Тульский робот Николай на базе речевых решений BSS в числе победителей «ПРОФ-IT.2022»

В номинации «Предоставление региональных и муниципальных услуг» голосовой робот «Николай» занял второе место.

Голосовой робот Николай, реализованный компанией БФТ на базе омниканальной диалоговой платформы Digital2speech компании BSS в рамках проекта создания Единого контактного центра при Правительстве Тульской области вошел в число победителей Всероссийского форума «ПРОФ-IT.2022». Он занял второе место в номинации «Предоставление региональных и муниципальных услуг».

Николай начал принимать звонки жителей Тульской области в феврале 2021 года. Сегодня он отвечает на обращения граждан в МФЦ, Центр занятости населения, а также в Тульскую областную клиническую больницу.

Робот консультирует по широкому спектру вопросов, предоставляя информацию по более, чем 30 услугам, включая получение сертификатов о вакцинации, оформление детских пособий и оформление материнского капитала. Более 70% звонков робот обрабатывает самостоятельно, без перевода на специалиста.

Голосовой робот заменяет от 10 до 15 операторов по типовым обращениям и легко справляется с пиковыми нагрузками, принимая до 50 вызовов одновременно. Николай позволяет экономить бюджетные средства в объеме до 4 млн руб. в год.

А еще робот Николай осваивает речевую аналитику. Он уже составляет сводный отчет по звонкам, который показывает количество поступивших вызовов по каждой тематике и результаты обращений. Делает детальный отчет клиентского пути от начала диалога до его завершения. Предоставляет аудиозаписи разговоров с выгрузкой текстовых версий. Показывает количество обращений, полностью обслуженных роботом без перевода на оператора контакт-центра.

«Тульский робот Николай помогает эффективно снижать нагрузку на контакт-центр как за счет прямой автоматизации, так и трансформируя клиентский путь. Речевые решения BSS позволяют сформировать новый уровень понимания клиента, узнать его потребности, ценности, «боли». В вербальных коммуникациях с клиентом содержится масса информации. Речевая аналитика позволяет анализировать эту неструктурированную информацию. Мы можем узнать, когда клиент был недоволен обслуживанием и по какой причине, что нравится, чего не хватает и так далее», - отметила директор по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах Юлия Вдовина.