C CallScribe

Решение для отрасли

Разговорный ИИ для взыскания и работы с просрочкой

Ручной обзвон по просрочке дорого стоит, операторы выгорают на монотонных напоминаниях, а одна резкая фраза превращается в жалобу и комплаенс-риск. Платформа берёт первичные, уважительные напоминания об оплате на ИИ-агента, фиксирует обещания заплатить и разбирает 100% звонков на метрики формулировок — недопустимая лексика и утечка персональных данных подсвечиваются автоматически. Взыскание становится контролируемым и бережным, а не выборочным.

Боли взыскания

Где работа с просрочкой ломается на звонках

Обзвон дорого стоит

На ранней просрочке нужен один и тот же уважительный звонок сотням должников. Живых операторов на весь массив не хватает, а каждый час их работы — деньги.

Операторы выгорают

Монотонные напоминания и напряжённые разговоры быстро изматывают. Растёт текучка, а с ней падает и качество, и тон общения с клиентом.

Комплаенс-риск в формулировках

Одна недопустимая фраза, угроза или разглашение долга третьему лицу — это жалоба, штраф и репутационный удар. Проверить формулировки удаётся в лучшем случае в паре звонков.

Обещания оплаты теряются

Клиент назвал дату платежа — а она осталась в голове оператора или в наспех сделанной пометке. Обещания не собираются в единую картину, и повторный контакт делается вслепую.

Что даёт платформа

Каждая боль закрывается конкретным столпом

Уважительные напоминания на автопилоте

ИИ-агент сам обзванивает должников по ранней просрочке, спокойно и вежливо напоминает о платеже, уточняет причину задержки и фиксирует, когда клиент готов заплатить. Живым операторам остаются только сложные случаи.

  • Мягкий, ровный тон в каждом звонке — без давления и импровизаций.
  • Один и тот же массив ранней просрочки обходится без роста ФОТ.
  • Дата обещанного платежа и причина задержки уходят в поля записи.

Контроль формулировок на 100% звонков

Каждый разговор — и агента, и живого оператора — разбирается на метрики комплаенса: обнаружение ненормативной лексики и персональных данных, тон и сентимент. Проверяется весь поток, а не выборка.

  • Метрики недопустимой лексики и упоминания персональных данных на каждом звонке.
  • Тон и сентимент разговора — видно, где оператор сорвался на давление.
  • Автоматизация ловит рискованный звонок и шлёт алерт на email или webhook.

Аналитика обещаний и контактности

Обещания оплаты, дозвон и результат каждого звонка складываются в дашборды. Видно контактность по времени суток и по операторам, а семантический поиск находит нужные разговоры по смыслу.

  • Собранные обещания оплаты и их даты — в единой аналитике, а не в блокнотах.
  • Контактность и результат по времени суток — когда до людей реально дозваниваются.
  • Дашборды и семантический поиск по всему архиву звонков о просрочке.

Сценарии

Как это работает во взыскании

  1. 1

    Мягкое напоминание с фиксацией обещания

    По ранней просрочке ИИ-агент звонит и спокойно, уважительно напоминает о платеже: называет сумму и срок, уточняет, всё ли в порядке, и спрашивает, когда клиенту удобно оплатить. Это напоминание, а не давление — тон один и тот же в каждом разговоре.

    Если клиент называет дату, агент фиксирует обещание платежа в поля записи, а результат сразу виден в аналитике. Тяжёлые и спорные случаи передаются живому оператору вместе с расшифровкой разговора — он заходит подготовленным.

  2. 2

    100% комплаенс-контроль формулировок

    Каждый звонок автоматически размечается на метрики комплаенса: обнаруживается ненормативная лексика и упоминания персональных данных, оценивается тон. Проверяется весь поток разговоров — и агента, и живых операторов, — а не пара случайных записей на прослушке.

