Проблема

Звонок — ключевой канал взаимодействия отдела продаж с клиентами. Компании подключают к системам управления заявками (crm) телефонию, ставят менеджерам планы по количеству и длительности разговоров, внедряют скрипты продаж и планы по конверсии. Но самое важное — содержание разговора — остаётся сложноотслеживаемым.

Чтобы вспомнить, о чём шла речь в разговоре, или найти в нём нужную информацию, менеджеру нужно снова потратить столько же времени, сколько уже было затрачено на звонок. Чтобы убедиться, что сотрудники пользуются скриптами и правильно отрабатывают возражения, руководителю отдела продаж приходится лично прослушивать записи. На это может уйти весь рабочий день, который можно было бы посвятить обучению команды, улучшению скриптов или стратегическим задачам.

В результате:

• искать конкретные слова в звонках невозможно без повторного прослушивания;
• контроль качества превращается в рутину и забирает ресурсы у руководителя;
• ценные инсайты и договорённости остаются только в памяти менеджеров;
• система управления заявками (crm) фиксирует количество и длительность звонков, но не их смысловую часть.

Итог: даже при внедрённой телефонии и дисциплине звонков смысл коммуникаций остаётся за пределами системы учёта заявок (crm). Компании платят  временем руководителя и системно недоиспользует самую насыщенную по инсайтам часть коммуникации — живую речь клиента.

Задача

• Сделать содержимое звонков доступным для поиска и анализа,
  
• Обеспечить автоматическое извлечение кратких резюме звонков для быстрого принятия решений,
  
• Встроить новые функции в платформу АСТАРТ без создания внешних приложений.

Результат

• Уменьшили время на подготовку к повторному звонку в 40 раз: сводку можно прочитать за 20–30 секунд вместо 15–20 минут прослушивания аудио.
• Сократили время РОПа на контроль звонков на 25%.
• Общее время рутинных операций снизилось примерно на 30%.

Решение

Мы разработали ИИ-агента для системы управления заявками (crm), состоящего из двух ключевых функциональных блоков: расшифровка звонка и генерация резюме. Интегрировали новые возможности в интерфейс АСТАРТ, сохранив привычный визуал.

Автоматическая расшифровка звонков в Карточке заявки

Благодаря интеграции АСТАРТ с телефонией, уже имеем аудиозаписи звонков в системе. Далее мы отправляем аудиофайл на модуль автоматического распознавания речи, который преобразует речь в текст. Выбрали Whisper от OpenAI, потому что:

• он бесплатный,
• его можно развернуть локально,
• поддерживает много языков, включая русский,
• имеет хорошее шумоподавление и качество расшифровки.

Полученный текст расшифровки сохраняем в Карточке заявки. Теперь он участвует в поиске по системе, обеспечивая быстрый доступ к нужной информации.

ИИ-резюме: генерация сводки

На основе получившейся транскрипции нейросеть формирует краткое резюме звонков автоматически: цель, результаты, договорённости, следующий шаг. Для этой функции выбрали также локальную языковую модель Ollama, которая отлично справляется с подобными задачами.

Сводка отображается в Карточке заявки, что позволяет мгновенно оценить содержание последнего звонка. При необходимости, менеджер может подправить отчёт по звонку самостоятельно.

Технологии

Модуль распознавания речи: Whisper.
ИИ-модель: Ollama.
Интеграции: Tелефония МТС.

Итог

Разработанный для отдела продаж ИИ-агент перевёл звонки из требующего внимания балласта в актив: они стали поисковыми, анализируемыми и полезными для управления. Мы соединили распознавание речи и ИИ-генерацию резюме звонков, чтобы сделать их частью привычного интерфейса АСТАРТ. Как итог — ИИ для отдела продаж уменьшает рутину и повышает прозрачность процессов.

Хотите внедрить ИИ в бизнес?
Напишите нам — подберем подходящее ИИ-решение или разработаем с нуля. Соединим с системой автоматизации бизнеса (crm/erp), адаптируем под запросы вашего бизнеса.