Розробка AI-контакт-центру (AI Contact Center)

Розробка AI контакт-центру

AI контакт-центр — це система, де AI виконує частину функцій операторів: обробляє вхідні дзвінки та чати, проводить вихідні дзвінки, аналізує розмови, надає підказки операторам. При правильному впровадженні знижує вартість обробки контакту на 40–60%.

Архітектура AI контакт-центру

Вхідні канали:
  Телефонія → Voice Bot / ACD → Оператор + Agent Assist
  Чат/Email → NLP Bot → Оператор + Agent Assist
  Соціальні мережі → Bot → Оператор

AI компоненти:
  ├── STT Engine (Deepgram / Whisper)
  ├── NLU / Intent Recognition (GPT-4o)
  ├── Voice Bot (голосові сценарії)
  ├── Agent Assist (підказки оператору)
  ├── Speech Analytics (аналіз після дзвінка)
  ├── Quality Monitoring (авто-оцінка дзвінків)
  └── Analytics Dashboard (AHT, FCR, CSAT)

Орхестратор контакт-центру

from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum

class ContactChannel(Enum):
    VOICE = "voice"
    CHAT = "chat"
    EMAIL = "email"

class ContactStatus(Enum):
    QUEUED = "queued"
    BOT_HANDLING = "bot"
    OPERATOR_QUEUE = "operator_queue"
    OPERATOR_ACTIVE = "operator_active"
    COMPLETED = "completed"

@dataclass
class Contact:
    id: str
    channel: ContactChannel
    customer_phone: str
    status: ContactStatus = ContactStatus.QUEUED
    bot_session: dict = field(default_factory=dict)
    operator_id: str = None
    start_time: float = None
    transcript: list = field(default_factory=list)
    intent: str = None
    sentiment_history: list = field(default_factory=list)

class ContactCenterOrchestrator:
    async def handle_new_contact(self, contact: Contact):
        # 1. Ідентифікація клієнта
        customer = await self.crm.lookup_customer(contact.customer_phone)

        # 2. Маршрутизація: бот чи оператор?
        route = await self.router.decide(contact, customer)

        if route == "bot":
            await self.start_bot_handling(contact, customer)
        else:
            await self.queue_for_operator(contact, customer, route.skill_group)

    async def start_bot_handling(self, contact: Contact, customer: dict):
        contact.status = ContactStatus.BOT_HANDLING
        bot = VoiceBot(contact, customer)
        result = await bot.run()

        if result.needs_escalation:
            await self.escalate_to_operator(contact, result.reason)
        else:
            await self.complete_contact(contact, result)

Метрики та KPI

Етапи впровадження

1. Фаза 1 (2–3 місяці): Speech Analytics + Agent Assist — без змін процесів
2. Фаза 2 (2–3 місяці): AI-IVR для маршрутизації — зменшує Handle Time
3. Фаза 3 (2–3 місяці): Voice Bot для топ-5 сценаріїв — збільшує Containment Rate
4. Фаза 4 (1–2 місяці): Оптимізація та масштабування

Повний проект: 8–12 місяців.