ИИ и речевая аналитика

Технологии: транскрибация, LLM-анализ, локальные модели

• Речевая аналитика: что это и как работает
  Что такое речевая аналитика звонков, как устроена технически, что она реально умеет и где ошибается. Разбор без маркетинга: от распознавания речи до оценки разговора.
• ИИ-анализ звонков: как нейросеть оценивает разговор
  Как языковая модель оценивает звонок по чек-листу: от промпта до итогового балла, где нужна проверка человеком и как читать вывод модели.
• Whisper для транскрибации звонков: возможности и точность
  Что такое Whisper, насколько точно распознаёт русскую речь, локальный запуск против облака и от чего зависит качество расшифровки звонков.
• Локальный LLM или облачный GPT для анализа звонков
  Как выбрать между локальной языковой моделью и облачным GPT для оценки звонков: безопасность данных, стоимость, качество результата.
• Диаризация: как ИИ отличает менеджера от клиента
  Что такое диаризация в анализе звонков, как система разделяет реплики говорящих и где эта технология ошибается.
• Точность распознавания речи: от чего она зависит
  От каких факторов зависит точность распознавания речи при транскрибации звонков и как их контролировать.
• RAG на регламентах компании: ИИ, который знает ваши правила
  Что такое RAG (retrieval-augmented generation) и как он позволяет ИИ оценивать звонки с опорой на внутренние регламенты компании.
• Как написать промпт для оценки звонка
  Практическое руководство по составлению промпта для оценки звонков языковой моделью: структура, примеры, частые ошибки.
• Анализ тональности разговора: что реально измеряется
  Что на самом деле измеряет анализ тональности звонка, где заканчивается техническая точность и начинается маркетинговое преувеличение.
• Стоп-слова и триггеры в звонках: как настроить
  Как настроить автоматическое обнаружение стоп-слов и триггерных фраз в звонках: примеры, ограничения, отличие от смыслового анализа.
• Тегирование звонков: как автоматически раскладывать по темам
  Как настроить автоматическую классификацию звонков по темам и что это даёт для анализа спроса и работы отдела.
• Сколько стоит обработка часа аудио нейросетью
  Из чего складывается стоимость обработки аудио нейросетью: транскрибация, анализ, инфраструктура. Как посчитать для своего объёма.
• Ollama на своём сервере: зачем бизнесу локальный ИИ
  Что такое Ollama, как она позволяет запускать языковые модели локально и в каких случаях это оправдано для анализа звонков.
• ИИ ошибается: как проверять выводы нейросети по звонкам
  Как организовать контроль качества ИИ-оценки звонков: регулярная сверка, требование цитат, работа со спорными случаями.
• Транскрибация звонков: форматы, лимиты, подводные камни
  Какие форматы аудио поддерживаются при транскрибации звонков, какие есть ограничения по размеру и длительности, типичные технические проблемы.
• Шум, акцент, спикерфон: как улучшить распознавание
  Практические способы повысить качество транскрибации звонков без замены оборудования: обработка звука и организационные меры.
• Чем ИИ-аудит отличается от классической речевой аналитики
  В чём разница между классической речевой аналитикой на правилах и современным ИИ-аудитом на языковых моделях.
• Можно ли анализировать звонки через ChatGPT вручную
  Реалистичность ручного анализа звонков через ChatGPT без специализированного сервиса: плюсы, ограничения, когда это оправдано.
• Пакетная обработка тысяч звонков: как устроена очередь
  Как технически устроена массовая обработка большого объёма звонков: очередь, параллелизация, приоритизация.
• API анализа звонков: как встроить в свои системы
  Как использовать API для интеграции анализа звонков в собственные системы: CRM, BI, внутренние дашборды.
• Как проверить транскрипт на ошибки распознавания
  Практический способ валидировать качество автоматической расшифровки звонка перед тем, как доверять оценке, построенной на её основе.
• Что такое эталонный звонок и как его выбрать
  Как выбрать эталонный звонок для обучения команды и калибровки системы оценки, и какие критерии он должен соответствовать.
• Можно ли по звонку определить, врёт ли клиент
  Реальные возможности и границы речевой аналитики в определении лжи или искренности клиента по телефонному разговору.
• Сколько времени занимает анализ одного звонка
  Из чего складывается время обработки одного звонка автоматической системой: транскрибация, анализ, факторы влияния.
• Что делать, если запись обрывается на середине
  Как система обрабатывает частично сохранённые записи звонков и что делать с оценкой такого разговора.
• Как ИИ понимает контекст длинного разговора
  Ограничения языковых моделей при обработке длинных звонков: окно контекста, риск потери деталей, практические выводы.
• Нужна ли видеокарта для локальной транскрибации
  Требования к оборудованию для локального запуска распознавания речи: когда GPU обязателен, а когда можно обойтись без него.
• Что такое WER и как измерить качество распознавания речи
  WER (Word Error Rate) как объективный способ измерить точность транскрибации звонков: формула, расчёт, интерпретация.
• Как подготовить аудио перед транскрибацией
  Практические шаги предобработки звука перед распознаванием речи: нормализация громкости, шумоподавление, проверка каналов.