Станислав Ежов, «Группа Астра»: «Доверенный ИИ начинается не с выбора модели, а с проектирования контура»
Разработка системы технической целостности оборудования для нефтегазовой компании
Система защиты конечных устройств для международной промышленной компании
Эксперт компании «Газинформсервис» предложила инструмент, оценивающий безопасность ИИ
Обзор обновленной версии платформы автоматизации ИТ-операций Astra Automation 2.0
ЦБ
°
четверг, 30 апреля 2026

Пулково пилотирует речевую аналитику

Пулково пилотирует речевую аналитику
Источник: ОБИТ
Аэропорт Пулково протестировал технологию речевой аналитики — система призвана модернизировать клиентский сервис на стойках регистрации. Проект реализован совместно с оператором ИТ-решений «ОБИТ» и Т-Технологиями.

Пулково — один из крупнейших авиатранспортных узлов России, второй по пассажиропотоку (21 млн. человек в год). В терминале аэропорта функционируют 92 стойки регистрации, пропускная способность одной стойки достигает несколько тысяч человек в сутки.

В условиях высокой загруженности одним из главных приоритетов для Пулково является системное развитие клиентского сервиса, в том числе с помощью современных технологий. Перед командой пилотного проекта стояла задача проанализировать 100% коммуникаций в зоне регистрации и выстроить «умную» систему управления процессами обслуживания на основе ряда метрик — оценка речи сотрудника, соблюдение скриптов, наличие конфликтных ситуаций, рекомендации по приобретению дополнительных услуг авиакомпании. 

Пилотирование проводилось в течение трех недель на 10% стоек регистрации. «ОБИТ» обеспечил установку и безопасное сетевое подключение микрофонных устройств — стационарных микрофонов и мобильных аудиобейджей. Точный подбор устройств позволил организовать качественную запись диалогов в сложной акустической среде (большое открытое пространство, регулярные громкие объявления) и при перемещении сотрудников. Передача записей в сервис речевой аналитики Т-Технологий осуществлялась с помощью разработанного специалистами «ОБИТ» программно-аппаратного комплекса VoiceHub -— часть записей со стационарных устройств обрабатывалась в режиме реального времени, а записи с бейджей выгружались в сервис и обрабатывались во внерабочее время. 

Всего в ходе проекта было собрано более 31 тысячи диалогов между сотрудниками и пассажирами. Обработка массива данных и аналитика выполнялись с применением технологии искусственного интеллекта. Сервис речевой аналитики автоматически проанализировал 100% записей согласно заданным параметрам — типовые обращения пассажиров, соблюдение скриптов, общее качество коммуникации (чистота и грамотность речи). Все параметры отображаются в динамике с возможностью отслеживать изменения с детализацией по конкретным ответственным и диалогам.

Результаты аналитики позволили оценить текущее качество коммуникации. Система сформировала процентное распределение целевых коммуникаций по наличию как обязательных элементов диалога (например, «приветствие»), так и нежелательных фрагментов, включая использование ненормативной лексики и стоп-слов (например, «проблема»). При этом в единице диалога фиксируется не только речь сотрудника, но и реакция пассажира — жалобы, негативные эмоции и другие индикаторы неудовлетворенности. Так, на проекте были выявлены ситуации, где использовался повышенный тон со стороны клиента, и выработаны превентивные механики для недопущения подобных сценариев. 

Другим важным результатом применения речевой аналитики стала классификация всех обращений пассажиров с помощью ИИ-инструмента на базе T-Pro. Это позволило определить наиболее частые тематики обращений (багажные услуги, выбор места, задержка рейса, перевозка животных и другие). Решение помогает на основе анализа массива данных находить причины проблем и точки роста — например, ответить на вопрос «почему клиенты отказываются от сервиса». Также на основе всех обращений были сформированы практические инсайты по успешным и риск-кейсам обслуживания — например, причины долгого времени регистрации или неполного\некорректного разрешения вопроса. В дальнейшем такие инсайты Пулково планирует использовать для устранения «узких мест» в коммуникации и тиражирования успешных практик. 

Пилот показал применимость речевой аналитики для управления конверсионными сценариями. С помощью инструмента был определен текущий уровень предложения дополнительных услуг — в том числе по платному выбору места и повышению класса обслуживания — и предложены шаги для роста конверсии. Решение позволяет выстраивать воронку и анализировать, сколько целевых обращений дошли до финальной покупки.

По итогам пилота команда проекта сформировала условия для промышленной эксплуатации технологии с интеграцией в BI-системы аэропорта. В дальнейшем Пулково рассматривает возможность масштабирования речевой аналитики на другие точки и каналы обслуживания. 

«Мы постоянно ищем технологические решения, которые позволяют лучше понимать потребности наших пассажиров и повышать качество сервиса. Речевая аналитика дает возможность находить эти точки роста», — отметил Павел Кушниренко, главный операционный директор ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы».

«В аэропорту ежедневно накапливается большой объем коммуникаций с пассажирами — это данные, которые могут быть преобразованы в ценные знания для бизнеса. Речевая аналитика позволяет структурировать эти коммуникации во всех точках взаимодействия с клиентами, понять, что работает, а что требует улучшений, и на этой основе повышать уровень комфорта пассажиров и эффективность работы сотрудников. При этом важно понимать, что сама по себе технология не дает мгновенного результата. Мы сталкивались с ситуациями, когда компании ожидали, что внедрение речевой аналитики автоматически улучшит бизнес-показатели. На практике это инструмент поддержки управленческих решений: он помогает выявить слабые места и корректировать процессы. Только при системной работе технология даст измеримый эффект», — прокомментировал Михаил Телегин, заместитель гендиректора по стратегическим проектам «ОБИТ»

«Мы считаем, что офлайн-коммуникации являются важным источником инсайтов об опыте и запросах клиентов. Продукты такого класса будут особенно актуальны для крупного и среднего бизнеса в таких отраслях, как ритейл, HoReCa. При разработке платформы мы уделили особое внимание качеству распознавания речи в сложных акустических условиях и инструментам речевой аналитики, которые помогают быстро проверять гипотезы и снижают рутинный труд по настройке решения», — отметил Антон Казаков, руководитель продуктового направления речевых технологий Т-Технологий.

Свежее по теме