Машинное обучение и искусственный интеллект (как генеративный, так и традиционный) стремительно проникают во все сферы жизни и бизнеса, трансформируя привычные процессы и открывая новые возможности. Среди основных сценариев использования GenAI выделяют клиентский сервис, маркетинг и продажи, HR, ИТ и даже производство.

Пропущенных сделок стало меньше, а у отдела продаж появилось свободное время на новых клиентов

Проблема чуть ли не каждого отдела продаж: сотрудники не заполняют карточки в CRM. С аналогичной сложностью столкнулась одна из рекрутинговых компаний. Менеджеры компании не успевали вносить данные о клиентах из-за большого количества звонков и встреч, и число завершенных сделок снижалось. Она обратилась в MTS AI с запросом автоматизировать ведение CRM.

MTS AI предложила решение на базе платформы синтеза и распознавания речи Audiogram для транскрипции звонков и большой языковой модели (LLM) Cotype для анализа текстовых расшифровок. Cotype извлекает ключевую информацию из разговоров и автоматически заносит данные в CRM. Главное преимущество LLM в том, что они уже обучены на большом количестве данных и не требуют дополнительных затрат на обучение под специфику какой-либо конкретной сферы: телекома, банков и так далее.

Учитывая это, модель уже знает базовые понятия — названия продуктов и услуг — и способна сразу работать со специальными терминами, например, эскроу-счетами и аккредитивами в банковской сфере. Дополнительно ей требуется обучение только для специфических названий продуктов и услуг.

MTS AI подготовила 300 промптов на основе информации, которую менеджерам нужно узнать у клиентов: цели использования рекрутингового сервиса, сроки принятий решения о покупке, причины отказа, контакты. Теперь менеджеры экономят до 20% рабочего времени, а у компании появилась полная и корректная база данных о клиентах. Процесс полностью автоматизирован, и заполнение одной карточки занимает 20 секунд.

ИИ-решение оказалось еще и достаточно экономичным: затраты составили лишь 50% от стоимости схожих продуктов на базе обычных моделей машинного обучения. Получилось сэкономить время и деньги, потому что не потребовалось разрабатывать программный код на языке Python и обучать систему на данных клиента.

GenAI на 30% сократил нагрузку на HR-отдел

Команде MTS AI потребовалась система, которая поможет сотрудникам самостоятельно находить ответы на вопросы о компании и работе в ней. Огромный массив данных хранится в разных источниках и разных форматах. Специалисты MTS AI преобразовали и систематизировали внутреннюю информацию, развернули на собственных серверах клиента большую языковую модель Cotype и интегрировали в существующие информационные системы компании. Модель обучили по специальным инструкциям, описывающим примеры вопросов и ответов. Благодаря рекомендациям система стала лучше понимать контекст запросов и давать более релевантные ответы. Если раньше сотрудники с любой проблемой обращались в HR-отдел, то теперь всего за три секунды можно узнать, как оформить отпуск или где лежит заявление на увольнение. Система может быть представлена в виде чат-бота, диалогового окна с языковой моделью или дополнительного окна в программе. Все зависит от предпочтений заказчика.

После внедрения GenAI процесс онбординга стал полностью автоматизирован, и число обращений в HR-департамент уменьшилось на 30%. Благодаря быстрому доступу к нужной информации, удовлетворенность сотрудников выросла на 20%.

ИИ слышит даже интонацию

Длительные паузы, шаблонные ответы, споры с клиентом — список ошибок операторов колл-центров можно продолжать долго. Больше волнует, как их исправить. Один из крупнейших онлайн-ритейлеров России обратился за помощью к команде MTS AI. Для онлайн-ритейлера колл-центр играет критически важную роль, обрабатывая звонки абонентов. Их эффективность напрямую влияет на объемы продаж и прибыль компании. Система выборочного прослушивания звонков охватывала менее 3% всех диалогов, а этого явно недостаточно для поддержания высокого уровня сервиса и лояльности клиентов.

AI-сервис речевой аналитики WordPulse и платформа распознавания и синтеза речи Audiogram решили главную проблему контроля качества обслуживания клиентов. WordPulse автоматически анализирует звонки между сотрудниками и клиентами и находит важную информацию в разговоре.

Теперь с помощью ИИ можно анализировать 100% диалогов, отслеживать ключевые фразы и даже интонацию, выявляя жалобы клиентов и случаи нарушения конфиденциальности. Система сравнивает фактический разговор с заранее установленным скриптом, оценивая степень отклонения от него. Результаты анализа предоставляются в виде отчетов, где руководство может найти новые точки для улучшения качества обслуживания. Например, если в скрипте указано, что сотрудник должен представиться и уточнить имя клиента в начале разговора, система проверит, был ли этот шаг выполнен, и сообщит о его пропуске.

