«Гравител» запустил предиктивный автообзвон на нейросетях: до 10 000 звонков в час

«Гравител» внедрил функцию предиктивного автообзвона на базе нейросетей. По заявлению представителей компании, переданному CNews, система рассчитана на работу с потоком до 10 тысяч исходящих звонков в час. Первичное сообщение скупо: архитектура моделей, тарифы и клиенты не названы. Поэтому ниже сочетаются факты из анонса и разбор того, как устроены решения этого класса.

Как работает предиктивный обзвон

Предиктивный дозвон появился задолго до нейросетевой волны. Идея простая: система набирает номера с опережением, не дожидаясь, пока оператор освободится. Она учитывает число свободных сотрудников, среднюю длительность разговора и долю абонентов, которые вообще берут трубку. Если прогноз завышен, клиент отвечает, а живого человека на линии нет, и звонок превращается в «брошенный». Если занижен, операторы простаивают.

На ошибке прогноза держится вся экономика. Классические дозвонщики работают на статических коэффициентах, которые администратор подстраивает вручную. Нейросетевой подход заменяет их моделью, которая оценивает вероятность ответа по времени суток, истории контакта и типу кампании. Какую именно задачу решают модели у «Гравитела» (только прогноз дозвона или ещё и голосовой бот, который ведёт разговор), в сообщении не уточняется.

Что известно о системе

• Функция: предиктивный автообзвон на базе нейросетей.
• Заявленная пропускная способность: до 10 000 звонков в час, около 167 в минуту, или 2,8 в секунду.
• Сценарий: исходящие кампании в контакт-центрах.
• Источник: представители «Гравитела» в комментарии CNews.
• Не раскрыто: тип и размер моделей, точность прогноза, допустимая доля брошенных вызовов, интеграции с CRM, цена.

Цифру 10 тысяч нужно читать как потолок платформы, а не как результат отдельного клиента. Реальная отдача зависит от базы номеров и числа операторов. Для оценки масштаба: при условной доле успешных дозвонов в 25% такой поток даёт около 2 500 разговоров в час. Чтобы их обработать, нужен контакт-центр на сотни рабочих мест или бот, который берёт на себя первичную часть диалога. Это расчёт для иллюстрации, а не данные компании.

Где проходит граница допустимого

Массовый обзвон упирается не только в технику. В России рекламные звонки допустимы только при согласии абонента (статья 18 закона «О рекламе»), а база номеров должна собираться в соответствии с законом о персональных данных. Операторы связи, в свою очередь, внедряют антиспам-фильтры и могут блокировать номера с аномально высокой исходящей активностью. Платформа, способная выдать 10 тысяч звонков в час, при неосторожной настройке быстро попадёт под такие фильтры вместе с клиентом.

Это делает вопрос о настройках ограничений таким же важным, как скорость набора. Хороший предиктивный дозвонщик умеет удерживать долю брошенных вызовов в заданных пределах, соблюдать окна звонков по часовым поясам и исключать номера из списка отказавшихся.

Что проверить перед внедрением

Если вы рассматриваете такое решение для продаж, сбора задолженности или опросов, начните с пилота на части базы, а не на всём объёме. Сравните его с текущим режимом по четырём метрикам: доля дозвонов, доля брошенных вызовов, загрузка операторов и стоимость успешного контакта.

Отдельно уточните у провайдера, как модель обучается: на ваших данных или на агрегированных данных платформы, и где они хранятся. Узнайте, как система ведёт себя при падении доли дозвонов, например в праздники или при блокировках со стороны операторов. И проверьте, передаётся ли результат звонка в CRM автоматически: без этого выигрыш от скорости набора быстро теряется на ручной обработке.

Пока «Гравител» не опубликовал подробностей, цифру 10 тысяч звонков в час разумно воспринимать как заявку на серьёзный инструмент, но не как доказанный результат.