</ ИИ-скоринг качества диалогов для сети клиник >

Для сети частных клиник внедрена система ИИ-скоринга и транскрибации тысяч ежедневных диалогов. Решение автоматизировало контроль качества работы с пациентами: точность поиска критических ошибок выросла на 340%, скорость реакции — в 7 раз, а затраты снизились на 60%.

x4.4

Увеличение точности выявления проблем

Сокращение времени выявления проблем

40%

Снижение затрат на контроль качества

Клиент

Региональная сеть частных клиник и диагностических центров в нескольких регионах. Предлагает комплексную диагностику и сопровождение, объединяя современные технологии и специалистов. Около 30 центров.

«Медэксперт»

Сотрудничаем с 2024 года

Сайт клиента

"Нейросеть буквально открыла нам глаза на то, как мы общаемся с пациентами. Теперь мы не тратим часы на прослушивание записей, а сразу работаем с готовой аналитикой. Худшие звонки разбираем, а лучшие используем для обучения новичков."

Директор по развитию

Алексей

Автоматизация контроля качества коммуникаций

Заказчиком выступила крупная региональная сеть частных клиник и диагностических центров, объединяющая около 30 филиалов. Ежедневно администраторы и врачи обрабатывают тысячи обращений пациентов по телефону и в мессенджерах. Главной целью проекта стала полная автоматизация мониторинга коммуникаций для повышения уровня сервиса. Предпосылкой к внедрению послужила физическая невозможность вручную отслушивать весь массив аудиоданных. Руководству требовался прозрачный инструмент, способный объединить разрозненные каналы связи в единую базу, перевести голос в текст и автоматически оценивать уровень общения сотрудников. Это позволило бы оперативно выявлять конфликты и формировать объективный рейтинг качества обслуживания без расширения штата контролеров.

Запрос клиента: Слепая зона при аудите тысяч диалогов

Главная трудность заключалась в огромном объеме ежедневных коммуникаций. Отследить тысячи разговоров пациентов с врачами и администраторами традиционными методами было невозможно. Из-за этого возникала масштабная слепая зона: критические ошибки, хамство или некомпетентность оставались незамеченными, а лучшие практики не масштабировались. Требовалось исключить человеческий фактор из аудита.

Решение: Разработка MVP системы ИИ-скоринга за 2 месяца

Команда из нескольких специалистов спроектировала архитектуру высоконагруженного конвейера обработки аудио. На первом этапе мы внедрили промышленную транскрибацию, слив все диалоги в единый канал. Затем настроили ИИ-скоринг по 100 параметрам. Ежедневно система формирует рейтинг, выделяя худшие разговоры для расследований и лучшие для обучения. Базовая версия обошлась всего в 5000 долларов.

Стек: Python, OpenAI Whisper, PostgreSQL, PHP, MySQL

Язык Python и оптимизированная под GPU (RTX 3090) модель Whisper обеспечили высокую скорость перевода голоса в текст, обрабатывая более 100 часов аудио в сутки. Дополнительные NLP-модели нивелировали ошибки сырой транскрибации. Связка PHP, MySQL и PostgreSQL гарантировала надежное хранение данных, а RESTful API позволило бесшовно интегрировать аналитику с текущими CRM-системами заказчика.

Эффект: Снижение затрат на контроль качества на 60%

Внедрение программного комплекса кардинально изменило процесс аудита. Точность выявления проблемных диалогов и критических ошибок выросла на 340% (в 4,4 раза). Скорость реакции на инциденты увеличилась в 7 раз благодаря автоматическим ежедневным отчетам. Заказчик получил высококачественную систему мониторинга, которая сократила финансовые затраты на контроль качества на 60%, полностью исключив необходимость ручного прослушивания звонков.

В планах - Индивидуальный скоринг по компетенциям

Мы перейдем от общих метрик вежливости к глубокому анализу профессиональных навыков. Система будет оценивать диалоги в зависимости от роли сотрудника: насколько грамотно врач собрал анамнез или фармацевт дал рекомендацию. Это позволит выстроить точечную систему грейдирования и повысить медицинскую экспертность на всех уровнях.

Автоматизируйте контроль качества прямо сейчас

Технологии распознавания речи достигли уровня, когда ручной аудит становится неоправданной тратой ресурсов. Внедрение ИИ-аналитики занимает минимум времени, позволяя бизнесу мгновенно масштабироваться и не терять клиентов из-за скрытых ошибок.

обсудить проект

</ Наша команда >

Юлия

Специалист по работе с клиентами. Искренне любит общение, ценит доверие и заботится, чтобы каждый клиент чувствовал внимание, поддержку и уверенность в своём выборе. И еще ведет рубирку "ТехноИнвестор" в нашем корпоративном блоге

@jamcaj

Виталий

Ведущий разработчик. Отвечает за архитектуру проектов и внедрение инновационных решений. Специализируется на ИИ и вдохновляется современными технологиями разработки и автоматизации. Ведет рубрику "ТехноКодер" в корпоративном видеоблоге

@eva3613

Владимир

UX-дизайнер. Разрабатывает понятные и эстетичные интерфейсы, заботясь о логике, удобстве и визуальной целостности каждого цифрового решения компании. Ведет рубрику "ТехноДизайнер" в корпоративном видеоблоге

@XerucuS

Михаил

Разработчик и эксперт в области ИИ. Разрабатывает Telegram и WhatsApp ботов, внедряет CRM и автоматизацию, применяя AI-технологии для оптимизации UX/UI и роста проектов.

@Oerby2

Наталья

Юрист. Гарантирует клиентам юридическую надёжность и прозрачность сотрудничества, контролирует договоры и защищает интересы на каждом этапе взаимодействия с компанией

@assa13nv

Владимир

Представитель Лаборатории в США (Флорида). Разработчик.

@vlad_bykanov

Игорь

Руководитель и бизнес-консультант. Разработчик ERP/CRM и автоматизации процессов. Техноевангелист - помогает клиентам развивать бизнес с помощью современных технологий и решений.

@lhtsu

</ Контакты >

с 2001 года

более 1000 уникальных клиентов

предприятий и частных лиц

Коммерческий отдел: +7 (473) 2-000-256
Технический отдел: +7 (473) 2-000-512

Адрес: 394005, г. Воронеж,
ул.Владимира Невского, д. 31, офис 1

ООО «ЛВТ»
ИНН 3662772837 | КПП 366201001
ОГРН 1193668008247
Св-во 36 № 003661466 от 14.02.2014
ОКВЭД 70.22

р/с 40702810513000032573
в Центрально-Черноземный
банк ПАО СБербанк г.Воронеж
БИК 042007681
к/с 30101810600000000681

СПИСОК ДОКУМЕНТОВ

Как доехать

Перепечатка материалов с сайта разрешена только с размещением прямой ссылки на сайт. Данный сайт не является публичной офертой.

</ ИИ-скоринг качества диалогов для сети клиник >

Клиент

Автоматизация контроля качества коммуникаций

Запрос клиента: Слепая зона при аудите тысяч диалогов

Решение: Разработка MVP системы ИИ-скоринга за 2 месяца

Стек: Python, OpenAI Whisper, PostgreSQL, PHP, MySQL

Эффект: Снижение затрат на контроль качества на 60%

В планах - Индивидуальный скоринг по компетенциям

Автоматизируйте контроль качества прямо сейчас

</ Наша команда >

Юлия

Виталий

Владимир

Михаил

Наталья

Владимир

Игорь

</ Контакты >

Как доехать

Расскажите о вашем проекте