Мониторинг коммуникаций: тон + риск жалоб
Демо показывает, как AI-модуль автоматически классифицирует тон (нейтральный / раздражённый / агрессивный), ставит риск-метки (низкий / средний / высокий) и объясняет причину.
Диалогов обработано (сегодня)
—
Цель пилота: 100% обработка
Диалогов с риск-меткой /
—
Ожидаемо: 8–20% от потока
Время выявления риска
—
Цель пилота: ≤ 1 мин
Сокращение реакции службы КЦ
—
Цель: –20–30%
Топ риск-диалогов за день
—
???? В примере высокий риск формируется из: угрозы жалобы/ЦБ + юридических формулировок + агрессивного тона.
Динамика распределения рисков (7 дней)
Каналы: чат / email / звонкиОчередь диалогов по уровням риска
Фильтры помогают быстро выделить диалоги, которые требуют приоритета (/). Нажмите на строку, чтобы открыть детализацию и объяснение риска.
Список диалогов
| Риск | Тон | Канал | Клиент | Тема | Статус | Обновлено |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Загрузка… | ||||||
* Данные в демо синтетические и обезличены (пример для пилота).
Детализация
Выберите диалог слеваНажмите на любой диалог, чтобы увидеть: переписку, риск-метку, объяснение и триггеры.
Отчёты и логирование
Отчётный слой для контроля качества: топ риск-диалогов, распределения по каналам, выгрузки (CSV/JSON) и трассировка решений.
Дневной отчёт (демо)
——
Топ-10 риск-диалогов
—
Лог обработки
Событие → анализ → метка| Время | Тип | Сообщение |
|---|---|---|
| Логи появятся после анализа/симуляций | ||
Логи используются для аудита качества, KPI и доказательства бизнес-эффекта.
Правила интерпретации и пороги
В пилоте риск-метка формируется по связке: (тональность) + (триггерные формулировки) + (правила). Ниже — демонстрационный редактор порогов и триггеров.
Пороги скоринга
Если скор ≥ этого значения →
Если скор ≥ этого значения →
Вес тона
* Это демонстрация. В реальном пилоте веса и правила согласуются с QA/комплаенсом.
Триггеры и веса
Триггеры — слова/формулировки, которые повышают риск (например, «жалоба», «ЦБ», «суд»). Измените веса и нажмите "Сохранить".
| Триггер (фрагмент) | Вес | Пояснение |
|---|
???? Пилотные ограничения: без обучения моделей и без RAG — используются готовые LLM и правила интерпретации.
О пилоте: что показываем руководству
Коротко: AI-модуль выделяет негатив и риск жалоб до эскалации, снижая регуляторные и репутационные риски.
Цели пилота
- Выявлять риск жалоб до их фактического возникновения
- Повысить управляемость клиентского негатива
- Сформировать список диалогов повышенного риска для QA/комплаенса
Что делает решение
Классификация тона
Нейтральный / раздражённый / агрессивный
По сообщениям клиента
Оценка риска жалобы
Низкий / средний / высокий
С объяснением причины
Метрики пилота (ориентиры)
Ожидаемая доля риск-диалогов: 8–20%, время выявления: ≤ 1 мин, точность тона: ≥ 80%.
Масштабирование
Масштабируется на все каналы коммуникаций и не требует Data Science команды. В следующих версиях возможно расширение: рекомендации оператору и автоматическая эскалация.