    Правило автообработки ловит рискованный звонок — резкий тон, недопустимую формулировку или разглашение долга — и сразу шлёт алерт руководителю на email или во внешнюю систему через webhook. Нарушение видно в тот же день, а не после жалобы.

  3. 3

    Аналитика обещаний и контактности по времени суток

    Все обещания оплаты, дозвоны и результаты складываются в дашборды: сколько обещаний собрано, какие даты названы, как отличается контактность по операторам и по времени суток. Видно, в какие часы до должников реально дозваниваются, а когда обзвон уходит впустую.

    Копайлот помогает собрать любую выборку простым запросом на естественном языке — например, все звонки, где обещание оплаты было дано, но платёж так и не прошёл, — чтобы спланировать повторный контакт точечно, а не вслепую.

Результат

Работа с просрочкой становится бережной и контролируемой: рутинные напоминания уходят ИИ-агенту, формулировки проверяются на каждом звонке, а обещания оплаты собираются в единую картину.

  • Уважительные напоминания по всему массиву ранней просрочки без роста нагрузки на операторов.
  • Контроль формулировок на 100% звонков вместо выборочной прослушки.
  • Обещания оплаты и их даты фиксируются автоматически и видны в аналитике.
  • Рискованные разговоры подсвечиваются алертами в тот же день, а не после жалобы.

Ключевые факты

С чего начать
Залейте архив звонков или подключите телефонию — для контроля формулировок и аналитики интеграции не обязательны.
Тон
ИИ-агент ведёт уважительное напоминание об оплате, а не «выбивание долга»: ровный, спокойный тон в каждом звонке.
Комплаенс
На каждом звонке считаются метрики ненормативной лексики и упоминания персональных данных, а автоправило шлёт алерт по рискованным разговорам.
Обещания
Дата обещанного платежа фиксируется в поля записи и попадает в аналитику по контактности и результату.
Данные
Собранные поля и расшифровки уходят в CRM (Битрикс24, amoCRM/Kommo, RetailCRM, Мегаплан) или во внешнюю систему через webhook.

Вопросы

Частые вопросы

ИИ-агент не будет давить на должника?

Нет. Сценарий агента — уважительное напоминание об оплате: он называет сумму и срок, спокойно уточняет причину задержки и спрашивает, когда клиенту удобно заплатить. Тон задаёте вы, и он одинаково ровный в каждом звонке, без импровизаций и давления.

Как контролируются недопустимые формулировки?

Каждый звонок — и агента, и живого оператора — автоматически размечается на метрики комплаенса: обнаружение ненормативной лексики, упоминаний персональных данных, тон и сентимент. Правило автообработки ловит рискованный разговор и сразу отправляет алерт руководителю на email или во внешнюю систему через webhook.

Где фиксируются обещания оплаты?

Когда клиент называет дату платежа, она сохраняется в поля записи и попадает в аналитику. По дашбордам видно, сколько обещаний собрано и какие из них не привели к платежу, а копайлот собирает нужную выборку простым запросом на естественном языке для точечного повторного контакта.

Нужна ли интеграция с телефонией, чтобы начать?

Нет. Для контроля формулировок и аналитики достаточно залить архив записей. Телефония (MANGO OFFICE, Telfin, Sipuni, Zadarma, UIS и др.) и обзвон-агент подключаются позже, когда вы захотите автоматизировать сами напоминания об оплате.

Аудио и данные остаются под нашим контролем?

Да. Аккаунты полностью изолированы, доступ к записям — только у вас и тех, кому вы их открыли. Для чувствительных данных доступен self-hosted worker: транскрибация и диаризация идут в вашем периметре, и аудио его не покидает. Сертификаций мы не заявляем.

Готовы начать?

Превратите каждый разговор в данные, знания и действия

Начните с анализа своих разговоров — без риска и без ботов. Платформа превращает архив в данные и базу знаний, а голосовые агенты подключаются, когда вы готовы.

Free-тариф, карта не нужна.