LLM и AI

AI QA звонков: сверка разговора со статусом CRM

Клиент в звонке просит адрес или кредит, а в CRM — «корзина». Агент читает расшифровку, сверяет с карточкой и кладёт кейс руководителю с цитатой. Статус лида меняет человек, не модель.

Локальный LLM-контур

Это не «ещё одна речевая аналитика» и не бот, который отвечает клиенту. После звонка модель проверяет, совпадает ли статус в CRM с тем, что сказано в разговоре. Расхождение — в очередь руководителю, с цитатой.

Агент не меняет статус лида. Последнее слово — за человеком.

Контекст

С чем обычно приходят

Типичные ситуации, когда стандартные решения уже не справляются.

  • Клиент хотел приехать или взять кредит, а в CRM — «корзина»; РОП узнаёт случайно или никогда
  • Прослушать все звонки невозможно, а слушать «по длительности» врёт: длинный звонок ≠ интерес
  • Правила CRM ловят SLA и дубли, но не смысл фразы «подумаю / дорого / хочу адрес»
  • Страшно давать нейросети кнопку «сменить статус» — ошибка модели разнесёт воронку

Агент первой линии и AI QA — разные контуры

КритерийАгент первой линииAI QA
КомуКлиенту на входеРуководителю после звонка
КогдаДо или вместо оператораКогда разговор уже состоялся
В CRMПо сценарию диалогаТолько кейс аудита; статус не трогает
Главный рискНе тот ответ клиентуЛожный алерт; воронка при этом цела
Метод

Как я работаю

Пошаговый процесс — от диагностики до передачи в эксплуатацию.

  1. 01

    Граница полномочий и триггер

    Фиксирую, какие переходы статусов запускают проверку (типично — уход в корзину), что агенту можно читать и что нельзя писать. Статус лида агент не меняет: только очередь на human review.

  2. 02

    Контракт вердикта

    Задаю JSON-схему: качество расшифровки, вердикт по разговору, сверка с CRM, красные флаги только с прямой цитатой. Аудит без обязательных полей в очередь не попадает.

  3. 03

    Доступ к CRM без права менять статус

    Поднимаю ограниченный набор инструментов: карточка лида, таймлайн, транскрипт, справочник статусов, отправка аудита, очередь и решение РОПа. Технически это MCP-контур, а не «промпт с ключом к API». Запись в CRM — только submit аудита.

  4. 04

    Пилот и очередь руководителя

    Запускаю на рискованных кейсах, а не на 100% звонков. РОП видит приоритет, цитату и ссылку на запись; подтверждает или отклоняет. Метрики precision и ложных тревог снимаем после накопления review.

Результат

Что вы получаете

  • РОП смотрит очередь с доказательствами, а не «нейросеть сказала плохо»
  • Воронка не ломается ошибкой модели: статус меняет человек
  • Проверяются рискованные кейсы, а не весь поток звонков
  • Эффект считается по подтверждённым review, а не по числу алертов агента
Состав работ

Что входит в проект

  • Правила триггера и запрет агенту менять статусы CRM
  • JSON-контракт вердикта с валидацией обязательных полей
  • MCP-контур к CRM: чтение лида и транскрипта, запись только аудита
  • Очередь QA для руководителя: приоритет, цитата, ссылка на звонок
  • Пилот на согласованном сегменте (например, переход в корзину)
  • Регламент review и набор метрик для оценки после пилота
Опыт

Почему мне доверяют такие задачи

Михаил Клименко собрал AI QA на живой воронке ESM-CRM: агент ходит в CRM через MCP, отдаёт строгий JSON и не меняет статусы. Архитектуру и границы полномочий разобрал в статье на Хабре. Знаю разницу между «встроить AI» и измеримой ошибкой бизнеса — статус в корзине при явном интересе в звонке.

FAQ

Частые вопросы

Чем это отличается от агента первой линии?

Агент первой линии отвечает клиенту на входе. AI QA работает после звонка: сверяет речь со статусом и готовит кейс руководителю. Это разные контуры и разные полномочия.

Сломает ли это воронку?

Нет: модель не пишет статус лида. В CRM уходит только кейс на review. Статус меняет РОП или супервайзер. Ошибка модели — лишний алерт, а не разнесённая воронка.

Чем это не речевая аналитика?

Запись и расшифровка сами по себе не ловят враньё карточки. Здесь единица работы — расхождение речи и статуса, а не дашборд «оператор сказал мало слов».

Можно на Bitrix24, amoCRM или только на ESM-CRM?

Контур привязан к вашей CRM через инструменты, не к одному продукту. На ESM-CRM уже есть рабочий пилот; для другой системы сначала фиксирую, какие статусы, записи и API доступны.

Сколько звонков гоняете через модель?

Не весь поток. Обычно — событие риска, например переход в корзину, плюс дедуп повторных аудитов. Покрытие и пороги согласуем на пилоте по стоимости inference и нагрузке РОПа.

Контакты

Разберём, что происходит со статусами после звонка?

Напишите, какая CRM, есть ли расшифровки и что сейчас происходит с «корзиной». Предложу формат: разбор контура или пилот очереди руководителю.

Михаил Клименко — автоматизация бизнес-процессов и Fractional CTO