Речевые технологии за последние годы стали массовым инструментом оптимизации контакт-центров. По данным Fortune, мировой рынок speech analytics — анализ записанных разговоров — вырос более чем вдвое за последние четыре года: с $2,2 млрд в 2021 году до $4,9 млрд. За тот же период рынок conversational AI (голосовые и чат-ассистенты) увеличился с $6,8 млрд до $14,8 млрд. Рассказываем о показательных кейсах применения речевых технологий в разных областях.

Definity (страхование, Канада). Компания внедрила Google Contact Center AI: звонки автоматически расшифровываются, оператор получает подсказки по ходу разговора, а после — готовое саммари. Это сократило объём ручной постобработки и ускорило обслуживание. Компания зафиксировала экономию около 3,5 минуты на звонок, что эквивалентно 33% среднего времени обработки обращения (Average Handling Time (AHT)).

Vodafone (телеком, Европа). Одна из крупнейших британских компаний использует conversational AI-ассистента TOBi (на базе Microsoft Azure AI) для обработки типовых запросов и AI-помощника для операторов в сложных сценариях. TOBi обслуживает около 45 миллионов звонков клиентов в месяц, полностью обрабатывая 70% запросов, поступающих через цифровые каналы компании. Средняя длительность звонка в поддержке сократилась как минимум на одну минуту, что дало прямое снижение операционных затрат.

Frontdoor (сервисы для дома, США). Компания использует Amazon Connect с conversational analytics для анализа разговоров в контакт-центре. Система автоматически формирует саммари звонков и выявляет причины обращений. Это позволило перейти от выборочного контроля качества к анализу всего потока и увеличить объём проверяемых разговоров в 50 раз без расширения команды QA, а также ускорить обучение операторов.

«ОТП Банк» (кредитная организация, Россия). Решения на базе Yandex SpeechSense применяются для обработки около 400 тысяч клиентских обращений в месяц. Система автоматически выделяет смысловые блоки и помогает агентам поддержки отвечать без участия оператора. По данным банка, скорость обработки обращений выросла примерно в 30 раз.

Ещё один кейс: лидер e-grocery в России внедрил речевых роботов, чтобы эффективнее готовить операторов к работе. Благодаря интеграции платформы target ai, Yandex SpeechKit и облачных ресурсов Yandex Cloud на 40% сократилось время подготовки новых сотрудников, в три раза увеличилось количество одновременно обучающихся операторов, на 5% удалось повысить индекс лояльности клиентов.

«Речевые технологии давно нашли широкое применение в контакт-центрах, особенно в отраслях, где автоматизация общения напрямую влияет на качество сервиса и операционные KPI: финтехе, телекоме, ритейле и сервисных службах.

В России и мире рост внедрений активно стимулируется появлением Gen AI. Уже ощутимо выросла доля организаций с применением речевой аналитики и начинает расти спрос по созданию голосовых роботов на основе генеративных моделей.

Среди барьеров для некоторых компаний остаются сложности интеграции в существующие ИТ-ландшафты высокие требования к качеству ответов генеративных моделей: даже 2–3% некорректных ответов могут быть стоп-факторами для внедрения в ряде крупных компаний.

В 2026 году стоит обратить внимание на тренды: аналитика разговоров не только для целей КЦ, но и для общего контроля состояния бизнеса; создание голосовых AI-агентов, способных как помогать операторам, так и самостоятельно решать сложные запросы», — рассказала Елена Белоброва, руководитель направления развития бизнеса ML-сервисов в Yandex B2B Tech.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech