Голосовой ИИ
Голосовой AI-ассистент записи на прием и консультаций для сети многопрофильных медицинских клиник
Клиент: Сеть из 24 медицинских центров в ЦФО | Срок реализации: 1.5 месяца
Проблема и бизнес-вызов
В утренние часы до 35% звонков пациентов сбрасывались из-за перегрузки колл-центра. Пациенты уходили к конкурентам, а стоимость привлечения лида росла.
Реализованное ИИ-решение
Внедрили речевого робота с естественной артикуляцией и латентностью ответа 450 мс. Робот понимает медицинские специальности и симптомы, сверяется с расписанием в медицинской информационной системе (МИС) и подтверждает запись по СМС.
Достигнутые бизнес-результаты
0%
пропущенных звонков в пиковые утренние часы
78%
звонков завершаются успешной записью без участия оператора
450 мс
сверхбыстрая реакция на реплику собеседника
+4.2 млн ₽
дополнительной выручки клиники в первый же квартал
Технологический стек
Whisper Streaming
Custom TTS
Asterisk PBX
FastAPI
WebSockets
МИС Инфоклиника
Хотите аналогичный результат?
Мы изучим процессы вашей компании и предложим архитектуру внедрения с оцифрованным ROI.
Направление услуги:
Голосовые роботы и речевой ИИ (Voice AI) →
Другие кейсы агентства
AI-агенты
Мультиагентная система диспетчеризации и маршрутизации для федерального логистического оператора
Транспортно-логистическая компания (автопарк 1 200+ тягачей)
Ручное распределение 3 000+ заявок в сутки приводило к срывам окон доставки, нерациональным холостым пробегам (до 18%) и перегрузке диспетчеров в пиковые сезоны.
Срок: 2.5 месяца
Читать кейс →
RAG и Базы знаний
Интеллектуальная RAG-система анализа 2.5 млн страниц проектной документации для нефтегазового холдинга
Крупный добывающий и инжиниринговый холдинг
Инженеры тратили до 4 часов в день на поиск регламентов, спецификаций оборудования и протоколов испытаний в разрозненных архивах сканов, чертежей и PDF-документов за 15 лет.
Срок: 3 месяца
Читать кейс →
Экосистема b2b-платежей и цифровой банк для предпринимателей
Рост клиентской базы до 300 000 мерчантов привел к 6-кратному росту затрат на операторов поддержки. Среднее время ожидания ответа в чате выросло до 18 минут.
Срок: 2 месяца
Читать кейс →