Главная
Решения по задачам
Решения по сфере
О нас
+7 (966) 869 - 38 - 66

ИИ транскрибация звонков и переписок

Кому подходит: отделам продаж и поддержки в компаниях, где много звонков и переписок, используется CRM и важно быстро фиксировать итог общения — чтобы сделки не зависели от памяти менеджера и не терялись договорённости.
Где работает: в ваших каналах ( мессенджеры, чат на сайте, email) и внутри CRM, как инструмент, который после контакта формирует структурированную карточку: резюме, потребности, возражения, договорённости, next step и теги.
Цель внедрения: убрать ручное заполнение после общения, сохранить весь контекст и повысить качество данных в CRM и отчётности.
Задача

Нужно превратить звонки и переписки в понятные записи в CRM, чтобы информация не терялась и команда работала по фактам, а не по памяти

  • автоматически фиксировать итог каждого контакта в едином шаблоне, без ручных заметок и копирования
  • выделять потребности, боли, возражения, договорённости и следующий шаг, чтобы сделки двигались системно
  • ставить задачи и дедлайны по итогам общения, чтобы не забывать follow-up и договорённости
  • добавлять теги и параметры (цена/сроки/конкуренты/проблемы) для поиска, сегментации и аналитики
  • повышать качество CRM и отчётов за счёт полной и одинаковой структуры записей по каждому контакту
Функции ИИ транскрибации
Делает транскрибацию звонка и выделяет ключевые фрагменты разговора
Определяет следующий шаг и рекомендует формулировку follow-up сообщения
Выделяет возражения и ответы на них, фиксирует риски и красные флаги
Проставляет теги и сущности (цена, сроки, конкуренты, проблемы, продукт/услуга)
Заполняет CRM: добавляет заметку, поля, теги, ставит задачу и дедлайн по итогам контакта
Извлекает потребности, боли, критерии выбора и ограничения клиента
Формирует резюме контакта по шаблону: запрос, контекст, итог, договорённости

Стек

Мы подбираем вариант под ваши требования к данным и инфраструктуре. Типовой стек, который используется при внедрении:

  • Модель (LLM)

    • Облако: GPT-класс моделей / Claude-класс / Gemini-класс
    • Российские провайдеры
    • On-prem / локально: Llama-класс моделей через Ollama/vLLM
    01

  • База знаний и RAG

    • RAG-фреймворк: LangChain или LlamaIndex
    • Векторная БД: PostgreSQL + pgvector / Qdrant / Weaviate
    • Хранилище данных: PostgreSQL, S3-совместимое хранилище
    02

  • Интеграции и автоматизация

    • CRM: amoCRM / Bitrix24 / любая через API
    • Автоматизация: n8n / Make / Zapier
    • Коммуникации: телефония/чат/Email (IMAP/SMTP/API), мессенджеры (через доступные интеграции)
    03

  • Транскрибация и резюме звонков

    • Speech-to-Text: Whisper-класс / корпоративные провайдеры / провайдер телефонии
    • Суммаризация: через LLM + шаблоны резюме
    04

  • Безопасность и контроль

    • RBAC/роли, аудит логов, маскирование PII, ограничение источников
    • Guardrails: запреты на чувствительные формулировки, обязательный handoff при рисках
    • Развёртывание: Docker, при необходимости Kubernetes; мониторинг/логирование (Sentry/Prometheus/Grafana-класс)
    05

Как устроена система

  • Источники

    • Мы фиксируем, откуда берём коммуникацию: телефония/записи звонков, чат на сайте, мессенджеры, email, а также данные CRM (сделка, стадия, ответственный) для привязки контакта к карточке.

  • Маршрутизация сценариев вместо

    Мы делим логику на модули:
    • входной шлюз (звонок/чат → событие → сделка/контакт)
    • обработка (транскрибация → резюме → извлечение сущностей)
    • маршрутизатор (куда записать в CRM, какие поля заполнить, какую задачу создать)

  • Контроль качества

    Встраиваем правила:
    • резюме формируется строго по шаблону, не “литературно”
    • если непонятны параметры (цена/сроки/объём) — помечаем как “нужны данные”
    • если есть риск (конфликт условий, юридическое, нестандарт) — пометка и handoff человеку

  • Интеграция с CRM

    Ассистент структурирует работу:
    • создаёт заметку по контакту, прикладывает транскрипт/ссылку на запись
    • заполняет ключевые поля и теги (интерес, сроки, бюджет, конкуренты)
    • фиксирует “next step” и ставит задачу с дедлайном

  • Контроль сделок

    Команда перестаёт терять договорённости:
    • после каждого контакта автоматически появляется понятная карточка “что обсудили и что дальше”
    • задачи и дедлайны создаются по итогам разговора
    • руководитель видит реальную картину по сделкам и качеству коммуникаций
Результаты

Мы фиксируем KPI до пилота и сравниваем после:

  • скорость заполнения CRM после контакта
  • доля завершенных сделок
  • качество заполнения CRM
  • единообразие фиксации коммуникаций и договорённостей
  • снижение ручной рутины в отчётах и заметках

Этапы внедрения

Этап 1. Диагностика:
Разбираем ваши каналы коммуникации и текущую фиксацию результатов, фиксируем KPI, например: доля контактов без записи в CRM, время на заполнение, качество next step.
Этап 2. Сценарии и шаблоны резюме:
Проектируем, как выглядит карточка после звонка/чата: структура резюме, теги, поля, правила next step.
Этап 3. База знаний и ограничения:
Собираем требования к формулировкам, запреты, тон, список сущностей и словари (конкуренты, продукты, тарифы).
Этап 4. Интеграции:
Подключаем телефонию/каналы, CRM, задачи, хранилище записей и логирование.
Этап 5. Пилот:
Запускаем на части команды/каналов, проверяем качество транскрипции и резюме, корректируем шаблоны и словари, сверяем KPI.
Этап 6. Масштабирование:
Подключаем остальные каналы, добавляем новые типы карточек и теги, настраиваем регулярный контроль качества.

Преимущества

  • Ручного заполнения CRM меньше на 40–70%

  • Потеря информации после звонка ниже на 60–90%

  • Подготовка резюме контакта быстрее в 5–15 раз

  • Заполненность ключевых полей в CRM выше на 20–50%

  • 100% звонков и переписок фиксируются в CRM в едином формате

  • follow-up и договорённости выполняются стабильнее на 20–40%

Опишите задачу — и мы предложим план, оценку сроков и формат запуска, чтобы решение для бизнеса приносило эффект уже на пилоте.

Если вам нужно внедрение с прогнозируемым результатом, начнём с короткого аудита.

Возможно вам будет интересно