Речевая аналитика
ИИ
Прототип

Freedom Bank: прототип речевой аналитики для отдела взыскания

Freedom Bank Казахстан искал систему, которая слушает все звонки операторов по проблемной задолженности и показывает руководителю, кто нарушает скрипт и где теряется погашение. За несколько дней я собрал рабочий прототип в цветах банка: десять разделов, четыре роли, озвученные звонки на казахском и русском, обещания оплаты со сверкой платежей. Банк получил доступ, походил по системе и до запуска проекта не дошёл. Прототип остался, и на нём хорошо видно, как устроена речевая аналитика изнутри.

Хочу похожий проект

50 операторовоколо 300 звонков в день

27 запросовбанка закрыты в интерфейсе

8 звонковозвучены на казахском и русском

10 разделови 4 роли пользователей

Freedom Bank: прототип речевой аналитики для отдела взыскания

Freedom Bank: задача

В подразделении по работе с проблемной задолженностью 50 операторов, каждый день они делают около 300 исходящих звонков по 2–3 минуты. Говорят по-казахски, по-русски и вперемешку, примерно пополам. Руководитель физически не может прослушать даже десятую часть, поэтому грубость, давление на должника и нарушения правил всплывают только после жалобы.

Банк прислал 27 функциональных запросов: поиск по фразе, подсветка нарушения прямо в тексте разговора, переход из любой цифры отчёта в конкретный звонок, тональность и конфликты, обещания оплаты, ручная корректировка оценки, журнал действий, роли и сроки хранения. Главный показатель для банка — не оценка оператора, а погашение: выполнил ли клиент то, что пообещал в разговоре.

Банк хотел «потыкать» систему до покупки. Записей реальных звонков у меня не было, поэтому нужно было собрать прототип, который ведёт себя как настоящая система: с правдоподобными данными, звуком и всеми ролями, а не набор картинок.

Похожая задача?

Расскажите, что у вас происходит сейчас. Разберём за час и посчитаем, во что обойдётся привести это в порядок.

Обсудить мой случай Написать в WhatsApp

Решение

Что сделал

По шагам: что именно было сделано и зачем.

День отдела на одном экране

Руководитель открывает день и сразу видит: сколько звонков разобрано, средний балл, грубые нарушения, жалобы и обещания оплаты. Ниже — что разобрать сегодня в первую очередь и график балла за десять дней. Любая цифра кликается до конкретного звонка.

Дело оператора

Отдельный экран на каждого оператора: балл за месяц на фоне группы, нарушения, обещания и сколько из них выполнено. Лента звонков за день показывает, где именно человек сорвался.

Карточка звонка с доказательствами

Плеер со стерео-записью, где оператор и клиент на разных дорожках, расшифровка с переходом по фразе, нарушение подсвечено прямо в тексте. Оценка по пунктам чек-листа, каждый пункт подтверждён цитатой и местом в записи. Контролёр может поправить оценку вручную, правка попадает в журнал.

Три чек-листа по сроку просрочки

Чек-лист подбирается сам по категории долга из CRM банка: до 30 дней, 30–60 и 60–90. У каждого пункта свой вес, обязательные и запрещённые фразы, пороги. Руководитель меняет правила сам, без программиста.

Правила работы с должниками

Отдельный раздел для комплаенса: звонки в неположенное время, лишние звонки за день, давление, угрозы, раскрытие долга третьим лицам. Лимиты задаёт банк в настройках, конкретные нормы регулятора я не выдумывал.

Обещания оплаты со сверкой

ИИ вытаскивает из разговора обещание — сумму и дату, — а система сверяет его с поступившими платежами. Видно, кто из операторов получает пустые обещания, а у кого клиенты действительно платят.

Итоги внедрения: до и после

Раздел, который показывает пользу в цифрах: восемь показателей качества и рисков, точка отсчёта — первые две недели пилота. В прототипе цифры условные, и это прямо подписано.

Роли, администрирование, справка

Руководитель, контролёр качества, оператор (видит только свои звонки) и администратор с тарифом и минутами, интеграциями, словарём банка и журналом. Плюс центр помощи с поиском и обучение при первом входе.

Экраны прототипа

Как выглядит речевая аналитика изнутри

Снимки рабочего прототипа. Данные, имена операторов и клиентов вымышленные. Нажмите на снимок, чтобы открыть его в полном размере.

Речевая аналитика для банка: день отдела взыскания на одном экране — **День отдела.** Разобранные звонки, средний балл, нарушения и что разобрать сегодня.

Карточка звонка: стерео-запись, расшифровка и оценка оператора по чек-листу — **Карточка звонка.** Запись по дорожкам, расшифровка, нарушение в тексте и оценка по пунктам.

Дело оператора: балл за месяц, нарушения и обещания оплаты — **Дело оператора.** Балл на фоне группы, лента звонков за день, выполненные обещания.

Реестр звонков с поиском по фразе и фильтрами по нарушениям — **Реестр звонков.** Поиск по клиенту, номеру и фразе из разговора, фильтры по нарушениям и языку.

Обещания оплаты из разговоров и сверка с платежами — **Обещания оплаты.** Сумма и срок из разговора против поступивших денег.

