 |
БФТ-Холдинг внедрил речевую аналитику в контактном центре Минздрава Тульской области
БФТ-Холдинг, российский разработчик программных продуктов и заказных решений для госсектора и бизнеса, и компания BSS реализовали новую функциональную возможность в контактном центре Минздрава Тульской области. В региональную информационную систему областного минздрава добавлена речевая аналитика – инструмент анализа диалогов робота с абонентом («Робот-Абонент»). Это позволит сотрудникам ведомства в автоматизированном режиме оценивать эффективность работы колл-центра, выявлять частотные и критичные темы обращений граждан по номеру 122, а также проводить мониторинг, обнаруживать проблемы и оптимизировать процесс обслуживания пациентов.
Речевая аналитика РИС Минздрава Тульской области позволяет транскрибировать 100% входящих вызовов пациентов, проводить глубинный анализ всех диалогов с пользователями, которые записываются к врачу с помощью голосового помощника, а также вносить оперативные изменения в работу контакт-центра на основе этих данных. Внедрение инструмента анализа диалогов голосового робота в речевую аналитику – это новый этап развития региональной информационной системы Минздрава Тульской области, направленный на повышение качества обслуживания пациентов.
Новая функциональность позволит точнее обрабатывать запросы пользователей, выявлять непродуктивные участки коммуникации и оперативно устранять их. Это даст большему количеству людей возможность быстрее записываться на нужные услуги и эффективнее решать свои вопросы, связанные с охраной здоровья или с получением медицинской помощи. Решение также предоставит аналитикам Минздрава исключительный набор данных для разностороннего анализа коммуникации с пациентами.
При первичном обращении в контакт-центр пациент может столкнуться с рядом проблем, которые могут повлиять на степень его удовлетворенности качеством оказания услуг. Так, он не всегда сразу может получить ответ на свой вопрос или осуществить необходимое действие по телефону. В этом случае диалог с пользователем либо заканчивается, либо переводится на другой канал коммуникации, что задерживает сроки записи и увеличивает количество повторных звонков. Также пациент может столкнуться с длительным ожиданием в случае внепланового увеличения количества обращений на линию или с недостаточно полными ответами. Всё это приводит к негативной реакции со стороны граждан и снижает скорость получения услуг.
Традиционные методики оценки эффективности работы контакт-центра, призванные не допустить подобные сценарии, предполагают выборочную оценку от 1 до 3% от всех диалогов, поступивших на линию. «Ручная» обработка этих данных не позволяет выявить глубинные причины ошибок и вовремя устранить их. Инструменты речевой аналитики, внедрённые специалистами БФТ-Холдинга и компании BSS в региональную ИС здравоохранения Тульской области, помогают выстраивать полный цикл улучшения процессов на основе анализа специфических данных.
При помощи технологии записываются и стенографируются 100% звонков пациентов, даже если на линию поступают десятки звонков одновременно. Метрики качества и эффективности обслуживания фиксируются автоматически без участия супервайзера, что сокращает время, затрачиваемое на анализ данных. Так, автоматически выявляются звонки с негативной реакцией граждан, что позволяет аналитику в режиме, приближённом к реальному времени, увидеть и разобрать каждый случай.
Среди наиболее применяемых практик работы с речевой аналитикой – периодическое отслеживание частотности тематик обращения. Так, на запрос на запись к врачу приходится до 88% обращений. Среди других практик стоит отметить отслеживание повторных обращений и выявление их причин, выявление необоснованных переключений звонков, а также автоматическое выявление разговоров с наличием отрицательных эмоций в речи человека.
Тульская область стала первым регионом, который в рамках сопровождения получил новую функциональность «Робот-Абонент», позволяющую выстраивать работу с конкретными звонками вместо того, чтобы просматривать выборочные данные или все звонки подряд. Это даст возможность существенно сократить время сотрудников Минздрава Тульской области на анализ информации и повысить качество оказания услуг пациентам региона.
