Интеграция LLM-агента в Битрикс24 для анализа звонков в медицинском центре
Внедрили ИИ-анализ 100% звонков для медицинского колл-центра, повысив объективность оценки на 95%.
Задача
Крупный медицинский колл-центр не мог анализировать все звонки операторов: ручная выборочная прослушка была субъективной, трудоёмкой и не позволяла системно отслеживать качество и ошибки.
Решение
Разработали приложение на базе Битрикс24, интегрирующее транскрибатор Helprobot Dialog для расшифровки всех звонков и ChatGPT для автоматического анализа по чек-листу. Система определяет тип звонка, оценивает каждый пункт и выставляет общую оценку от 0 до 10, а гибкий конструктор чек-листов позволяет настраивать сценарии анализа.
Результат
Обеспечен анализ 100% звонков, объективность оценки повышена на 95%, временные затраты руководителя контроля качества существенно сокращены, обеспечен автоматический контроль соблюдения стандартов общения.
Похожие кейсы
Цифровые двойники школьников: data-driven профориентация, рост заявок и зачислений СибГМУ
Разработали математическую модель для СибГМУ, которая помогает школьникам выбрать медицинскую специальность и формирует персонализированные образовательные траектории
Компьютерное зрение для диагностики кожных заболеваний — Dermadex
Обучили искусственный интеллект для телемедицинского приложения в сфере дерматологии — нейросеть определяет 60+ заболеваний кожи
Человечный чат-бот для сбора обратной связи у пациентов
Чат-бот для медицинского стартапа: разработали MVP в Telegram
Разработан MVP медицинского сервиса в виде Telegram-бота для хранения и анализа медицинских данных, привлекший более 3000 пациентов.
Mini App для записи к психологам
Разработана цифровая платформа для психологической поддержки, привлекшая более 1000 пользователей за первый месяц.
Сэкономили 500 часов менеджеров, автоматизировав найм и опрос кандидатов в Телеграм
Разработали Telegram-бота для автоматизации найма менеджеров, обработавшего 400 откликов.