Контроль правил работы с должниками: время звонков, частота, давление — **Правила работы с должниками.** Отклонения по времени, частоте звонков и тону разговора.

Чек-листы оценки звонков по сроку просрочки с весами пунктов — **Чек-листы.** Свой чек-лист на каждый срок просрочки, веса пунктов меняет руководитель.

Итоги внедрения речевой аналитики: показатели до и после — **Итоги внедрения.** Восемь показателей до и после, в прототипе цифры условные.

Администрирование речевой аналитики: тариф, минуты, интеграции — **Администрирование.** Тариф и расход минут, интеграции, модели, словарь банка, журнал.

Обучение при первом входе в систему речевой аналитики — **Обучение при входе.** Короткая экскурсия по главному экрану, её можно пройти заново из справки.

Как шла работа

Что стояло за прототипом

Прототип — не макет в графическом редакторе. Это собранное веб-приложение, которое прошло те же проверки, что и боевой проект.

Подбор технологий под казахский

Сравнил модели распознавания и разбора речи по лицензиям и поддержке казахского. Для распознавания выбрал GigaAM-Multilingual и T-one, для разбора — Qwen, дообученный на казахском языке. Модели без казахского и с некоммерческими лицензиями отбросил.

Сервер в Казахстане

Посчитал работу на собственном сервере банка в Алматы с одной видеокартой RTX A5000: записи разговоров не уезжают за границу и не уходят во внешние нейросети.

Озвучка звонков

Написал восемь сценариев разговоров на русском, казахском и смешанном языке, озвучил их девятью ИИ-голосами и собрал стерео-записи как с АТС Asterisk: оператор слева, клиент справа, телефонная полоса частот.

Данные, похожие на настоящие

Сгенерировал месяц работы отдела: 50 операторов, звонки, оценки, нарушения и обещания. Всё вымышленное и подписано «демо-данные», но цифры сходятся между разделами.

Проверка на всех экранах

Каждый раздел снимал на четырёх размерах экрана, от телефона до большого монитора: ничего не должно уезжать за край, прокрутка только внутри колонок. Отдельно прогнал обучение при входе по всем шагам.

Вычитка и сверка с предложением

Вычитал все тексты интерфейса и коммерческого предложения: грамматика, числа, противоречия. Всё, что было обещано в предложении, есть в системе, и наоборот.

Выгрузки в Excel и PDF

Отчёт выгружается в Excel на четыре листа с фильтрами и цветами банка и в PDF через печать — как банк и просил, без писем и уведомлений.

Закрытый доступ и уведомления

Прототип выложен на отдельном адресе со своей страницей входа и закрыт от поисковиков. Каждый вход банка приходил мне письмом: когда зашли, какие звонки прослушали.

Что получилось

Рабочий прототип речевой аналитики в фирменном стиле банка: десять разделов, четыре роли, все 27 функциональных запросов банка отражены в интерфейсе.
Восемь озвученных звонков на казахском, русском и смешанном языке со стерео-записью, как с настоящей АТС.
Коммерческое предложение на 14 страниц с выбором технологий, сервером в Казахстане, этапами и расчётом окупаемости.
Банк получил доступ и посмотрел систему. До запуска проект не дошёл: решение осталось на стороне банка.
Прототип стал основой моей услуги речевой аналитики: на нём я показываю клиентам, как будет выглядеть их система, ещё до договора.

Freedom Bank: прототип речевой аналитики для отдела взыскания на телефоне

Что здесь работало

Услуги из этого проекта

Каждую можно взять отдельно.

Вопросы

Частые вопросы про речевую аналитику для банка

Если вашего вопроса нет, напишите в WhatsApp, отвечу сам.

Сколько стоит речевая аналитика для банка или колл-центра?

Разбор архива до 500 разговоров стоит 150 000 ₸ разово, внедрение с подключением телефонии, чек-листом и отчётами — от 500 000 ₸, обслуживание — от 80 000 ₸ в месяц. Банки и крупные колл-центры на десятки операторов я считаю индивидуально, потому что цена зависит от объёма минут и сервера.

Работает ли речевая аналитика на казахском языке?

Да. Для этого проекта я подбирал модели распознавания и разбора именно с поддержкой казахского и смешанной речи, когда в одном разговоре звучат оба языка.

Можно ли посмотреть систему до покупки?

Да, для банка я собрал рабочий прототип с озвученными звонками и всеми ролями. Похожий показ на ваших сценариях можно сделать до договора, чтобы руководитель сам понажимал систему.

Уходят ли записи звонков во внешние нейросети?

Нет, если ставить систему на ваш сервер. Для банка я считал вариант с сервером в Алматы и открытыми моделями: записи и расшифровки остаются внутри компании.

Как речевая аналитика помогает взысканию?

Она показывает не только грубость и нарушения скрипта, но и обещания оплаты из разговора, а потом сверяет их с платежами. Руководитель видит, какие операторы получают пустые обещания, а у каких клиенты действительно платят.

Сколько времени нужно на прототип?

Прототип для банка я собрал за несколько дней, вместе с озвучкой звонков и коммерческим предложением. Внедрение боевой системы с подключением телефонии и CRM занимает несколько недель.

Другие проекты