Как работает речевая аналитика?
Записи разговоров граждан с системой голосового самообслуживания или с оператором контакт-центра автоматически загружаются в систему речевой аналитики. Для анализа используются как сами аудиозаписи, так и связанные с ними метаданные, такие как время, дата разговора, номер абонента, ожидание на линии, переключение между операторами и другие параметры.
Система сама производит перевод речи в текст, проводит маркировку записей и реплик в диалогах на основе акустических, лексических и других характеристик разговора, основанных на понимании естественного языка, после чего все записи разговоров становятся доступны для анализа на специализированном дашборде. Далее аналитик может отфильтровать нужные данные по наборам маркеров, по соответствию сценарию диалога или другим метаданным, и выгрузить соответствующий отчёт. Полученные сведения позволят ему выявить траектории для дальнейшей автоматизации частотных тематик обращений, разработать план действий по корректировке сценариев работы голосовых помощников, а также оценить внедрённые улучшения.
В части работы операторов речевая аналитика позволяет контролировать и оценивать качество их работы, соблюдение процедур и инструкций, а также выявлять лучшие практики обслуживания граждан операторами.
«Речевая аналитика – это инструмент для обнаружения зон улучшения качества обслуживания, основная ценность которого заключается в быстром и удобном анализе всех поступающих звонков как по маршруту «Робот-Абонент», так и по маршруту «Оператор-Абонент». Инструмент позволяет решать возникающие проблемы и оптимизировать бизнес-процессы не только внутри контактного центра, но и на уровне всей организации. Все наши клиенты – пользователи голосовых роботов – смогут получить речевую аналитику «Робот-Абонент» в рамках сопровождения без дополнительной оплаты», – комментирует Наталья Зейтениди, первый заместитель генерального директора БФТ-Холдинга.
БФТ-Холдинг совместно с партнёрами продолжит проект по развитию региональной системы здравоохранения Тульской области и дальнейшему совершенствованию функциональности речевой аналитики.
О БФТ-Холдинге:
Сегодня за спиной БФТ-Холдинга более 6000 реализованных проектов, 25 лет успешной работы и участие в более 10 масштабных ИТ-проектах, среди которых проект по развитию Национальной системы управления данными (Единая информационная платформа и Витрины данных) Минцифры России, обеспечение эксплуатации информационных систем, автоматизирующих основную деятельность ФСС РФ, ряд проектов по модернизации портала «Работа в России» и создание подсистемы электронного кадрового документооборота для Роструда. Входит в ТОП-5 компаний в рейтинге TAdviser по поставке ИТ-решений из реестра отечественного программного обеспечения. В течение семи лет в рамках конкурса «Лучший поставщик года» БФТ-Холдинг получал звание «Лучший поставщик в сфере информационных технологий» (организаторы - ТПП РФ, Московская ассоциация предпринимателей).
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: БФТ-Холдинг
Добавлен: 08:24, 28.10.2022
Количество просмотров: 500
Страна: Россия
| «Швабе» готовит кадры для медицинского приборостроения в образовательной экосистеме Ростеха, Холдинг «Швабе» Госкорпорация Ростех, 21:30, 05.05.2026, Россия105 |
| Холдинг «Швабе» для решения задач опережающего развития обучает специалистов в области медицинского приборостроения. В частности, в Сеченовском медуниверситете готовят уникальных специалистов на стыке инженерии, IT и медицины – архитекторов медицинских изделий. Об этом рассказала директор по развитию проектов медицинского направления холдинга Валерия Тонкошкурова на круглом столе по теме подготовки кадров. |
| HRlink включили в «белый список» Минцифры РФ, HRlink, 21:23, 05.05.2026, Россия108 |  |
| Кадровый ЭДО HRlink вошел в «белый список» Минцфиры России и теперь доступен при вынужденных ограничениях мобильного интернета. О расширении перечня онлайн-ресурсов ведомство сообщило 23 апреля. |
|
|
