"БФТ-Холдинг" и BSS дополнили голосовой помощник Минздрава Тульской области 16 новыми сценариями
Заказчики: Министерство здравоохранения Тульской области Тула; Государственные и социальные структуры Продукт: БФТ и BSS: Диалоговый нейроботДата проекта: 2022/04 — 2023/01
|
Технология: Call-центры
Технология: Речевые технологии
|
2023: Добавление 16 сценариев
БФТ-Холдинг и BSS дополнили голосовой помощник Минздрава Тульской области 16 дополнительными сценариями. Об этом компания BSS сообщила 27 марта 2023 года.
Разработчики дополнительно настроили 11 входящих и 5 исходящих сценариев. Теперь общее количество сценариев для автоматизированных консультаций населения достигло 30. Процент полной автоматизации робота при этом составляет 24%, что позволяет ему обрабатывать свыше 14 тыс. вызовов в сутки.
Голосовой помощник консультирует граждан по популярным вопросам и самостоятельно обрабатывает от 6 до 9 тыс. входящих и от 8 до 11 тыс. исходящих звонков. Это позволяет снять с операторов рутинную работу и автоматически отвечать на наиболее частотные запросы, такие как уточнение режима работы медицинского учреждения, проверка свободных слотов или запись на приём к врачам.
В рамках модернизации программного решения было реализовано несколько дополнительных интеграционных и консультационных сценариев. Эксперты провели интеграцию голосового робота с региональной информационной системой здравоохранения Тульской области (РИСЗ ТО), настройку интерфейса для управления решением, а также наполнение системы базой знаний, необходимой для ответов на запросы пациентов.
Теперь речевой помощник сможет обрабатывать запросы отмены записи на приём, оформлять вызов врача на дом и принимать заявки на обратные звонки по вопросам оказания медицинской помощи. Благодаря интеграции с РИСЗ ТО робот самостоятельно обращается в источники данных и по запросу предоставляет нужную информацию пациентам.
Вместе с расширением возможностей по входящим запросам голосовой робот обучен исходящим обзвонам. Теперь контактный центр Минздрава Тульской области в автоматизированном режиме напоминает о записи, проводит опросы пациентов, проходящих амбулаторное лечение, а также обзванивает жителей региона по ряду медицинских профилей, таких как кардиология или гипертония. Кроме того, система отслеживает освободившиеся слоты, появляющиеся в процессе подтверждения записи на приём к врачу, и предлагает их заинтересованным гражданам. Это помогает Минздраву ТО тщательно отслеживать качество оказания текущих услуг и вносить изменения в сложившиеся бизнес-процессы по обслуживанию населения, а также повышает доступность получения медицинских услуг. По итогам проекта было проведено тестирование появившейся функциональности, демонстрация и обучение пользователей, а также вывод робота в опытную эксплуатацию.
![]() | Проект по модернизации речевого робота Минздрава Тульской области был запущен с целью сокращения времени ожидания пациентов в моменты пиковых нагрузок, а также обеспечения круглосуточной обработки входящих звонков. На линиях колл-центра ежедневно работают порядка 50 сотрудников. Расширение функциональности голосового робота позволяет нам сократить трудозатраты на обработку типовых запросов, а также оптимизировать операционные расходы на колл-центр за счет сокращения времени обработки обращений. Всего за 3 месяца работы обновленный речевой помощник смог самостоятельно обработать 353 786 вызовов. Мы планируем, что в будущем это количество будет только расти, как и количество пациентов, довольных качеством обслуживания, – отметил Андрей Клименов, руководитель контактного центра Министерства здравоохранения Тульской области. | ![]() |
2022: Внедрение речевой аналитики в контактном центре
27 октября 2022 года компания БФТ-Холдинг, российский разработчик программных продуктов и заказных решений для госсектора и бизнеса, сообщила о том, что совместно с компанией BSS реализовала 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.
По информации компании, 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 следующий этап развития региональной информационной системы Минздрава Тульской области, направленный на оптимизацию качества обслуживания пациентов.Сергей Петренко, МТС RED: ИБ-игроки строят экосистемы, чтобы обеспечить заказчика интегрированными средствами защиты
Обновлённая 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 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 оптимизации 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 оптимизирует 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 функциональность «Робот-Абонент», позволяющую выстраивать работу с конкретными звонками вместо того, чтобы просматривать выборочные данные или все звонки подряд. Это даст возможность сократить время сотрудников Минздрава Тульской области на анализ информации и оптимизировать качество оказания услуг пациентам региона.
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 изменения.
В части работы операторов речевая аналитика позволяет контролировать и оценивать качество их работы, соблюдение процедур и инструкций, а также выявлять подходящие практики обслуживания граждан операторами.
![]() | Речевая аналитика – это инструмент для обнаружения зон оптимизации качества обслуживания, основная ценность которого заключается в быстром 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. рассказала Наталья Зейтениди, первый заместитель генерального директора БФТ-Холдинга | ![]() |
БФТ-Холдинг совместно с партнёрами продолжит проект по развитию региональной системы здравоохранения Тульской области и дальнейшей оптимизации функциональности речевой аналитики.