BSS

Самостоятельный инсайт-агент, который управляет качеством клиентского сервиса – такая опция появилась в инструменте речевой аналитики BSS! Теперь ИИ не требует постоянного контроля со стороны человека: он сам анализирует новые коллекции записей и рассылает выводы, гипотезы и варианты действий всем, кто принимает решения. Кроме этого, с новым релизом появились возможности: 💡исследовать вопросы аналитики прямо в диалоге с ИИ и получать глубокие выводы по данным 🧑‍🏫настраивать и оценивать уроки в тренажере операторов с помощью RAG-поиска по регламентам, скриптам и другим документам ⭐️автоматически давать операторам детальную обратную связь по их тренировкам 🛠равномерно распределять задачи контроля качества между сотрудниками ♾и многое другое! Как выглядят все новинки релиза – показали в карточках! Подробнее читайте здесь!

Как государственные сервисы становятся более человечными благодаря голосовым ИИ-помощникам – рассказал наш руководитель проектов Михаил Гончарук. Михаил и его команда стоят за внедрением помощников для линии 122 в Тульской области, Пермском крае и еще десятках регионов, а также в МФЦ Санкт-Петербурга, едином колл-центре Камчатки и других структурах. Когда гражданин теряет паспорт, он не думает о государственной услуге по замене документа, а просто говорит: «Я потерял паспорт». Если нужно попасть к врачу, скажет: «Мне нужен кардиолог». Если заканчивается срок действия водительских прав, так и объяснит: «Права заканчиваются». Этого достаточно. Такой легкий формат общения стал возможным благодаря тому, что голосовые помощники теперь понимают смысл обращений, а не ищут точное совпадение с заранее заданной фразой. Поэтому человеку больше не нужно подстраиваться под систему – система сама подстраивается под человека. В статье для Hi-Tech Mail эксперт рассказывает, к каким результатам для госведомств это привело. А также: 🧬почему главная задача – не сделать робота похожим на человека, и в чем она заключается на самом деле 🧬какая проблема раздражает пользователей сильнее любых ошибок распознавания 🧬какой подход сокращает время решения вопросов примерно на треть 🧬какая цель сейчас еще важнее, чем просто быстрая обработка обращений Приятного чтения!

Опрос К2Тех показал: российские компании до сих пор используют Confluence для ведения корпоративной базы знаний. Но уже через полтора года они не смогут расширять лицензии, а в 2029 году поддержка on-premise версий прекратится полностью. Поэтому вопрос о необходимости мигрировать больше не стоит. На горизонте следующий: мигрировать куда? ➡️ В статье на VC рассказываем, на что нужно обращать внимание при выборе новой базы знаний, и бонусом – как отнестись к миграции не как к лишней головной боли, но как к возможности прокачаться. Спойлер: искать «российский Confluence» смысла нет. Это популярное решение, но оно не закрывает потребности всех компаний одинаково хорошо. Поэтому эффективнее отталкиваться от своих бизнес-задач – тогда можно найти решения, которые будут удобны именно вашей команде. Пример: Хорошо, если новая платформа сможет предложить не только привычную древовидную структуру Confluence, но и, например, структурирование материалов в иерархическом порядке и создание выделенных пространств для отдельных подразделений. В статье даем пошаговую инструкцию для миграции и рассказываем: 🧬на какие еще критерии смотреть при выборе базы знаний 🧬что важно сделать в пилотном проекте 🧬как подойти к внедрению ИИ-возможностей. ➡️ Приятного чтения!

RAEX уже более 10 лет включает BSS в число крупнейших ИТ-компаний России! 🏆В этом году мы сохранили позиции в топ-25, а также заняли: 🔹 22 место по предоставлению ИТ-услуг – наша команда сопровождает сложнейшие технологические проекты: от прохождения испытаний АУСН-модуля до масштабирования голосового бота в крупных госструктурах 🔹 12 место по разработке программного обеспечения – результат многолетней работы над собственными технологическими решениями: будь то речевая аналитика, дистанционный банкинг нового поколения или объединяющая инструменты клиентского опыта CX-платформа 🔹 4 место по дистрибуции – все благодаря выстроенной работе с партнерами и эффективным процессам поставки технологий. Для нас это не просто красивые цифры, но отражение устойчивого развития компании. И это особенно важно сегодня, когда темпы роста ИТ-отрасли достигают исторического минимума, заказчики пересматривают бюджеты и многие крупные проекты переносятся. Спасибо нашим клиентам, партнерам и, конечно, команде. Это – общая победа! 💓