Речевая аналитика помогает определить эффективные фразы и подходы в общении с клиентами, а также автоматически отслеживать ошибки новичков, что ускоряет их обучение. Она помогает сократить время взаимодействия, повышая производительность сотрудников, и обеспечивает объективные данные для анализа их работы, что способствует более целенаправленной обратной связи и улучшению навыков.

По итогам внедрения прогнозируется рост следования скрипту на 15%, повышение эффективности работы сотрудников на 20%, полное исключение нежелательной лексики и рост исходящих продаж на 30%. Оценка эффективности колл-центра на основе соблюдения скриптов мотивирует следовать установленным сценариям. Сотрудники понимают, что их действия напрямую влияют на результаты всей компании. Появляется стимул для более тщательного выполнения своих обязанностей.

Умный рекрутинг: как чат-боты ищут новых сотрудников

В ритейле текучка кадров иногда превышает 50% в год. MTS AI автоматизировала процесс массового подбора персонала у одного из крупнейших представителей розничной торговли. В результате время на найм сократилось на 90%, а количество пропущенных интервью уменьшилось на 30%. Поток кандидатов увеличился в 2,5 раза, а трудозатраты рекрутеров снизились на 70%, что позволило им сосредоточиться на более важных стратегических задачах.

MTS AI создала комплексное решение, которое включает в себя большую языковую модель Cotype и программных роботов для оценки резюме и назначения собеседований. LLM подготовила описание вакансий по выбранным параметрам, которые HR-менеджер мог опубликовать на сайтах для поиска сотрудников. Программных роботов обучили подбирать сотрудников в интернете — они способны изучать резюме и по ключевым словам о навыках, опыте работы определять подходящие кандидатуры. После программный робот сам назначает собеседование и отправляет приглашение кандидату.

Для первой встречи с соискателями команда создала специальный чат-бот. Он консультировал их по доступным вакансиям и при необходимости запрашивал дополнительные документы.

Нежелательные звонки под контролем

MTS AI помог сервису объявлений практически мгновенно распознавать мошенников. Клиенты крупного классифайда часто становились жертвами обманных схем, когда мошенники под видом покупателей просили их провести платежи на сторонних платформах. Такие ситуации вызвали отток клиентов.

MTS AI развернула на серверах клиента платформу синтеза и распознавания речи Audiogram, которая расшифровывает звонки в режиме реального времени. Разработчики обучили большую языковую модель Cotype определять признаки нежелательной коммуникации в диалогах с клиентами. Модель была интегрирована в сервис виртуальной телефонии, который связывает продавца и покупателя.

Cotype собирает и передает информацию о каждом звонке заказчику, включая название объявления и категорию звонка — реклама, спам или полезный звонок. Скорость реакции ИИ на нежелательные темы составляет менее 3 секунд, а точность распознавания тематики звонков достигает 98%. Благодаря такому подходу компания еще и значительно увеличила лояльность пользователей к площадке. Пользователи теперь чувствуют себя защищенными от нежелательных контактов, что положительно сказывается на их опыте взаимодействия с сервисом.

Как Kodify увеличивает производительность разработчиков на 55%

Помощник для разработчиков на базе сервиса MTS AI Kodify стал ответом на запрос ИТ-компании об оптимизации процесса написания кода. Сервис автоматически генерирует код по описанию на естественном языке.

Проект стартовал с внедрения нейросети Copilot на базе большой языковой модели Kodify. Сервис был развернут on-premise на серверах заказчика, что обеспечило безопасность и контроль над данными. Интеграция прошла бесшовно: Kodify был встроен в популярные среды разработки Visual Studio Code для Python и IntelliJ IDEA для Java.

Kodify превратился в полноценного ассистента для программистов, предлагая умный автокомплит и генерируя следующие строки кода в зависимости от контекста текущего файла.

После внедрения сервиса производительность отдела разработки увеличилась на 55%. Большим плюсом стала скорость развертывания решения — всего 1-2 дня. Еще один приятный бонус для компании — сокращение фонда оплаты труда на 20%.

Проект MTS AI не только улучшил качество и скорость разработки, но и существенно снизил затраты, продемонстрировав, как современные технологии могут трансформировать бизнес-процессы в сфере IT.