Расскажем, как финтех-проект группы QIWI — карта беспроцентной рассрочки «Совесть» — перевел часть разговоров контакт-центра на робота, который не только отвечает на вопросы, но и сам задает их при исходящих обзвонах. Статья про применение на практике HTTP-запросов, синтеза речи и распознавания голоса.
Шаг 1: Интеллектуальный IVR
Вопрос денег — один из немногих, которые клиенты до сих пор предпочитают решать устно, так что загруженность колл-центров банков отнюдь не падает в связи с появлением чатов на сайтах и в мобильных приложениях. Операторы «Совести» ежедневно получают более четырех тысяч звонков, связанных с оформлением и использованием карты рассрочки. Поскольку большинство обращений типичны и не требуют особенной компетенции для оказания консультации, их обработку можно передать роботу.
// Модуль, который потребуется для распознавания речи абонента
require(Modules.ASR);
let call;
// Данные, которые будем собирать во время звонка
let data = {};
const PHRASES = {
hello: "http://some_url_to_mp3_sound_for_start_question"
};
// Соответствие категории и dtmf, который будет отправлять Qiwi
const dtmf = {
operator: { name: "Оператор", digit: "0" },
balance: { name: "Баланс", digit: "1" },
pin_code: { name: "Пин-код", digit: "3" }
};Как это устроено? Обращаясь по номеру горячей линии, клиент попадает в голосовое меню и озвучивает тему своего вопроса — система распознает сказанное и направляет звонок на дальнейшую обработку. Клиенту нужно просто озвучить в свободной форме свою проблему, дополнительного нажатия каких-либо клавиш на телефоне не требуется.
// Получаем входящий звонок от «Совести», запускаем обработчик события входящего звонка
VoxEngine.addEventListener(AppEvents.CallAlerting, e => {
// Сохраняем объект звонка в глобальную переменную
call = e.call;
// Получаем номер телефона звонящего для будущей обработки
data.phone = e.callerid;
// При переадресации звонка по SIP есть возможность передать на платформу строковую информацию в заголовках.
// В случае с «Совестью» платформа получает идентификатор звонка в заголовке X-CID
// Сохраняем для будущей обработки
data.xcid = e.headers["X-CID"];
// Отвечаем на звонок
call.answer();
// Вешаем обработчик на событие соединения с клиентом
call.addEventListener(CallEvents.Connected, HandleConnected);
// Обрабатываем событие старта аудиозаписи
call.addEventListener(CallEvents.RecordStarted, record => {
// Сохраняем URL записи для дальнейшей обработки
data.record_url = record.url;
});
// Обрабатываем событие отключения абонента
call.addEventListener(CallEvents.Disconnected, HandleDisconnected);
});
async function HandleConnected(e) {
// Запускаем запись разговора
call.record(true);
// Задаем вопрос абоненту
await startPlayback(call, PHRASES.hello);
// Начинаем слушать его ответ
startASR();
}Если потребителя интересуют общие инструкции — например, активация карты, способы ее пополнения, смена ПИН-кода и так далее, он слышит записанный аудиоролик с пошаговым объяснением.
// Функция, которая позволяет воспроизвести mp3-сообщение абоненту
function startPlayback(call, url, loop = false) {
return new Promise(resolve => {
call.startPlayback(url, loop);
call.addEventListener(CallEvents.PlaybackFinished, function callback() {
resolve(call.removeEventListener(CallEvents.PlaybackFinished, callback));
});
});
}Таким образом, первая функция колл-центра, которую легко автоматизировать — это воспроизведение стандартных хауту и ответы на распространенные вопросы.
Вторая группа обращений, для закрытия которых не нужен человек — это информирование об актуальном балансе, размере задолженности, сумме ближайшего платежа.
С точки зрения информационной безопасности весь процесс приведен в соответствие с требованиями российского законодательства и отраслевых стандартов: Voximplant не имеет доступа к персональным данным клиентов. Решение определяет тематику и передает обработку звонка в IVR «Совести», где с помощью синтеза речи озвучивается информация из карточки клиента, авторизация происходит на стороне QIWI. Сценарии голосовой обработки разделяют общие вопросы и вопросы, связанные с персональными данными.
// Функция запускает модуль ASR и получает в виде строки информацию, которую произнёс абонент
function startASR() {
const asr = VoxEngine.createASR({ lang: ASRLanguage.RUSSIAN_RU });
// Получаем ответ от абонента
asr.addEventListener(ASREvents.Result, asrevent => {
asr.stop();
speech_processing(asrevent.text);
});
}
// Функция обрабатывает фразу абонента
function speech_processing(text) {
/* Поиск ключевых слов/словосочетаний, чтобы сопоставить тематику разговора абонента */
/* Каждое условие if - это выбор той или иной тематики разговора.
Поиск ключевых слов лучше выводить в отдельную функцию,
которая возвращает булево значение.
