Как повышают точность речевой аналитики в 2026 📌 Еще несколько лет назад речевая ИИ-аналитика умела делать саммари звонков и определять причины обращений. Затем стало возможно выстраивать различные гипотезы благодаря общению с большими языковыми моделями. Сейчас к этому добавилась работа с метаданными — данными из CRM, WFM и других систем: длительность звонка, время начала и окончания, график и формат работы оператора, минуты тишины, удовлетворенность клиентов, эмоциональный тон диалога и многие другие показатели. К примеру, можно задать такой промпт: Рассчитай и выведи %FCR, основываясь на метаданных. Если ${call_statistics.fcr.default.has_previous}=true, то это повторное обращение, если ${call_statistics.fcr.default.has_previous}=false, то это первичное обращение. Далее распиши статистику по причинам повторных обращений и распиши конкретные мероприятия по увеличению %FCR, основываясь на конкретных ситуациях из диалогов. И получить конкретный результат с опорой не только на контекст, но и на фактические атрибуты диалогов. ✅ Это дает больше возможностей для проверки гипотез, повышает объективность и снижает галлюцинации. Все потому, что в промпте можно четко указать: этот диалог повторный на основании такого-то признака и нейросеть не додумывает это только лишь на основании расшифровки диалога. ✅ Кстати, ещё учет метаданных позволяет проверить, правильно ли расставил теги человек-контролер, и автоматически классифицировать те диалоги, которые остались без разметки, ведь физически обработать весь поток обращений вручную невозможно. ✅ И, конечно, метаданные из WFM, CRM и других систем делают аналитику глубже: они дают больше понимания о продуктовых предложениях клиенту, о нагрузке, о состоянии оператора. Скажем, выгорание невозможно вычислить только по расшифровке разговоров — слишком тонкая материя. Надо понимать, как давно сотрудник работает, какой у него график, совпадает ли он с его биоритмами, в каком формате он занят, опаздывает ли и многое-многое другое. Одним словом, без учета метаданных LLM не учитывает некоторые важные факторы коммуникации или даже придумывает что-то «от себя». А вот благодаря дополнительному контексту можно повысить точность выводов от ИИ и масштабировать лучшие практики работы — как с клиентами, так и с операторами. Откройте, ИИ теперь в MAX! 🖱