Суверенный AI · В промышленной эксплуатации

Звонок автоматически превращается в запись CRM и задачи

Запись разговора становится проверяемой выжимкой: кто что обещал, что делать дальше и какие данные сохранить в CRM.

Что получил бизнес

Система локально распознаёт запись звонка, разделяет речь сотрудника и клиента, формулирует суть разговора, выделяет обещания и следующие действия. После проверки сотрудником она сохраняет результат в CRM и создаёт задачи ответственным людям. Запись и текст обрабатываются на сервере компании.

Реальные записи, тексты разговоров, имена, телефоны и устройство внутренней сети не публикуются.

Что изменилось после внедрения

CRM заполняется после звонка

Сотрудник получает готовый черновик сути разговора и подтверждает его вместо повторного прослушивания и ручного набора.

Обещания не теряются

Система отдельно выделяет, что пообещал сотрудник и чего ждёт от клиента, вместе со сроками и ссылкой на фрагмент разговора.

Задачи появляются автоматически

После подтверждения следующие действия создаются в рабочей системе и назначаются ответственным людям.

Записи остаются в компании

Распознавание речи и анализ результата выполняются на локальном сервере с видеокартой.

Что происходило раньше

После содержательного звонка менеджеру нужно было вспомнить договорённости, написать заметку, создать задачи и не забыть о том, что обещал клиент. При высокой нагрузке часть информации неизбежно терялась.

Обычная расшифровка сама по себе проблему не решает: читать длинный текст почти так же неудобно, как переслушивать запись.

Как работает внедрённый процесс

После завершения разговора запись поступает на локальный сервер. Система распознаёт речь, разделяет участников и формирует структурированный результат: тема, важные факты, обещания сторон, сроки и следующие действия.

Сотрудник видит черновик рядом с нужными фрагментами записи. После подтверждения заметка сохраняется в CRM, а действия создаются в системе задач.

  • распознавание записи
  • разделение сотрудника и клиента
  • краткая суть разговора
  • обещания и сроки
  • запись в CRM и создание задач

Почему человек остаётся в контуре

Имена, даты и обещания могут иметь юридическое или коммерческое значение. Поэтому система готовит действия, но не скрывает исходный фрагмент и не принимает значимое решение без проверки.

Так автоматизация экономит время, не превращая вероятностный ответ модели в бесконтрольную запись в учётной системе.

  • проверка перед сохранением
  • ссылка на исходное время
  • понятный список изменений
  • история подтверждения

Что настраивается под конкретную компанию

Для конкретной компании настраиваются телефония, структура карточки CRM, виды обещаний, правила создания задач, словарь отраслевых терминов, роли согласования и сроки хранения записей. Готовый конвейер подключается к действующим системам.

Техническим специалистам

Аудио нормализуется, затем WhisperX распознаёт и выравнивает слова, pyannote разделяет участников, а локальная Gemma определяет роли и заполняет заданную структуру результата.

  • локальная обработка на GPU
  • временные метки слов и реплик
  • разделение собеседников и определение ролей
  • структурированный обмен с CRM и системой задач

Стек: FastAPI, CUDA, WhisperX, pyannote, Ollama, Gemma, FFmpeg, SoX

Вопросы о решении

Система сама меняет данные в CRM?

Она готовит заполненную заметку и список действий. Сотрудник проверяет результат, после чего подтверждённые данные сохраняются в CRM и системе задач.

Можно ли понять, кто именно дал обещание?

Да. Система разделяет участников разговора, определяет роли сотрудника и клиента и сохраняет связь вывода с соответствующим фрагментом записи.

Запись отправляется во внешний AI-сервис?

Нет. В этом решении распознавание речи, разделение участников и анализ разговора выполняются на локальном сервере компании.

Обсудить похожую задачу

Опишите текущий процесс, данные и программы, которыми пользуются сотрудники. Я предложу понятный следующий шаг.