Мы собираем куки-файлы для целей статистики и повышения удобства сайта.
Мы свяжемся с вами в рабочее время отдела продаж.
Отдел продаж работает в будни — с 9:30 до 18:30, в выходные — с 9:30 до 17:30 (МСК).
Мы собираем куки-файлы для целей статистики и повышения удобства сайта.
22 сентября 2026
Содержание статьи
С появлением ИИ автоматизация затронула и эту часть коммуникаций. Современные сервисы распознают речь, создают транскрипции и краткие резюме, определяют тематику обращения и оценивают качество диалога. Голосовые ассистенты могут самостоятельно отвечать на типовые запросы и направлять звонки по нужному маршруту.
Так корпоративная связь постепенно превращается из системы для приема и передачи вызовов в инструмент для работы с информацией, которая содержится в разговорах. Разберем, как устроена ИИ-телефония, где ее применяют и какие задачи бизнеса она помогает решать.
ИИ-телефония объединяет возможности облачной АТС с технологиями распознавания и синтеза речи, обработки естественного языка, машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта.
Главное отличие от обычной автоматизации заключается в способности работать не только по готовым словарям, но с контекстом диалогов. Классические сценарии выполняют заранее заданную последовательность действий. Например, в IVR абонент выбирает нужный пункт меню, после чего система переводит звонок в соответствующий отдел. ИИ способен находить конкретные слова и фразы, а также определить смысл речи и на его основе выбрать дальнейший сценарий маршрутизации.
Если клиент интернет-магазина говорит, что заказ не доставили в назначенный день, система может распознать причину обращения и направить вызов по подходящему маршруту. При необходимости AI-ассистент уточнит запрос и задаст ряд дополнительных вопросов.
В результате автоматизация становится более гибкой: система не только выполняет заданные команды, но и учитывает содержание конкретного обращения. ИИ может подключаться на разных этапах работы со звонком: от обработки входящего/исходящего запроса до анализа уже завершенного разговора.
Вести диалог и выполнять типовые задачи
Голосовые роботы и AI-ассистенты способны распознавать речь и поддерживать диалог в рамках поставленной задачи. Им можно поручить подтверждение заказа или записи на прием, проведение опроса, информирование о статусе доставки, ответы на распространенные вопросы или сбор первичных данных.
К примеру, медицинскому центру необходимо ежедневно подтверждать визиты пациентов. Часть таких звонков можно передать ИИ-роботу, а администраторов подключать в случаях, когда требуется консультация или нестандартное решение. Голосовой помощник не зависит от графика операторов и может одновременно вести несколько диалогов. Это особенно полезно при высокой нагрузке и в процессах с большим количеством стандартных обращений
Переводить речь в текст для CRM
Транскрибация преобразует аудиозапись в полный текст разговора. В нем можно искать конкретные слова и фрагменты, возвращаться к нужным репликам и использовать полученную информацию в дальнейшей работе.
Это удобно после продолжительных переговоров, когда нужно уточнить формулировку клиента, условия предложения или другие детали, не прослушивая запись целиком. При этом резюме звонка автоматически фиксируется в CRM, карточка заполняется по заданным стандартам. Таким образом, договоренности не теряются, а менеджеры экономят свое время, уделяя его более важным задачам.
Анализировать 100% звонков
Ручной контроль ограничен временем: руководитель или специалист отдела качества физически не может регулярно прослушивать все записи. Речевая аналитика позволяет автоматически анализировать 100% звонков, а не несколько разговоров из общей выборки.
Система может выявлять повторяющиеся сценарии, проверять соблюдение скриптов и сопоставлять разговоры по заданным критериям. Например, если потенциальные покупатели часто отказываются после телефонного разговора , анализ поможет увидеть, на каком этапе возникает проблема и какие формулировки сопровождают такие ситуации.
Оценивать эмоциональную составляющую
Слова дают только часть информации о разговоре. Интонация, паузы, темп речи и степень вовлеченности помогают точнее оценить характер взаимодействия.
Речевая аналитика может учитывать эмоциональную окраску, эмпатию и другие характеристики диалога как со стороны покупателя, так и со стороны сотрудника компании. Такие данные помогают находить ситуации, в которых клиент проявляет раздражение, сомнение или теряет интерес, а затем разбирать причины такой реакции.
ИИ особенно полезен компаниям с большим потоком звонков, в процессах с повторяющимися действиями и необходимостью системно работать с результатами общения.
