Программа со встроенной технологией речевой аналитики позволит руководителям проследить за исполнением сотрудниками своих обязанностей на удаленке без прослушивания их разговоров. Это поможет сэкономить массу времени и не даст расслабиться тем, кто работает в основном по телефону — например, в службе поддержки. Программа автоматически отметит использование заданных слов, ключевых фраз и иные параметры, заданные пользователем. Система способна делать и мгновенные уведомления. Например, если она зафиксирует на линии конфликт менеджера с клиентом, руководитель тут же получит SMS с информацией об этом инциденте.

Услышать всё

С переходом на удаленный режим работы начальникам стало труднее контролировать сотрудников. Особенно тех, что занимаются телефонными переговорами, например специалистов службы поддержки или отделов продаж, представителей различных сервисов.

Прослушивать разговоры каждого невозможно с этической точки зрения. Но даже если получено добровольное согласие сотрудника, это трудно чисто технически, так как процесс займет слишком много времени. С другой стороны, отслеживать действия работников все-таки необходимо, так как отсутствие привычной офисной атмосферы может привести к сбоям в работе даже у опытных служащих.

Чтобы упростить задачу руководителя, российские программисты создали метод автоматического анализа содержания телефонного разговора через распознавание речи.

Запись разговора попадает в нейросеть, в которую заложены акустическая и языковая модели. Они работают в связке, а программа преобразовывает звук в текст. Акустическая модель соотносит звуки с фонемами, то есть определяет, что в данном фрагменте речи прозвучало — например, безударная гласная «о» или ударный гласный «а». Хотя сами фонемы и не имеют лексического значения, они служат для различения единиц языка. При изменении одной фонемы на другую получается новое слово — например, «доска», а не «тоска». Потом языковая модель «собирает» их в значимые слова, основываясь на вероятности появления тех или иных слов в определенном словосочетании. Делает она это по частоте появления тех или иных речевых оборотов в огромных массивах текста, на которых ее «тренировали».

Фото: Depositphotos

— Вопрос сводится к тому, насколько речевая аналитика способна отличить, например, слово «остановитесь» от фразы «Астана, Вите», — пояснил руководитель управления продуктами виртуальной АТС «Манго Телеком» Кирилл Писцов. — Естественная русская речь все-таки достаточно сложна. Но, во-первых, несколько способов анализа акустического сигнала работают с одними и теми же элементами одновременно. А во-вторых, параллельно включаются алгоритмы сегментного и целостного восприятия слов в потоке речи, и это дает результат.

Все общеупотребительные слова речевая аналитика способна определять даже в базовой версии и, к примеру, собирать для руководителя продаж звонки, где клиент говорит «нет, неинтересно», «слишком дорого» и т.д.

— Естественно, в отраслях есть свои особые термины, необычные названия или постоянно используемые в речи аббревиатуры, которые искусственный интеллект может не знать или путать с другими словами, — добавил Кирилл Писцов. — В этом случае мы вместе с клиентом, который заказывает речевую аналитику, составляем специальный словарь, в который «зашиваем» помимо специфических терминов еще и варианты произношения (например, «хёнде» и «хендай»), добавляем всё это в систему и ее обучаем.

С какими звонками станет работать речевая аналитика, выбирает сам пользователь. Он может контролировать только некоторых сотрудников, входящие или исходящие звонки или все разговоры длительностью больше минуты.

Никаких приложений на телефоны устанавливать не нужно. Речевая аналитика работает на виртуальной АТС, которая управляет всеми звонками в компании, создает и хранит записи.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Алексей Майшев

Этим записям присваивают теги: кто говорил, какие слова произнес и сколько раз или, наоборот, не произнес (например, менеджер не напомнил клиенту про важную акцию). Далее руководитель получает отчет в виде графика — там указаны все интересующие его параметры. Более того, система способна делать мгновенные уведомления. Например, если она зафиксирует на линии конфликт менеджера с клиентом, руководитель тут же получит SMS с информацией об этом инциденте.

Вкалывают роботы

По словам разработчиков, применение программы позволит узнать, о чем говорят клиенты, какие предложения их интересуют, на что они жалуются. Также работодатель сможет выяснить, приветствует ли сотрудник клиента, не использует ли ненормативную лексику, произносит ли обязательные фразы. Это сэкономит массу времени и избавит от прослушивания чужих разговоров.

— Использование технических средств для контроля за исполнением служащим трудовых обязанностей допустимо, поскольку это вытекает из анализа прав работодателя как участника трудовых отношений, — сообщил профессор кафедры уголовно-правовых дисциплин Института международного права и экономики им. А.С. Грибоедова Петр Сбирунов. — Однако такой контроль возможен только при строгом соблюдении норм трудового права. Например, сбор, хранение, использование и распространение информации о частной жизни лица без его согласия не допускаются.

По мнению эксперта, применение специальных средств аудио- и видеофиксации для осуществления контроля за добросовестным исполнением работником своих трудовых обязанностей возможно. Но только в случае его уведомления о применении таких технических средств и при наличии его письменного согласия.

Фото: Global Look Press/picture alliance/Robert Schlesinger

Конечно, к прослушиванию «клиентских» звонков прибегали и раньше в самых разных профессиях. Однако человек не мог «вручную» оперативно проанализировать массив данных из сотни разговоров, поэтому слушал их выборочно.

— Создатели системы заявляют, что по определенным критериям она может прослушать все сто звонков, в отличие от сотрудника, — пояснила генеральный директор сервиса для управления маркетингом с искусственным интеллектом ExeDrive Юлия Воликова. — И в этом ее преимущество. Такая технология может быть полезна всем, кто отвечает за анализ продаж или эффективность оказания услуг.

По словам Юлии Воликовой, если компания только начала анализировать или собирать подобные звонки, то сформировать собственную систему тегов будет сложно или она не станет информативной. А значит, не поможет увеличить эффективность работы. В этом основная сложность для ее внедрения, с которой может столкнуться малый и средний бизнес.

Источник: Известия