Anastasia Samsonova: МТС автоматизировала общение с клиентами колл-центров
МТС объявил о переходе в масштабирование проекта Neuro.net. Он был участником корпоративного акселератора центра по инновациям и инвестициям MTS StartUp Hub. Решение компании позволяет автоматизировать работу контакт-центра и освободить операторов от части рутинных задач. Голосовой робот Neuro.net включает разработку NLU (Natural language understanding, система для обработки высказываний пользования), которая дает возможность обучаться на небольшом объеме данных. Система работает на основе машинного обучения и знает более 17 млн высказываний. Такой робот способен делать минимальные паузы (как в естественном разговоре), а также реагировать на перебивание со стороны собеседника. Цифровой оператор может совершать до 500 тысяч звонков за 8 часов, это в несколько тысяч раз больше, чем человек. По результатам пилотного проекта решение Neuro.net показало, что не уступает людям в конверсии звонков. «За три года работы MTS StartUp Hub был запущен 71 пилотный проект. Из них 26 уже перешли в масштабирование. Это стартапы из самых разных сфер, от финансовых технологий до облачных сервисов. Искусственный интеллект также является для МТС важным направлением. Именно поэтому компания решила внедрит в своих колл-центрах голосового робота Neuro.net, который показал хорошие результаты в ходе пилота, достигнув целевых KPI по конверсии», — прокомментировал директор MTS Startup Hub Дмитрий Курин. «Важная особенность разработанных нами сценариев телемаркетинга в том, что мы обучали цифровых операторов Neuro.net на наиболее удачных звонках, которые ранее совершал колл-центр в обычном режиме. В этом основная причина успеха пилотного проекта. Мы чрезвычайно рады признанию эффективности наших цифровых решений компанией МТС и с нетерпением ждем продолжения нашего сотрудничества», — сказал операционный директор компании Neuro.net Александр Кузнецов.
Источник: spark.ru
Похожие новости
- [Перевод] Обход двухфакторной аутентификации в публичной баг-баунти программе: путь к $6000
- Кратко про XHTTP для VLESS: что, зачем и как
- [Перевод] Как я нашёл уязвимость в ядре Linux при помощи модели o3
- SelfCoerce для локального повышения привилегий на Windows 10
- Теория мертвого 2GIS
- Постквантовые криптостандарты США на алгоритмы электронной подписи на основе хеш-функций с сохранением состояния
- Новые возможности менеджера секретов Deckhouse Stronghold: пространства имён, резервные копии и репликация данных
- [Перевод] Single Sign-On c OpenAM и OpenIG: практические примеры реализации
- Безопасность по ГОСТу: процесс интеграции HSM отечественного производства
- Каких коммуникаторов не хватает PR-индустрии?