Методология klevelcc
Мы разработали систему, которая исключает субъективность при анализе коммуникаций. Каждое аудио проходит через многоуровневый конвейер обработки, превращаясь из звуковой волны в массив данных для принятия решений.
Здесь — почему конвейер устроен именно так. Если нужен пошаговый процесс «что за чем» — смотрите «Как работает».
Почему 4 стадии
В отличие от простых систем транскрибации, наш алгоритм разделяет процесс на четыре независимых этапа. Это позволяет минимизировать галлюцинации моделей и точнее интерпретировать смысл на каждом этапе. Каждый этап — это специализированная нейронная сеть, оптимизированная под свою узкую задачу: от очистки звука до финального бизнес-скоринга.
«Разделяй и властвуй — базовый принцип архитектуры klevelcc, гарантирующий чистоту выводов на каждом этапе анализа.»
Как мы выбираем модели
Мы не привязаны к одному провайдеру. Для каждой задачи klevelcc использует оптимальный инструмент: Whisper для слуха, Google для фонемного распознавания, и Gemini или GPT для понимания контекста. Мы постоянно тестируем новые SOTA (State of the Art) решения, чтобы наш клиент всегда получал самые передовые технологии обработки естественного языка.
«Инструмент должен соответствовать сложности материала. Мы комбинируем лучшее из мира ИИ для создания совершенного продукта.»
Как мы учитываем 4 типа звонка
Контекст определяет всё. Входящий звонок нового клиента требует иной оценки, чем повторное обращение или холодный исходящий вызов. Наша методология классифицирует звонок по типу коммуникации и применяет соответствующие наборы параметров качества. Это позволяет давать релевантные рекомендации для разных сценариев бизнеса.
«Контекст звонка меняет метрики успеха на 180 градусов. Мы понимаем разницу между интересом и претензией на уровне кода.»