Пользователи могут задавать системе сложные вопросы на естественном языке, например: «Какие ключевые возражения мешают закрывать сделки в этом месяце?», «Какую выручку принесли топ-5 менеджеров?», «Чем отличается стиль общения лучших продавцов от остальных?».
Анализирует звонки и увеличивает продажи: российский университет выпустил нейросеть для call-центров
МФТИ и компания SalesAI разработали технологию для роста продаж и контроля качества звонков. Нейросеть не просто анализирует звонки, а позволяет компаниям задавать вопросы данным и получать осмысленные, структурированные ответы. Система использует собственную большую языковую модель (LLM) и технологии предиктивной аналитики, чтобы выявлять ключевые закономерности в разговорах, понимать, какие факторы влияют на продажи, и помогать компаниям принимать решения на основе объективных данных.
Freepik
Нейросеть не просто транскрибирует звонки, а выделяет смысловые блоки и структурирует информацию по заданным параметрам.
«Наша нейросеть прогнозирует, какие сделки могут сорваться и какие клиенты требуют дополнительного внимания. В отличие от стандартных речевых аналитик, SalesAI понимает контекст разговора, адаптирует чек-листы под сценарий звонка и анализирует эмоциональную окраску общения», – отметил Александр Павлов, один из разработчиков проекта, студент ФПМИ МФТИ.
Нейросеть, способная повысить продажи
В отличие от решений, основанных на ключевых словах, программа анализирует смысл и намерения собеседников, обеспечивая точность более 90%. Нейросеть интегрируется с CRM, контакт-центрами и корпоративными базами данных, предоставляя структурированные отчеты и аналитику. По словам разработчиков, SalesAI заменяет сотни часов ручного прослушивания звонков автоматическим анализом с моментальным доступом к критически важным данным. Для клиентов с высокими требованиями к безопасности возможна установка решения на их серверах.
На сегодняшний день технология уже опробована в крупных компаниях. Использование нейросети в одной из российских логистических компаний увеличило конверсию звонков в заказы на 38%. В автомобильном бизнесе анализ разговоров помог выявить слабые места в переговорах, что повысило продажи на 55%, а в финансовом секторе технология позволила автоматизировать анализ качества звонков, снизив затраты на ручную проверку на 90%.
В 2025 году команда проекта планирует добавить анализ переписки, внедрить AI-агентов для автоматизированных диалогов и расширить функционал предиктивной аналитики, чтобы SalesAI стал полноценным интеллектуальным помощником для отделов продаж и клиентского сервиса.