Голосовые агенты

Клиенты звонят в нерабочее время и в пиковые часы, когда операторы заняты. Исходящий обзвон — по долгам, подтверждению записей, отложенному спросу — отнимает время сотрудников. Расшифровка звонков для аналитики по тарифам поставщиков стоит денег уже на нескольких тысячах минут.

Голосовой агент забирает типовые звонки и оставляет после разговора запись в системе заказчика: заявку, запись на услугу, обещание оплаты с датой и суммой.

Четыре типовых сценария: первые два работают в проектах, два других — варианты под задачу заказчика.

• Телефонный администратор — консультирует, записывает клиента и фиксирует итог разговора в CRM или YClients.
• Исходящий обзвон — просроченные платежи, реактивация, подтверждение записи; договорённости агент записывает в систему.
• Голосовой ассистент в продукте — речевой интерфейс к приложению или внутренней системе, отвечает по её данным.
• Ассистент руководителя — отвечает голосом на вопросы о показателях, отклонениях и сводках по витрине данных.

Между «алло» и записью в CRM пять звеньев, и каждое проектируется под заказчика. Это телефония (номер и АТС, запись, перевод на сотрудника), понимание живой речи, сценарий и правила бизнеса заказчика, естественный голос и запись результата в CRM, 1С, YClients, календарь или Telegram. Даты, номера и суммы агент перепроверяет. По просьбе клиента звонок переходит к администратору, спорные случаи — к специалисту. В своём контуре агент отвечает примерно через секунду, без неловких пауз; каждый разговор и его итог сохраняются.

Клиент не должен чувствовать, что говорит с роботом. Живой разговор держится не на одном голосе. Агент ждёт конца мысли, а не первой паузы; если клиент заговорил, сразу замолкает и отвечает на сказанное; говорит с естественной интонацией и в живом темпе, произносит суммы, даты и номера словами; помнит, что уже сказано, возвращает к теме после отступлений и спокойно реагирует на грубость. Когда клиент думает вслух («Семь дней… Так-так-так-так… Тра-ля-ля»), агент ждёт и мягко переспрашивает: «Угу. Так что, получится?» Каждую из этих черт команда YYTECH настраивает и проверяет на тестовых разговорах до выхода агента на линию.

Шинный центр. Звонок уходит агенту в нерабочее время и при переполнении очереди операторов. Агент ведёт четыре сценария: подбор шин с заявкой специалисту, запись на шиномонтаж и ремонт с проверкой свободного времени, обратный звонок и перевод на администратора. На вопросы о доставке, оплате, рассрочке, гарантии и хранении отвечает из фактов компании и возвращается к теме.

Лизинговая компания. Агент звонит по заданию из 1С и добивается срока полной оплаты в пределах семи дней; если клиент не укладывается — приглашает в офис для подписания дополнительного соглашения. После звонка в 1С уходит понятный итог: один исход из двадцати с датой, суммой и причиной. Например, обещание полной оплаты, оплата частями, визит в офис или другой контакт. «Числа десять» превращается в обещание оплаты «10 сентября» с суммой из данных договора. Номер телефона, продиктованный кусками и с «тройками», агент собирает, проверяет и один раз зачитывает обратно без кода страны.

Мебельные салоны. Четыре бота в двух странах: запись в салон, подтверждение записи, отложенный спрос и работа с холодной базой. Восемь рабочих экземпляров подключены к телефонии Беларуси и России, CRM и календарю; модели работают в своём контуре, без сторонних API.

Распознавание, итог звонка и проверки по правилам работают и на записях разговоров операторов.

Уже работает в проектах: расшифровка 10 000+ минут звонков в месяц из Битрикс24 на сервере без видеокарты — по тарифам поставщика такой объём стоил бы 500+ USD в месяц; итог звонка по схеме исходов в 1С; запись, расшифровка и резюме каждого звонка шинного центра. В прототипе платформы — поля заявки, заданные владельцем бизнеса, уведомление в Telegram и отчёты.

Из тех же компонентов можно собрать оценку звонков операторов по чек-листу скрипта, темы и причины обращений, поиск по расшифровкам и сводки руководителю.

Лизинговый агент целиком работает на одном сервере с одной видеокартой, без внешних API. У шинного центра — гибрид: часть моделей на своём сервере, языковая модель по API. Когда контур определён заранее, работа с персональными данными проще.

Поведение лизингового агента описано спецификацией, которую заказчик читает и комментирует прямо в тексте: 200 решений заказчика, версии, опубликованные диалоги. Перед выпуском агент проходит разговоры по сценариям заказчика — обычные и трудные: отказы, споры, неверный номер. Клиента играет языковая модель, каждый разговор проверяется автоматически. Последние прогоны: лизинг — 52 из 53 сценариев, шинный центр — 6 из 6 контрольных сценариев.

Для хакатона МТС команда YYTECH собрала прототип голосовой платформы. Владелец рассказывает о бизнесе текстом или голосом и прикладывает прайс; агент настройки уточняет детали и готовит поведение бота. Новая версия публикуется только после проверок, есть версии и откат. Владелец звонит своему боту из браузера и видит расшифровку, резюме и поля заявки. Простой бот квалификации обращений собирается примерно за 5 минут; сложный агент — проектная работа.

Ночью, пока видеокарты свободны от звонков, платформа разбирает разговоры за день, превращает трудные случаи в тестовые сценарии, проверяет улучшения и утром отправляет отчёт владельцу. Публиковать улучшение автоматически или после согласования — выбирает владелец. В прототипе ночной цикл пройден на одном примере.

Разговор с голосовым агентом YYTECH заканчивается записью в системе заказчика. Пять проектов в эксплуатации, модели по API или целиком в контуре заказчика, проверка по сценариям заказчика перед выпуском и прототип платформы, где бота собирает сам владелец бизнеса.