменам и регионам
- Связка с релизами продукта и маркетинговыми активностями
- Алёрты по аномалиям и новым кластерам обращений
Кейс «Суфлёр оператора 2-й линии в реальном времени»
Сложные продукты, длинные регламенты — оператор тратит время на поиск ответа в базе знаний во время разговора.
- Распознавание речи и интента в реальном времени
- Подсказки оператору со ссылкой на статью базы знаний и формулировкой
- Авто-заполнение карточки обращения после звонка
- Чек-лист регламента — подсветка пропущенных шагов
Хотите такой же эффект на ваших данных?
Найдём сценарий с самым быстрым ROI (возвратом на инвестиции) и запустим пилот за 4 недели.