Блог компании Авантелеком

Как с помощью ИИ-автоматизации улучшить работу медицинского колл-центра

Искусственный интеллект Руководителю
В контактных центрах медицинских служб и в государственных, и в коммерческих — типовые задачи и алгоритм работы во многом совпадают. Разница может быть в деталях, но общий бизнес-процесс сохраняется.

Обычно это:
  • запись на приём
  • информирование пациента об изменениях, новшествах, акциях
  • подтверждение визита.
Мы предлагаем рассматривать автоматизацию контакт-центра как комплексную задачу, чтобы одним решением закрыть весь пул потребностей заказчика и достичь его цели.

Перед внедрением сложных сценариев важно реализовать базовый минимум интеграции контакт-центра с CRM. Без этого даже дорогостоящие индивидуальные решения не дадут эффекта. Поэтому мы используем чек-лист обязательных функций, без которых не начинаем проект: именно они позволяют упростить рутинные задачи операторов и обеспечить устойчивую работу всей системы.
Переходить к более сложным сценариям и внедрению ассистентов можно, когда реализовали список базовых интеграций.

Список базовых интеграций, без которых дальнейшая автоматизация часто неэффективна

Автоподнятие карточки при звонке. Когда звонит пациент, система должна мгновенно определить, кто это, и открыть его карточку. Это позволяет обращаться по имени и быстро находить нужную информацию без ручного поиска.
Градация по типам клиентов. В государственных клиниках чаще учитываются социальные признаки: инвалидность, наличие детей и другие факторы. В коммерческих — тип карты, VIP-статус, новый пациент. Для новых пациентов особенно важно обеспечить более внимательное обращение.
Идентификация «родитель — ребёнок». В педиатрии часто сложно корректно идентифицировать ребёнка, так как записывать его могут разные члены семьи.
Мы рекомендуем:
  • вносить в карточку законного представителя всех детей, указанных в договоре;
  • фиксировать даты рождения, чтобы избежать ошибок;
  • обеспечивать корректную привязку записи к нужному ребёнку.
Click-to-call. Возле каждого телефонного номера должна быть кнопка для вызова в один клик, без ручного набора.
Создание лида и задач после звонка — чтобы не терять ни старых, ни новых пациентов:
  • при недозвоне или пропущенном вызове автоматически создаётся задача на перезвон;
  • фиксируется цель обращения для последующей работы.
Запись разговоров и транскрибация. Если раньше запись нужно было прослушивать, то сейчас мы можем получать текстовую расшифровку разговора, искать в нём ключевые моменты и использовать для анализа качества обслуживания.

Как с помощью ИИ-автоматизации улучшить работу медицинского контакт-центра

Всё чаще контакт-центры работают не на одном, а на нескольких технологических решениях одновременно — это требование времени, и мы подстраиваем архитектуру систем под эту логику.
Рассмотрим на примере медицинских организаций, какие комбинации мы применяем и зачем — наиболее распространены три варианта.

Контакт-центр + CRM

Такая связка позволяет:
  • сразу видеть имя и историю звонящего, чтобы обращаться к нему персонально;
  • автоматически распределять звонки и фиксировать обращения (особенно первичные, которые важно не потерять);
  • собирать более точную аналитику по работе операторов и сценариям взаимодействия.

Контакт-центр + CRM + голосовой ассистент

Добавление голосового ассистента в такую конструкцию позволяет автоматизировать стандартные запросы.

Эта связка приносит такие результаты:
  • на 50–70% уменьшает загрузку операторов;
  • сокращает время ответа;
  • дает возможность оказывать базовую помощь пациентам круглосуточно без увеличения штата.

Например, если автоматизировать запись на приём, то:
  • снизится влияние человеческого фактора и, как следствие, количество ошибок;
  • освободится время операторов первой линии, чтобы они могли заниматься более ценными для пациента и клиники задачами — например, повышением уровня лояльности или обработкой сложных запросов.

Контакт-центр + речевая аналитика

В большинстве медицинских контакт-центров перед руководством стоит две основные задачи:
  • поддерживать высокий уровень удовлетворённости пациентов, выявлять, склонен ли пациент рекомендовать клинику другим или, наоборот, не планирует возвращаться.
  • контролировать качество общения операторов с клиентами.

Сбор обратной связи после приёма — обычно процесс понятный и отлаженный.

С контролем качества всё сложнее:
  • Диалоги ведутся по скриптам, но критерии оценки могут быть либо чрезмерно детализированными и громоздкими, либо слишком общими («поздоровался/не поздоровался», «записал/не записал»).
  • Готовые решения трудно адаптировать под специфику конкретной клиники или отдельных направлений лечения.
  • При ручной проверке звонков на каждых 5 операторов приходится один контролирующий сотрудник, который физически успевает прослушать не более 10–15% звонков. Помимо прослушивания, он должен давать обратную связь, проводить корректировки и отслеживать их внедрение.

Задачу облегчает речевая аналитика на основе ИИ.