В каждом из этих случаев ИИ берет на себя конкретную часть процесса. За счет этого сотрудникам остается больше времени на переговоры, сложные запросы и работу с клиентами, где требуется более гибкое решение.
В линейке Телфин есть решения для разных этапов работы со звонком: от определения причины обращения до обработки информации после завершения разговора.
AI-секретарь
AI-секретарь Телфин предназначен для интеллектуальной маршрутизации входящих вызовов. Клиент называет причину обращения, а система анализирует слова и контекст, определяет смысл запроса и выбирает подходящий маршрут. При необходимости робот может задать уточняющий вопрос.
Для автоматического распределения обращений можно настроить до 20 классификаторов с разными схемами маршрутизации. Например, отдельно выделить вопросы по доставке, оплате, технической поддержке или новым заказам. После определения категории AI-секретарь может перевести вызов на добавочный номер, очередь, внешний номер или голосовую почту.
Например, если клиент говорит: «Мне нужно перенести доставку на пятницу», система определит тему обращения и направит звонок сотруднику или в очередь, которые отвечают за доставку. Клиенту не приходится самостоятельно искать подходящий отдел через голосовое меню.
Для входящих звонков также можно задавать приоритет от 0 до 9. Это позволяет учитывать важность и срочность обращения, тип клиента, историю взаимодействия или стадию воронки продаж. В результате маршрутизация строится не только вокруг темы звонка, но и с учетом его приоритета для бизнеса.
AI-секретарь работает круглосуточно и обеспечивает 100% обработку входящих звонков. Он также может давать короткие консультации на основе подключенной базы знаний, например сообщить условия доставки или ответить на распространенный вопрос без перевода вызова на сотрудника.
GPT-ассистент
GPT-ассистент работает с завершенными разговорами. Он переводит звонок в текст и представляет его в виде диалога, отделяя речь сотрудника от реплик клиента или коллеги.
Для обработки звонков предусмотрены готовые сценарии. Например, ассистент может выделить вопросы и предложения участников разговора, а также решение, к которому они пришли. По итогам телефонной встречи сервис способен подготовить статус-письмо с протоколом. Пользователь может расширять стандартные сценарии с помощью собственных промтов и определять, какую информацию необходимо извлечь из разговора.
GPT-ассистент встроен в расширение «Телфин.Софтфон» для Google Chrome. Резюме и результаты обработки доступны непосредственно в браузере, где сотрудник работает со звонками. В отличие от обычной транскрибации, GPT-ассистент не ограничивается преобразованием речи в полный текст. Он помогает структурировать содержание разговора по выбранному сценарию и получить готовый результат для дальнейшей работы.
Речевая аналитика
Речевая аналитика Телфин построена на технологии Yandex SpeechSense. Сервис помогает работать с большим массивом голосовых и текстовых коммуникаций: искать нужные темы, слова и выражения, оценивать характеристики диалога и выявлять закономерности. Для поиска компания может использовать собственные списки слов и выражений или готовые словари провайдера.
К примеру, руководитель отдела продаж может проверить, как менеджеры презентуют новый тариф: какие вопросы задают покупатели, насколько последовательно сотрудники раскрывают условия, какие возражения возникают и на каких этапах разговора появляются сложности. Аналитика позволяет не прослушивать записи по одной, а массово отбирать нужные диалоги по заданным критериям и сравнивать результаты.
Сервис также определяет эмоциональную окраску реплик клиента и сотрудника, учитывает паузы, изменение громкости, продолжительность разговора и другие характеристики. Всего анализ проводится по 28 параметрам с использованием 30 фильтров и 10 срезов. Расшифровка ведется по двум каналам, поэтому реплики клиента и оператора рассматриваются отдельно.
Речевая аналитика работает в связке с АТС «Телфин.Офис» и разными CRM и может учитывать предыдущие данные о взаимодействии с клиентом, сопоставляя информацию из разных источников. Это помогает рассматривать отдельный звонок в контексте истории коммуникации, а не изолированно.
Саммари звонков
В интеграции АТС «Телфин.Офис» с «Битрикс24» и amoCRM транскрибация и саммари звонка автоматически добавляются в карточку клиента после завершения разговора. Сотруднику не нужно вручную переносить в CRM информацию из беседы или отдельно заполнять ее по памяти.
Саммари помогает выделить главное: потребности и причину обращения клиента, итоги беседы, договоренности, принятые решения и следующие шаги. В резюме также могут быть указаны задачи, которые сотруднику необходимо выполнить после разговора. Это упрощает дальнейшую работу с клиентом и передачу информации между коллегами и отделами.
