клиентский сервис.

Когда эффективнее автоматизировать 70% вместо 90%, или Почему финтех-боту иногда лучше замолчать?

Этот текст завершает первую и вторую

продолжить чтение

Как мы голос для ИИ-ассистента выбирали или критерии оценки TTS-движков

targetai специализируется на создании ИИ-ассистентов для клиентского сервиса. И голосовые агенты для нас — один из ключевых сценариев: телефония, входящие и исходящие звонки, сервисные диалоги. На определённом этапе мы с командой пришли к пониманию, что зависимость от вендорских TTS-сервисов — это риск: по стоимости, по контролю над качеством, по гибкости под конкретных клиентов. И тогда перед нами встал вопрос о собственном сервисе синтеза речи.Первый шаг, который оказался совсем не тривиальным — договориться между собой о том, что вообще считать «хорошим голосом» для ИИ-агента

продолжить чтение

ИИ в маркетинге: GlowByte и «Сарафан» обсудили границы доверия

продолжить чтение

Customer Service Day 2026: как масштабировать AI в поддержке и не потерять в качестве

продолжить чтение

Нейрофотосессия для менеджеров клиентского сервиса: как создать 32 похожих аватара и усилить эмпатию в коммуникации

Привет! Я Ксюша, дизайнер в ЮMoney. Ранее мы с коллегой рассказывали, как создаём дизайн карт с применением ИИ. В этой статье — продолжение: я покажу, как система для создания один��ковых изображений с помощью нейросетей помогает ускорить работу дизайнера, поделюсь способом создания персональных аватаров для службы поддержки. Также моя коллега Марина раскроет метрики, которыми мы измерили итоги нашего эксперимента. Эта статья будет полезна тем, кто работает цифровым дизайнером и пробует применять в работе искусственный интеллект.

продолжить чтение

«Позови оператора»

Всем привет! Я работаю в Сбере, в кластере Digital Sales & AI. Последние пару лет у нас, как и у всех, в фокусе работа с искусственным интеллектом. В прошлом году мы внедрили в СберБизнес Giga‑ассистента — ИИ‑помощника на базе GigaChat.

продолжить чтение

«Честный знак» автоматизировал контакт-центр с речевой аналитикой и голосовым роботом от BSS с ITFB Group

продолжить чтение

AI против рутинной оценки чатов: как мы заменили ручную аналитику чатов LLM

Онлайн‑чат — одна из главных точек контакта клиента с банком. От того, каким будет диалог, зависит не только пользовательский опыт, но и ключевые показатели. Системная работа над качеством поддержки — реальный рычаг влияния на эффективность бизнеса. Необходимо регулярно оценивать диалоги: отмечать, где специалист справился хорошо, а где упустил важные моменты. Своевременная обратная связь даёт возможность поддерживать единый стандарт коммуникации на высоком уровне.

продолжить чтение

Нельзя просто так взять и заменить тысячи строк кода на промпты. Мы убедились в этом на практике

Привет, Хабр!

продолжить чтение

Ловим ошибки в диалогах поддержки с помощью LLM: опыт команды Yandex Crowd

продолжить чтение

12