Решение для отрасли
Контроль скрипта и стоп-фраз во взыскании
В взыскании скрипт — это не про конверсию, а про закон и репутацию: недопустимо угрожать, звонить в неурочные часы, разглашать долг соседям или коллегам, давить психологически. Одна такая фраза в одном звонке из тысячи превращается в жалобу и штраф, а проверить формулировки вручную удаётся в лучшем случае на паре разговоров. Платформа разбирает 100% звонков коллекторов — и агента, и живых операторов — на метрики комплаенса: обязательное представление и цель звонка, обнаружение стоп-фраз, угроз и разглашения долга третьему лицу.
Для руководителя взыскания это превращает комплаенс из ставки на удачу в сплошной контроль формулировок. Рискованные обороты, повышение тона и разглашение долга размечаются авто-тегами по смыслу, а правило автообработки шлёт алерт по проблемному звонку в тот же день — до того, как из него вырастет жалоба в надзорный орган. Копайлот одним запросом на естественном языке собирает все разговоры, где, например, коллектор допустил угрозу или назвал сумму долга не тому человеку, — и руководитель точно знает, с кем разбирать нарушение по конкретной записи с таймкодом.
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
Опишите свой чек-лист этапов
Приветствие по стандарту, выявление потребности, презентация, работа с возражениями, закрытие — сформулируйте пункты словами. ИИ-создание правил само настроит фильтры и логику проверки под ваш стандарт.
- 2
Правило автообработки проверяет каждый разговор
На каждую новую запись срабатывает автоматизация: ИИ по транскрипту оценивает соблюдение каждого этапа и заполняет метрики (да/нет по пункту, общий процент соблюдения) действием llmText или script.
- 3
ИИ размечает нарушения тегами
Действие tagLlm ставит теги по смыслу: «пропущено приветствие», «не отработано возражение», «нет закрытия». Теги — тот же фильтр, по которому вы соберёте выборку проблемных звонков в один клик.
- 4
Метрики соблюдения по операторам на дашборде
Процент соблюдения скрипта и разбивка по этапам собираются в графики: сравнение операторов, смен и периодов, тренд по каждому пункту чек-листа. Видно, где именно проседает стандарт.
- 5
Алерты и выгрузка по нарушениям
На критичные нарушения автоматизация шлёт email или подписанный webhook, а найденный контакт с заметкой уходит в CRM. Супервайзер получает не «послушай всё», а точный список звонков, которые нужно разобрать.
Отраслевой сценарий
Стоп-фраза и разглашение долга третьему лицу
Комплаенс-стандарт взыскания задан как чек-лист: агент обязан представиться и назвать компанию, вести разговор без угроз и оценочной лексики, не сообщать сумму и суть долга никому, кроме самого должника. Раньше соблюдение этого стандарта проверялось на случайной выборке, и нарушение всплывало уже как претензия. Теперь каждый звонок автоматически проверяется по чек-листу, и в карточке видно, где именно этап пропущен или нарушен.
Оператор в горячке набрал должника, трубку взяла жена, и он проговорил: «Ваш муж должен нам 42 тысячи, пусть срочно платит». Система размечает этот звонок авто-тегом «разглашение долга третьему лицу» — по смыслу, а не по стоп-словам, — потому что суть долга раскрыта не тому, кто снял трубку. Параллельно ловятся угрозы («опишем имущество», «приедем»), давление и звонки вне разрешённого окна времени. По критичному тегу автоматизация сразу шлёт алерт руководителю на email и во внешнюю систему через webhook.
Через неделю по дашборду видно долю звонков с нарушением по каждому оператору: у кого чаще проскакивают угрозы, кто забывает представиться, где разглашается долг. Разбор идёт на конкретных записях с таймкодами, а не на общих упрёках, и комплаенс-стандарт наконец соблюдается на всём потоке обзвона, а не только там, где звонки успели прослушать вручную перед проверкой.
Ключевые факты
- Покрытие
- Чек-лист этапов проверяется на 100% разговоров автоматически, а не на выборке.
- Как настроить
- Опишите пункты стандарта словами — ИИ-создание правил соберёт автоматизацию под ваш чек-лист.
- Метрики
- Процент соблюдения скрипта и разбивка по этапам — свои метрики, синхронизируются в аналитику и выводятся на дашборды.
- Алерты
- Нарушения уходят в email, подписанный webhook или заметкой в CRM по найденному контакту.
- Каналы
- Та же логика применима к переписке: соблюдение стандартов ответов в чатах, письмах и тикетах проверяется одинаково.
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.