Как телеком-оператор сократил время ответа контакт-центра в 3,75 раза с помощью голосовой платформы

78→92,2%

точность распознавания речи

4,5→1,2 мин

среднее время ответа

−30%

нагрузка на операторов

Телеком-оператор

Россия · клиент под NDA

!Проблема

Высокие операционные издержки (OPEX) в контакт-центре и долгое время ожидания ответа клиентами.

Необходимость постоянно расширять штат операторов под растущий объём звонков.

Низкое качество входящих аудиозаписей — шум и эхо мешали распознаванию.

Отсутствие инструментов анализа голосовых данных.

✦Инструменты и решение

Сквозная голосовая платформа: очистка аудио → распознавание речи (ASR) → анализ текста (NLP) → синтез речи (TTS). Модели распознавания на Conformer и Wav2Vec 2.0, синтез с управлением эмоциями на FastPitch и Tacotron2, шумоподавление на RNNoise и спектральных методах. Инфраструктура — GPU-кластер, Docker и Kubernetes под нагрузку.

↦Как решали

Подготовка данных (4 недели): разметили 50 000 часов аудиоразговоров.

Прототипирование (6 недель) и активная разработка пайплайна ASR/NLP/TTS (12 недель).

Оптимизация (8 недель): более 1200 тест-кейсов, WER в production — менее 8%, MOS синтеза — 4,4 из 5.

Пилотная интеграция (4 недели) в контур контакт-центра.

⚑С чем столкнулись

Низкое качество входящего аудио (шум, эхо) снижало точность — решалось отдельным этапом шумоподавления.

На этапе оптимизации прогнали 1200+ тест-кейсов и исправили 85+ критических ошибок.

Обработка 12+ млн звонков в год требовала инфраструктуры на GPU-кластере с латентностью около 250 мс.

▲Результат в цифрах

4,5→1,2 мин

среднее время ответа (в 3,75 раза)

92,2%

точность распознавания (было 78%)

~200%

расчётный ROI за 18 месяцев

Точность распознавания речи78%→92,2%

Среднее время ответа4,5 мин→1,2 мин

Нагрузка на операторов×1→−30%

Время ответа×3,75 Нагрузка−30% Звонков/год12+ млн Латентность~250 мс

// кейс не про продажи → ведущие метрики профильные (точность, время ответа, нагрузка). ROI ~200% — расчётная оценка из источника; ₽-суммы в источнике нет.

SimbirSoft