От GPT до корпоративных решений: как компании используют ИИ для анализа диалогов

Современные технологии позволяют автоматически обрабатывать звонки: преобразовывать речь в текст, выделять ключевые фрагменты и превращать разговоры в структурированную информацию. Это помогает компаниям находить важные сигналы в общении с клиентами и сотрудниками — без ручной прослушки и разбора.

Сегодня анализ диалогов применяется не только для контроля качества обслуживания, но и для решения бизнес-задач: от оценки эффективности скриптов до конкурентного анализа.

Как можно работать с ИИ для анализа диалогов

Сегодня в компаниях ежедневно проходит сотни и тысячи звонков — от консультаций и продаж до обращений в поддержку. Каждое такое общение хранит важную информацию: что волнует клиентов, почему они отказываются от услуг, какие возражения звучат чаще всего и как работают сотрудники.

Именно здесь помогает искусственный интеллект. Есть два основных сценария — без установки ИИ-системы для анализа диалогов и с ней.

Вариант 1: без отдельной системы

Даже если у компании нет внедрённого решения, сотрудник может использовать открытые нейросети вроде GPT. Варианты работы:

• Разбор отдельных разговоров. Сотрудник вставляет расшифровку звонка и просит нейросеть найти ключевые проблемы или составить краткое резюме. Можно попросить: «Покажи, где клиент сомневался» или «Подчеркни фразы, которые звучат негативно».

• Генерация инсайтов. В случае, если у руководителя есть большой массив данных, он может обработать их при помощи нейросети определить, что в диалоге сработало, а что могло помешать сделке.

• Обучение на примерах. На основе нескольких разговоров ИИ можно попросить составить «идеальный скрипт» или подсказать альтернативные ответы.

Здесь работа идёт точечно, вручную, но уже даёт ценность — экономит время на разборе и формулировке выводов.

Вариант 2: с установленной системой в компании

Когда компания устанавливает полноценное решение на базе ИИ, подход к анализу диалогов и звонков меняется принципиально.

Во-первых, система интегрируется с каналами коммуникации: телефония, мессенджеры, онлайн-чаты, почта. Все разговоры и переписки собираются в одном месте и автоматически оцифровываются.

Во-вторых, анализ диалогов идёт непрерывно и без участия сотрудника. Нет необходимости выгружать тексты или копировать диалоги в сторонние сервисы — статистика и тренды формируются автоматически.

В-третьих, у компании появляется возможность сравнивать динамику в масштабах всей организации: успешные и неуспешные звонки, темпы роста обращений по определённым темам, качество работы команд.

И самое важное — такие системы обычно разрабатываются с учётом корпоративных требований к безопасности. Данные хранятся и обрабатываются внутри инфраструктуры компании, с разграничением прав доступа и встроенными средствами защиты. Это снижает риски утечек и соответствует требованиям регуляторов.

В результате ИИ превращается в полноценный инструмент управления клиентскими коммуникациями.

Что выбрать: работать вручную или внедрять систему?

Решение зависит от масштаба задач.

• Для небольших потоков звонков удобнее использовать открытые нейросети (например, GPT) — вручную разбирать отдельные диалоги, получать резюме и собирать инсайты.

• Для крупных компаний с тысячами обращений и несколькими каналами связи оправдано внедрение системы анализа диалогов. Она интегрируется с телефонией, почтой, чатами, CRM, автоматически агрегирует данные и обеспечивает их безопасную обработку внутри инфраструктуры.

Важно понимать: готовые коробочные решения подходят не всем. Крупному бизнесу обычно требуется заказная разработка под конкретные процессы. В этом случае ключевым этапом становится выбор подрядчика: надёжного, с опытом в ИИ и информационной безопасности. Только тогда система действительно решает задачи компании, а не становится очередным «дорогим инструментом без пользы».