Умный поиск
Данная функция АТС «Телфин.Офис» позволяет масштабировать контроль качества обслуживания и оперативно выявлять проблемы в сервисе.
Пользователям сервиса доступен интеллектуальный поиск по содержанию разговора, позволяя находить по словам или фразам переведенные в текст звонки, из виртуальной АТС, CRM-системы или сервиса речевой аналитики.
Есть возможность автоматически переводить телефонные разговоры в текст, получать их резюме и анализировать по различным фильтрам. Причем составные звонки, например с переходом от секретаря в отдел продажи или поддержку, можно анализировать отдельно друг от друга.
Практический эффект зависит от того, какие процессы компания автоматизирует и как использует полученные данные. Основные результаты можно разделить на несколько направлений:
Для клиентского опыта важны прежде всего доступность связи и качество маршрутизации. Человек быстрее попадает к нужному специалисту, а компания может принимать первичные запросы вне графика отдела продаж. Аналитика, в свою очередь, помогает выявлять проблемные этапы обслуживания и корректировать их на основе массива разговоров.
В продажах ИИ дает другой эффект. Квалификация входящих обращений, анализ успешных диалогов и системная работа с возражениями позволяют точнее выстраивать процесс взаимодействия с потенциальными покупателями. Это создает условия для роста конверсии.
Качество работы ИИ зависит от настройки под конкретные процессы. Системе нужны понятные сценарии, актуальная база знаний, корректная терминология и правила передачи обращения человеку. В зависимости от решения могут разрабатываться словари, промты и классификаторы, а отдельные модели требуют дополнительного обучения на подходящих данных. После запуска результаты необходимо проверять и при необходимости корректировать параметры.
Второе ограничение связано с естественностью диалога. Если голосовой помощник неправильно понимает свободную формулировку, говорит неестественно или заставляет собеседника несколько раз повторять запрос, автоматизация ухудшает клиентский опыт. Для таких ситуаций важно предусмотреть простой переход к оператору.
Генеративные модели также могут ошибаться при обработке информации. Поэтому суммы, даты, обязательства сторон и юридически значимые детали в автоматически подготовленных резюме лучше сверять с исходной записью.
В ближайшие годы российский рынок ИИ-телефонии, вероятно, будет двигаться от экспериментальных внедрений к более системному и стандартизированному использованию. Отдельные AI-функции будут объединяться в комплексные сценарии, связанные с телефонией, CRM, мессенджерами и другими корпоративными системами.
Наиболее заметное развитие можно ожидать в трех направлениях.
От скриптовых ботов к AI-агентам
Традиционный голосовой бот движется по заранее подготовленной последовательности вопросов и ответов. AI-агент сможет учитывать контекст, историю взаимодействия и доступные корпоративные данные, а затем выбирать действие в зависимости от ситуации.
Например, вместо стандартного сообщения о статусе заказа агент сможет уточнить проблему, получить сведения из подключенной системы и определить следующий шаг: выполнить доступное действие или привлечь сотрудника. При этом контроль останется необходимым. Чем выше цена ошибки, тем важнее ограничения для автоматических действий и понятные условия передачи задачи человеку.
Более глубокая интеграция с CRM
Сегодня интеграция телефонии с CRM в основном связывает звонок с карточкой клиента и историей контактов. С развитием ИИ в CRM будет поступать уже структурированная информация, извлеченная из разговора.
После контакта система сможет определить его результат, обновить нужные поля, сохранить ключевые сведения и создать следующую задачу. Таким образом, данные из телефонного разговора будут сразу включаться в рабочий процесс без промежуточного ручного переноса.
Развитие эмоционального интеллекта
ТрадиционныйЭмоциональная аналитика будет использоваться не только для последующей оценки состоявшихся разговоров. Следующий этап связан с применением таких сигналов непосредственно во время обслуживания.
ТрадиционныйЕсли система распознает растущее недовольство, сомнение или другую ситуацию, требующую особого внимания, она сможет скорректировать сценарий или подключить сотрудника. Практическая ценность эмоционального анализа в этом случае заключается в выборе подходящей реакции, а не просто в присвоении разговору дополнительного показателя.
ТрадиционныйПо мере развития этих технологий телефония с ИИ будет все теснее связывать сам разговор с последующими бизнес-процессами. Звонок станет не только способом связаться с компанией, но и источником структурированных данных, которые можно использовать в продажах, клиентском сервисе и управлении.
