Как ИИ-транскрибация звонков влияет на работу с клиентами

Компания «Войси» занимается транскрибацией и анализом речи, в том числе телефонных разговоров. Наша задача — превратить речь в точный, структурированный текст, который помогает бизнесу работать с данными, а не догадками. В этой статье рассказываем, почему звонки становятся важным источником инсайтов и как ИИ помогает это реализовать.

Почему звонки — это недооцененный источник данных

Каждый день в компаниях проходят тысячи телефонных разговоров. Продажи, поддержка, обратная связь, внутренние обсуждения — и все это остается в аудиоформате. Даже если разговор записан, кто-то должен переслушать его, законспектировать, вычленить главное. А на практике чаще — просто забыть.

На фоне внедрения ИИ и автоматизации бизнес-процессов голосовые данные до сих пор остаются в тени. Хотя именно они несут в себе самое «сырое» и точное знание о клиентах: их боли, ожидания, недовольство или, наоборот, лояльность.

Что дает автоматическая транскрибация звонков

Распознавание речи и последующий анализ содержимого звонка — это не просто способ ускорить работу отдела контроля качества. Это возможность построить системную работу с клиентским опытом, опираясь на реальные диалоги.

Что меняет транскрибация:

• Перевод всей речи в текст — быстро и дословно.
• Возможность поиска по ключевым словам в больших массивах звонков.
• Выявление паттернов: частых жалоб, успешных скриптов, эмоциональных триггеров.
• Привязка текстов разговоров к CRM и автоматизация отчетности.

Таким образом, то, что раньше находилось только на слуху у сотрудников, становится доступной и анализируемой частью данных.

Почему универсальные решения не работают на звонках

Многие ИИ-решения транскрибации разрабатывались для лекций, видеозаписей, интервью — но не для телефонных разговоров. У них другая структура, скорость, качество связи, особенности речи.

Проблемы:

• Снижение точности из-за фонового шума и сжатия.
• Невозможность различать спикеров в одноканальной записи.
• Отсутствие адаптации под отраслевую лексику или бренды.

А значит — данные, на которых потом будут строиться выводы, изначально искажены. ИИ здесь требует не универсального, а специализированного подхода.

Транскрибация звонков на практике

Могу привести пример из нашей практики: к нам обратилась компания, у которой было более 5000 звонков в месяц. Ручная проверка занимала десятки часов, а многое оставалось за кадром. Мы внедрили специализированную модель под звонки и дополнительно дообучили ее на речи самих операторов.

После внедрения:

• выросла точность распознавания;
• в систему добавилась автоматическая разбивка по спикерам;
• звонки стали структурированной базой знаний для аналитики и обучения сотрудников.

Но главное — компания начала работать с содержимым звонков, а не только с фактами их наличия.

ИИ не заменяет контроль качества — он его усиливает

Автоматическая транскрибация — не финальный отчет. Это инструмент, который делает анализ масштабируемым. Вместо выборочной проверки звонков можно анализировать все. Вместо субъективных заметок — иметь дословную речь. Вместо догадок — видеть тенденции в цифрах и цитатах.

ИИ помогает не только быстрее обрабатывать звонки, но и системно выстраивать клиентскую работу: выявлять точки роста, отслеживать соблюдение стандартов и предсказывать потенциальные риски.

Будущее — за голосом как данными

Сегодня бизнес учится работать с цифрами. Завтра он будет работать с голосом. Потому что именно в нем — настоящая картина потребностей клиента. А технологии уже позволяют этот голос слышать, понимать и масштабировать его значение.