Решение для отрасли
Контроль качества обзвона по просрочке на 100% звонков
Контроль качества во взыскании обычно упирается в ту же выборку в 2–3%, но ставка здесь выше, чем в продажах: пропущенное нарушение — это не потерянная сделка, а комплаенс-инцидент и жалоба. Платформа оценивает 100% звонков о просрочке автоматически: распознаёт разговор, проверяет его по вашим критериям — представился ли коллектор, вёл ли себя корректно, не было ли угроз и разглашения долга, зафиксировал ли обещание оплаты, — размечает рискованные места и шлёт алерты по проблемным записям.
Для руководителя взыскания это делает QA сплошным и однородным, а не лотереей. Оценка по каждому звонку считается по одному критерию, спорные разговоры находятся семантическим поиском, а копайлот собирает нужную выборку простым запросом — например, все звонки, где обещание оплаты дано, но тон был давящим. Руководитель видит не случайные примеры, а полную картину качества по коллекторам, бакетам просрочки и типам исхода — и понимает, где стандарт общения проседает раньше, чем это заметит надзорный орган или клиент.
Какие боли отрасли это закрывает
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.
Как это работает
Пошаговый сценарий — те же шаги, что и в общем кейсе, применённые к вашей отрасли.
- 1
Заведите весь поток в платформу
Подключите телефонию и почту или загрузите записи и переписку — обращения попадают в один контур. Автоматизация запускается на каждом новом разговоре, а ретро-прогон разбирает уже накопленный архив.
- 2
Автотранскрибация всего потока
Правило автообработки распознаёт каждый звонок выбранным движком, а текстовые обращения импортируются как есть. Разговоры превращаются в единый текст, готовый к оценке — без ручной расшифровки и без выборки.
- 3
Оценка по вашим критериям качества
ИИ-действия проверяют разговор по вашим правилам: соблюдён ли скрипт, был ли оператор вежлив, прозвучали ли запрещённые фразы. Результат складывается в метрики (да/нет, оценка, извлечённые формулировки), которые считаются одинаково на каждом обращении.
- 4
Теги и алерты по нарушениям
Проблемные диалоги автоматически получают теги («нарушение скрипта», «грубость», «стоп-фраза»), а по критичным срабатывает уведомление или webhook. Нарушение не тонет в потоке — оно само поднимается наверх сразу после разговора.
- 5
Дашборд по операторам
Метрики качества сводятся в дашборды: доля соблюдения скрипта, частота нарушений и тон в разрезе операторов, команд и периодов. Видно, кто и где проседает, а семантический поиск позволяет вытащить конкретные примеры под разбор.
Отраслевой сценарий
Сплошная оценка обзвона перед аудитом взыскания
Перед внутренним аудитом взыскания руководителю нужно доказать, что стандарт общения соблюдается на всём потоке, а не на десятке прослушанных вручную звонков. Он задаёт критерии качества под специфику просрочки: обязательное представление и цель звонка, отсутствие угроз и давления, корректное обращение с должником, отсутствие разглашения долга третьим лицам, фиксация обещания оплаты. Платформа проставляет эти оценки по каждому звонку за период автоматически.
На дашборде видно распределение оценок по коллекторам и бакетам просрочки: у кого стабильно проседает корректность тона на поздней просрочке, кто чаще допускает давление, где не фиксируется PTP. Звонки с угрозами, разглашением долга и резким тоном помечены авто-тегами, по критичным приходят алерты, а спорные случаи руководитель находит семантическим поиском — «покажи звонки, где должник просил не звонить на работу, а коллектор продолжил».
В итоге аудит опирается на сплошную и однородную оценку всех разговоров, и у руководителя есть комплаенс-след по любому звонку, а не выборка и субъективное впечатление. Коллекторы видят, что оценивается каждый разговор, а не случайный, — и сам факт полного покрытия удерживает тон и дисциплину по комплаенс-скрипту без дополнительного ручного контроля.
Ключевые факты
- Покрытие
- Оцениваются 100% разговоров — звонки и переписка — а не выборка из 2–3% прослушанных.
- Как оценивается
- ИИ проверяет соблюдение скрипта, вежливость и запрещённые фразы по вашим критериям и пишет результат в метрики.
- Реакция на нарушения
- Проблемные диалоги получают теги автоматически, а по критичным срабатывают уведомление или webhook.
- Аналитика
- Дашборды сводят качество по операторам, командам и периодам; семантический поиск достаёт примеры под разбор.
- С чего начать
- Подключите телефонию и почту или залейте архив — правило автообработки разберёт и новый поток, и накопленное.
Смежные сценарии для отрасли
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.