Всем привет 👋 На TAdviser вышла наша статья про ИИ-порталы для крупного бизнеса. В ней рассказываем, какой должна быть информационная ИИ-платформа, чтобы приносить бизнесу реальную пользу, а не просто быть данью моде. В статье разбираем: ✔️Почему без подготовленной базы знаний ИИ остается неработоспособным ✔️Как добиться синергии между классическим подходом к работе со знаниями и использованием генеративного ИИ ✔️Почему эффективное решение должно быть гибким и в чем именно заключается эта гибкость ➡️ Бежим читать

ИИ против ИИ: как мы научили LLM быть строгим аудитором для ваших RAG-систем 🤖⚖️ Собрать RAG-систему — это полдела. Главная боль начинается потом: как понять, что бот не «галлюцинирует», опирается на базу знаний и отвечает по факту? Ручной аудит сотен диалогов — это настоящий ад для дата-инженеров и аналитиков. Мы в BSS знаем эту боль не понаслышке, поэтому в новом релизе NLU-Suite 3.8 сделали то, что сэкономит вам сотни часов: запустили автоматизированный LLM-аудит для генеративных ИИ. Теперь большая языковая модель выступает в роли строгого QA-контролера для других моделей. Что нового в модуле «Метрики» и «Оценка»? 🛠 Три формата проверки: • Рубрики — с гибкими весами и настраиваемыми шкалами. • Категории — для четкой классификации ответов по заданным параметрам. • Попарное сравнение — мастхэв для A/B-тестирования разных LLM на одном датасете. 📦 Готовые RAG-метрики «из коробки»: • Faithfulness — ловим «галлюцинации» и противоречия документам. • Context_Relevancy — проверяем, насколько точно ИИ подобрал нужные чанки из базы знаний. • Answer_Correctness (с эталоном и без) — оцениваем финальную фактологическую точность. 💡 Зачем это бизнесу? Главный вызов сегодня — не просто внедрить GenAI, а обеспечить его предсказуемость и безопасность, особенно в клиентском сервисе. LLM-аудитор позволяет оценивать тысячи кейсов по множеству критериев одновременно. Никакого ручного разбора: вы настраиваете контрольные точки и в разы ускоряете вывод голосовых помощников и чат-ботов в промышленную эксплуатацию. 🚀 Коллеги, а как вы сейчас боретесь с галлюцинациями в своих RAG-проектах? Автоматизируете - ставьте ❤️ или все еще проверяете руками - ставьте 🔥

Если допустить эти три ошибки при интеграции виртуальных помощников с медицинскими информационными системами, такая автоматизация не принесет никакой пользы. Скорее, наоборот, создаст проблем как на стадии внедрения, так и во время эксплуатации. В новой статье на VC наша команда разобрала, с какими сложностями чаще всего сталкиваются при внедрении и как их избежать – чтобы голосовой помощник успешно записывал людей на прием или выполнял другие сценарии без сбоев. Рассказываем: 🔹как должен работать «умный» фильтр, если данных не хватает 🔹как настроить запросы к информационной системе, чтобы бот отвечал быстро 🔹в каком формате передавать данные роботу 🔹как передавать статусы из системы, чтобы голосовой помощник понимал, что делать дальше Все рекомендации основаны на нашем опыте внедрения голосовых медицинских помощников на линию 122 более чем в 35 регионах. Приятного чтения!

Даже бухгалтерия – это часть CX? В новом выпуске программы «Интеллектуальный сервис» коммерческий директор «Инвитро» Валерий Вагнер рассказал, как сегодня меняется подход к клиентскому сервису. Все бэк-офисные решения автоматизированы, проходит скоринговая модель, принимается решение – клиент уходит довольный с вопросом, решенным сразу в точке касания. Это – наша стратегическая цель. ➡️ какие технологии помогают этого достичь ➡️ как их внедрять, не снизив доверие консервативных клиентов ➡️ как проанализировать эффективность технологий с помощью собственной системы оценки ➡️ какую ошибку компании систематически совершают при внедрении ИИ ➡️ как выглядит персонализация в B2B и B2C в медицинской сфере и чего категорически не терпят клиенты Об этом и многом другом Василий Жилов, заместитель генерального директора BSS и бессменный ведущий программы «Интеллектуальный сервис», поговорил с Валерием Вагнером. Приятного просмотра! 🎦 Rutube 🎦 VK Видео