ChatNavigator, VoiceKey.IVR

Омниканальная диалоговая платформа на естественном языке

ChatNavigator

Омниканальная диалоговая платформа
на естественном языке

Автоматизация коммуникаций и создание
единой диалоговой среды взаимодействия

VoiceKey.IVR

Программный компонент голосового
взаимодействия

Голосовое взаимодействие с диалоговыми
ассистентами и IVR-системами
с функциями синтеза и
распознавания речи, управления
исходящими оповещениями
и обработки входящих вызовов

Естественный
диалог
Благодаря использованию технологии
обработки естественного языка
(Natural Language Processing, NLP), бот ведет диалог с клиентом так,
как это делал бы человек
Актуальная информация
и быстрое обслуживание
Бот в режиме реального времени подключается к внешним базам знаний и информационным системам, и моментально предоставляет ответ (около 2 секунд)
Расширенные возможности аналитики
Внедрение системы позволяет создать единую среду накопления диалогов в целях улучшения сценариев, анализа поведения клиентов и контроля качества обслуживания
Легкое создание
эффективных ботов
Быстрый запуск в работу и достижение планируемых показателей за счет использования базовых сценариев и отсутствия требований к знаниям в области программирования
Проактивное ведение диалогов
Бот обрабатывает входящие обращения и инициирует общение для продвижения продукта/услуги, повторных продаж, поддержания контакта с клиентами, информирования о задолженности

НАЗНАЧЕНИЕ

На базе ChatNavigator и VoiceKey.IVR разрабатываются виртуальные консультанты и ассистенты, которые ведут с клиентом естественный диалог в чате, мессенджере или по телефону. Диалоговые ассистенты обрабатывают большие объемы обращений как от внешних клиентов компании, так и от сотрудников организации, что позволяет автоматизировать процессы обслуживания. Технологии распознавания речи и понимания естественного языка помогают точно определить намерение клиента и предоставить ему полезную информацию.

Скриншот

ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Полный набор инструментов разработки сценариев разных уровней сложности — от простых систем уровня «вопрос-ответ» до интеллектуальных ассистентов, автоматизирующих многоэтапные процессы обслуживания
Единый сценарий для текстовых и голосовых каналов
Гибкие настройки ответов и параметров диалога в зависимости от условий: канала обращения, данных клиента и пр.
Удержание контекста на протяжении всего диалога
Разработка сценариев в Визуальном Редакторе в режиме low-code
Модели машинного обучения для понимания естественного языка: классификация и выделение сущностей в no-code режиме
Поддержка мастер-скилл взаимодейставия: распределенная сеть ассистентов под управлением мастер-бота с возможностью свободного переключения между скиллами
Инструменты автоматического тестирования сценариев
Система контроля версий для работы над сценарием в Редакторе в многопользовательском режиме
“Умное” реагирование на перебивания в зависимости от фразы клиента, обработка фраз “активного слушания”
Настройка параметров распознавания речи из сценария диалога, включая пополнение словаря “на лету”
Мультиязычный синтез нового поколения с настройками тона, эмоций, интонаций и пр.
Выбор и переключение голоса синтеза из сценария диалога
Встроенные инструменты разметки и анализа диалогов: фильтры по параметрам диалогов, включая полнотекстовый поиск по ключевым словам; отчеты и интерфейс разметки

Принцип работы

Пример процесса обслуживания

1. Диалоговый ассистент распознает вопрос клиента, определяет его намерение и анализирует контекст диалога. При необходимости ассистент проверяет, авторизован ли пользователь или выполняет запрос на авторизацию во внешней системе.

2. Ассистент определяет, что необходимо для формирования ответа, ищет нужное в реплике клиента и при необходимости задает уточняющие вопросы. На одном шаге ассистент извлекает все названные сущности, сокращая количество уточняющих вопросов клиенту.

3. Ассистент обращается во внешние информационные системы (CRM, МИС, банковские сервисы) для получения или записи данных в режиме реального времени.

4. Ассистент формирует итоговый ответ и добавляет в него переменные значения из внешних источников, чтобы клиент получил персонифицированную информацию.

5. Ответ может быть разным в зависимости от канала: ответ со ссылками и кнопками для чата и ответ с настройками эмоций и интонаций для голосового канала.

6. Если клиент просит повторить или уточнить информацию, ассистент делает это, не теряя контекст диалога.

7. В конце диалога ассистент предлагает клиенту оценить качество обслуживания.

8. Если нужно перевести диалог на оператора, ассистент передает оператору контекст (историю диалога, параметры клиента и пр.) для ускорения обслуживания.

Особенности платформы

Поддержка ОС: AstraLinux, Red OS, RHEL, AlmaLinux
Поддержка браузеров: Chrome, Яндекс Браузер, Firefox, Microsoft Edge
Возможность установки на виртуальные сервера
Поддержка enterprise-требований к поставляемым решениям (безопасность, логирование, мониторинг, статистика, резервирование)
Гибкое масштабирование
Возможность подключения по API в существующую информационную инфраструктуру
Возможность использования различных технологических решений: системы на правилах, нейронной или гибридной сети
Интеграция робота с внешними информационными системами (REST API и SOAP)
Поддержка различных сценариев использования синтеза и распознавания речи:
– интеграция с платформой телефонии по SIP протоколу
– интеграция с голосовой платформой по протоколу MRCP
– интеграция с внешними приложениями и сервисами по REST API и gRPC

Стоимость системы и технической
поддержки рассчитывается индивидуально
и зависит от:

нагрузки на систему;
выбранных кейсов обслуживания;
выбранной платформы (правила, нейросети, гибрид);
архитектуры системы (резервирование,
виртуализация, катастрофоустойчивость).

Получить дополнительную информацию по стоимости можно по адресу:
sales-msk@speechpro.

Библиотека продукта

Документация

О компании

Новости и события

Карьера

Омниканальная диалоговая платформа на естественном языке

ChatNavigator