Автоматическая оценка по чек-листам и скриптам

Настройка чек-листов и стандартов общения, отклонения система подсвечивает. 3iTech отдельно оговаривает два режима работы — «по ключевым словам и на базе ИИ». Заявлена «100% автоматизация контроля качества» — оценка каждого диалога, а не выборки.

Проверка соблюдения скриптов и оценка сотрудников по вашим чек-листам, с отчётом по каждому оператору.

Второй слой: автооценка по ключевым событиям диалога собственными семантическими ML-моделями. В проекте ОТП Банка разработчик приводит результат аккуратно — «более 99% корректность оценки для 7 из 8 критериев».

Чек-листы строятся на словарях, итог — оценка каждого сотрудника по 100-балльной шкале по 22 показателям.

Оценка по типовым шаблонам с настраиваемыми порогами: соблюдение этапов сценария, неделовая лексика и фразы-конфликтогены, время до снятия трубки, длительность удержаний и молчания, обоснованность переводов, тональность, «слова-провокаторы повторных обращений». Смысл разработчик формулирует так: «Исключение субъективизма экспертной оценки». Устанавливается отдельным модулем.

Собственные правила проверки диалогов — один из трёх слоёв архитектуры (правила, ML-модели, LLM). Срок внедрения разработчик указывает честно: «Интеграция WordPulse на правилах под конкретный кейс занимает 2 месяца, интеграция с дообучением ML-модели — 1–2 недели, LLM дообучения не требует».

Оценка качества диалога по критериям — вежливость, скорость ответа, соблюдение скрипта.