Звонок, на который никто не ответил

У любого оператора связи есть часы, когда на звонок никто не отвечает: ночь, обед, авария и все линии заняты разом. Клиент слушает автоответчик, наговаривает сообщение и кладёт трубку. Дальше — как повезёт: кто-то утром откроет ящик с записями, послушает пятнадцать файлов подряд и выпишет из них заявки. Обычно не открывает.

Это самая обидная категория потерь. Человек дозвонился, объяснил проблему, оставил адрес — и всё это лежит в аудиофайле, который никто не откроет.

Что делает система вместо оператора

Оператор связи присылает пропущенный звонок письмом: тело письма с номерами, вложением — запись разговора и её расшифровка. Дальше письмо разбирается автоматически, по шагам.

flowchart LR
  A[Письмо от оператора<br/>запись + расшифровка] --> B[Нормализация ИИ<br/>телефон, адрес, суть]
  B --> C{Что это?}
  C -->|проблема у клиента| D[Обращение в поддержку]
  C -->|хочет подключиться| E[Заявка в CRM + SMS]
  C -->|молчание, сброс| F[Отбрасывается]
  D --> G[Оператор видит текст,<br/>а не аудиофайл]
  E --> G

Сначала из письма достаются номер звонившего и номер линии, на которую звонили. Номер линии важнее, чем кажется: у каждого юрлица свои номера, и по номеру назначения система понимает, чьё это обращение, в какую воронку и в какой ящик оно должно попасть.

Затем расшифровка приводится в порядок. Живая речь — это «алё, это с восемь девятьсот двадцать три… у нас тут после грозы интернет прерывистый». Модель приводит телефон к нормальному виду, вытаскивает адрес и формулирует суть в одну строку. Из неё же определяется тип: техническая проблема, заявка на подключение или мусор.

Дальше без участия человека: проблема становится обращением в поддержке, заявка — сделкой в воронке, а клиенту уходит SMS с номером обращения. Мусор — сброс, тишина, случайный набор — не создаёт ничего.

Что показывает статистика за неделю

Цифры с рабочего сервера, неделя обычной работы — 3 100 писем:

Три четверти писем разбираются полностью. Интересна последняя строка: 817 писем пришли без текста. Кажется, что это провал — но если посмотреть на длительность этих звонков, картина другая: 429 из них короче семи секунд. Человек набрал, услышал автоответчик и положил трубку. Расшифровывать там нечего.

А вот дальше начинается то, ради чего стоит копать глубже. Из тех же писем без текста 19 звонков были длиннее двадцати секунд — то есть человек говорил. И у всех девятнадцати запись была приложена, просто расшифровки к ней не было. Девятнадцать обращений в неделю, которые не дошли ни до кого.

Если оператор прислал запись, но не прислал текст

Логика простая: раз запись есть, расшифруем сами. Теперь так и происходит — письмо без текста больше не уходит в пустоту, запись прогоняется через распознавание речи, и дальше идёт обычный разбор: суть, адрес, тип обращения.

Короткие файлы в модель не отправляются вовсе: сброс на пятой секунде — это гарантированно тишина, и платить за её распознавание незачем. Порог настраивается.

Почему провайдера распознавания два

Распознаванием речи занимается внешний сервис, и это всегда чужая инфраструктура: сегодня работает, завтра проект заблокирован, послезавтра сменились условия. Поэтому провайдера два — OpenAI Whisper и Google Gemini, — и переключаются они настройкой, без правки кода. Если выбранный не ответил, расшифровка молча уходит второму.

Это не теоретическая предосторожность. В день, когда мы это включали, живая проба выглядела так: сорокапятисекундный разговор, Gemini отвечает 403 PERMISSION_DENIED — доступ проекту закрыт на стороне Google, — и та же запись через полсекунды уходит в Whisper. В журнале появляется дословный текст: «Алло, здравствуйте… номер договора 10-70, это посёлок Южный… после грозы интернет стал прерывистым». Обращение создано, оператор видит текст, а не файл.

Без второго провайдера на этом месте была бы пустая строка в журнале и потерянный клиент.

Сколько это стоит и кто платит

Расшифровка — платная услуга, и её расход виден так же, как расход на любой другой AI: по модели, по организации и по категории. Организация определяется по номеру линии, на которую звонили: у каждого юрлица свои номера, значит и расход ложится на нужное юрлицо, а не в общий котёл.

Порядок цифр: минута распознавания стоит меньше копейки в пересчёте на одно обращение. Девятнадцать спасённых обращений в неделю — это девятнадцать клиентов, которым перезвонили, вместо тишины.

Что в итоге меняется

Голосовая почта — это не отдельная функция, а часть общего маршрута обращения: тот же приём, та же воронка, те же правила против дублей. Просто источник у него — не форма на сайте, а голос человека, который не дождался ответа.

Как это работает в СмИТ Биллинге

Журнал разбора лежит в отчётах: видно каждое письмо, что из него распознали и что создано — обращение, заявка или ничего. Строки, где ничего не создано, отмечены причиной: «голос не распознан», «телефон не определён».

Маршрутизация настраивается номерами: для каждой линии задаётся организация, сегмент, ящик поддержки и нужно ли заводить заявку в CRM. Там же выбирается, чем расшифровывать записи и расшифровывать ли их самим.

Схемы по теме все схемы →

Процесс Путь обращения