UIS и РНЦХ имени Петровского улучшили работу колл-центра с помощью ИИ

Проект, реализованный в колл-центре РНЦХ имени Б.В. Петровского, позволил провести глубокий анализ большого объёма голосовых данных. Специалисты использовали инструменты UIS, которые применили искусственный интеллект для обработки и систематизации обращений. Это дало возможность получить ценные инсайты о причинах звонков, часто повторяющихся вопросах и потенциальных трудностях, с которыми сталкиваются пациенты при записи на приём или получении информации.

В ходе анализа 30 000 звонков нейросети выявили неявные закономерности и узкие места в работе колл-центра. Например, стало понятно, какие темы вызывают наибольшее количество повторных обращений или требуют более детальных разъяснений от операторов. Эти данные стали основой для оптимизации скриптов разговоров и улучшения процессов коммуникации.

По результатам внедрения новых подходов ожидается повышение качества обслуживания пациентов, сокращение времени ожидания ответа и более эффективное распределение нагрузки между операторами. Применение ИИ в данном кейсе продемонстрировало потенциал технологий для улучшения клиентского сервиса даже в специфической медицинской сфере, где точность и своевременность информации играют критически важную роль.

Данный опыт показывает, как технологические решения, разработанные IT-компаниями, могут быть успешно адаптированы для нужд государственных медицинских учреждений, способствуя цифровой трансформации и повышению доступности услуг для населения.