Для демонстрационных целей используется метод строки
includes и оператор &&
*/
if (
text.includes("хочу") &&
text.includes("узнать") &&
text.includes("баланс")
) {
// Записываем название распознанной категории для дальнейшей обработки
data.category = dtmf.balance.name;
// Отправляем тоновый сигнал на сторону «Совести»
sendDigits(dtmf.balance.digit);
} else if (
text.includes("хочу") &&
text.includes("узнать") &&
text.includes("пин")
) {
data.category = dtmf.pin_code.name;
sendDigits(dtmf.pin_code.digit);
} else {
// Если не распознали категорию, ставим по умолчанию - Оператор
data.category = dtmf.operator.name;
sendDigits(dtmf.operator.digit);
}
}
// На платформу звонок попадает из IVR «Совести»,
// и «Совесть» планирует этот звонок получить обратно, когда платформа узнает, какая категория вопроса интересует абонента.
// Способ общения с IVR на стороне «Совести» реализован с помощью sendDigits,
/* К каждой категории "привязан" тоновый сигнал, и «Совесть» знает об их соответствиях, то есть, получая dtmf - 1, IVR «Совести» информирует абонента о балансе, а получая dtmf - 3, обрабатывает запрос от абонента “узнать свой пин-код” */
function sendDigits(digit) {
// отправляем сигнал
call.sendDigits(digit);
// Завершаем звонок абонента через 1.5 секунды, чтобы гарантировать успешную доставку DTMF.
setTimeout(call.hangup, 1500);
}
// Обработчик события момента, когда звонок с абонентом завершен.
async function HandleDisconnected(e) {
// У объекта события Disconnected мы можем узнать продолжительность разговора и сохранить для дальнейшей обработки.
data.duration = e.duration;
// По завершении звонка у нас есть объект с данными, полученными по ходу выполнения сценария. Мы можем отправить его в CRM.
await sendToCrm(data);
// Обязательно завершаем сессию. Хоть у нас уже и завершён входящий звонок и больше нет активных плечей, сессия будет активна еще в течение 60 секунд. Так как нам это не нужно, принудительно завершаем её.
VoxEngine.terminate();
}
async function sendToCrm(data) {
// Для демонстрационных целей - мы просто логируем наш объект с данными.
Logger.write(JSON.stringify(data));
// В другом случае - именно в этой функции мы можем осуществить http - запрос с помощью функции Net.httpRequestAsync
}
Благодаря этому удалось не только повысить скорость и качество обслуживания клиентов, но и существенно снизить нагрузку на операторов. Сейчас больше ста тысяч звонков в месяц обрабатывается роботом. Если для решения вопроса всё же необходимо непосредственное участие оператора, IVR переключает звонок на нужного специалиста, который в письменном виде получает транскрипцию всей предварительной беседы бота с клиентом: данные попадают в CRM-систему «Совести» по API.
Шаг 2: Голосовые уведомления
Как снизить затраты на обслуживание входящей линии мы разобрались, переходим к исходящим. Одна из типичных причин, по которой оператор звонит владельцу карты — напоминание о внесении ежемесячного платежа: это необходимо делать по телефону, так как сообщение или push-уведомление могут быть пропущены. В то же время, совсем не обязательно тратить на этот процесс время операторов. С помощью сервиса Smartcalls «Совесть» дозванивается клиенту — всего робот делает три попытки — и проговаривает посредством синтеза речи, когда и какую сумму необходимо положить на счет.
Сценарий уведомления
Количество исходящих звонков может достигать двух тысяч в минуту, а режим работы позволяет задействовать его при необходимости 24/7. Это существенно оптимизирует рутинную работу операторов, не допуская необходимости раздувания штата и фонда оплаты труда, а также позволяет задействовать специалистов исключительно для решения критичных и чувствительных задач контактного центра.
Шаг 3: Сбор обратной связи
Последний момент — это автоматизированный сбор информации для исследований. До использования Smartcalls проекту удавалось обзванивать выборку в 3 000 – 5 000 человек в месяц. Сейчас робот совершает 40 000 исходящих звонков ежемесячно, при этом всех сотрудников, ранее занятых обзвонами, перевели на другой функционал. С помощью сервиса происходит контроль качества обслуживания, замеры оценки эффективности клиентского сервиса (CES), лояльности и удовлетворенности клиентов (NPS и CSI).
Сценарий NPS
Как это устроено? Бот просит клиента оценить по десятибалльной шкале один из параметров работы проекта, и дальнейший сценарий зависит от выставленной оценки. Если это «восемь» и выше, робот благодарит собеседника и завершает разговор. Если же «семь» и ниже — просит оставить развернутый комментарий, указав причины неудовлетворенности. Речь транскрибируется и выгружается в письменном виде для дальнейшего анализа.
Сегодня технологии позволяют создать бота по-настоящему дружественным. Его способность понимать речь человека постоянно улучшается в результате непрерывного обучения новым фразам и часто используемым словам. В языковую модель добавляются не только названия промоакций или опций карты, но и множество вариантов формулировок одних и тех же запросов.
Автор: savondaria
