Интеграция виртуальных агентов с искусственным интеллектом в среду центра обработки вызовов
Внедрение виртуальных агентов на базе самообучаемых алгоритмов для обработки рутинных запросов клиентов, что позволило снизить нагрузку на колл-центр и повысить доступность поддержки 24/7.
Задача
Необходимо было автоматизировать обработку рутинных запросов клиентов, чтобы снизить нагрузку на операторов колл-центра и повысить скорость реагирования.
Решение
Внедрены виртуальные агенты на базе самообучаемых алгоритмов, которые обрабатывают запросы в многоканальном режиме (звонки, SMS, email). Реализованы сценарии IVR, автоматический callback по утерянным звонкам, управление телефонией и маршрутизация вызовов.
Результат
Повышена эффективность обработки запросов: виртуальные агенты работают 24/7, снижая нагрузку на людей и сокращая время ожидания клиентов. Достигнута экономия затрат за счет автоматизации рутинных задач.
Похожие кейсы
Разработка сайта X-Meta
Разработали сайт в форме диалога для презентации продукта — продукт получил узнаваемую айдентику и запоминающийся сайт
«МегаКинометр» — Как AI превратил эмоции в подписки на «МегаКино»
Реализовали digital-кампанию с AI-механикой «МегаКинометр» для МегаФона — достигли ROI 107 %
Doubletapp Meeting Notes: бот для саммаризации видео и аудио с помощью LLM
Разработали бота-расшифровщика на основе нейросетей для конференции, обработав 12 выступлений за 7 часов без сбоев.
Talent Mind – ИИ-платформа для скоринга софт-скилов
Разработана ИИ-платформа для оценки софт-скилов кандидатов по записям интервью, обеспечившая 87% совпадение с экспертной оценкой.
Мобильное кроссплатформенное приложение с внедрением ML для покупок
Создали MVP-версию мобильного приложения для поиска и покупки товаров из видео — скорость обработки кадра снизили с 6 секунд до 100 миллисекунд
HR-бот AGIMA AI
Автоматизировали процесс найма с помощью HR-чат-бота, сократив время обработки 100 кандидатов с 25 часов до нескольких минут