Для какой работы подходит Yandex SpeechSense
Yandex SpeechSense расшифровывает записи звонков и анализирует текстовые диалоги в облаке Yandex Cloud. Сервис размечает разговоры по темам и критериям, готовит саммари и собирает результаты в отчёты. Он подходит отделам продаж и контроля качества, которые готовы передавать записи и метаданные в облако.
Границы продукта. SpeechSense анализирует загруженные записи и переписки, но не определяет за компанию правовое основание обработки разговоров и правила доступа к ним. Подписка Basic включает 10 000 минут за календарный месяц; одноканальное аудио считается как двухканальное, а операции сверх пакета оплачиваются отдельно.
Для каких задач и команд
- отделов продаж и контакт-центров с большим числом разговоров
- служб контроля качества, которым нужна единая оценка диалогов
- команд, готовых передавать записи и переписки в Yandex Cloud
Рабочий маршрут
- 01
Специалист по качеству отбирает разговоры по смысловым и словарным тегам, а не прослушивает весь поток записей подряд.
- 02
Руководитель видит оценки по заданным критериям, темы и итоги диалогов в интерфейсе SpeechSense или отчёте DataLens.
- 03
Записи можно загружать вручную либо передавать через готовую интеграцию, REST API или gRPC API вместе с метаданными разговора.
Что важно именно в этом продукте
- Сервис объединяет расшифровку аудио, анализ текстовых диалогов, смысловые и словарные теги, оценки по критериям и AI-саммари в одном пространстве Yandex Cloud.
- Результаты доступны не только в интерфейсе сервиса: их можно собирать в Yandex DataLens и получать через REST или gRPC API для дальнейшей работы.
Модельный сценарий проверки звонков отдела продаж
Руководитель отдела продаж получает большой поток записей и вручную выбирает несколько разговоров для проверки. Ему нужно находить звонки с определённой темой, видеть соблюдение согласованных критериев и получать краткий итог разговора.
- 01
Команда выбирает ограниченную выборку записей, добавляет необходимые метаданные и загружает материалы в пространство SpeechSense.
- 02
В сервисе настраивают смысловые и словарные теги, а также критерии, по которым должны оцениваться выбранные разговоры.
- 03
Ответственный сравнивает расшифровку, теги, оценки и саммари с ручным разбором тех же звонков и фиксирует расхождения.
- 04
Руководитель открывает итоговый отчёт в интерфейсе или DataLens и проверяет, можно ли найти исходный разговор по нужному признаку.
Что проверить в результате. В модельном сценарии проверяется не обещанный рост продаж, а наблюдаемая цепочка: запись принята, разговор расшифрован, нужные признаки отражены в тегах и оценках, а итог доступен в отчёте. Ошибочную разметку и спорные саммари команда сохраняет для доработки критериев.
Как функции используются в процессе
Для каждой возможности указаны ее роль в процессе и практический сценарий для демонстрации.
Распознавание аудиозаписей и анализ текстовых диалогов
AI-функцию нужно оценивать на конкретной операции и контрольной выборке, а не по удачной демонстрации.
Проверка: Зафиксируйте эталон, допустимый отказ, время проверки человеком и стоимость принятого результата.
Поиск тем, причин и итогов с помощью смысловых и словарных тегов
Функция работает в связке с ролями, данными и соседними этапами процесса.
Проверка: Повторите целевой сценарий на примере своих данных и зафиксируйте ожидаемый результат.
Оценка диалогов по заданным критериям и подготовка AI-саммари
Этот контур связывает критерии оценки с решениями о развитии, карьере, резерве или вознаграждении сотрудника.
Проверка: Возьмите одну должность и проведите оценку от назначения до итогового решения. Проверьте формулу, калибровку, права участников и связь с планом развития.
Отчёты в интерфейсе и DataLens, загрузка и получение данных через API
Интеграционный контур передает данные между системами и должен показывать, что произошло с каждой записью.
Проверка: Сымитируйте ошибку и повторную отправку. Журнал должен позволять найти причину без доступа к исходному коду.
Список сверяли с материалом «Официальная документация Yandex SpeechSense». Источник просмотрен 8 октября 2026.
Проверка AI на своей контрольной выборке
На пилоте проведите один реальный рабочий маршрут, включая ручные действия, передачу данных и обработку ошибки.
Фокус первого запуска. Для проверки возьмите одну группу звонков с известным сценарием, настройте несколько критериев качества и тем, затем сопоставьте разметку и саммари с ручной оценкой. Отдельно проверьте передачу метаданных, доступ к записям и выгрузку результата в нужный отчёт.
Что подготовить заранее
- Набор реальных запросов и документов без запрещенных к передаче данных.
- Эталонные ответы или критерии, по которым эксперт сможет оценить результат.
- Примеры неоднозначных запросов, отказов и ситуаций с недостатком данных.
- Правила: какие действия AI выполняет сам, а какие подтверждает сотрудник.
Как провести проверку
- 01
Загрузить или подключить ограниченный набор данных.
- 02
Прогнать одинаковую контрольную выборку без ручной правки удачных ответов.
- 03
Проверить ссылки на источники, отказы и поведение при нехватке контекста.
- 04
Посчитать стоимость запросов и время экспертной проверки результата.
Что записать по итогам
- Доля ответов, которые эксперт принимает без исправлений.
- Число ошибок, пропусков и уверенных ответов без основания.
- Время сотрудника на проверку по сравнению с исходным процессом.
- Стоимость одного принятого результата, а не только одного запроса к модели.
Что проверить в связке с другими системами
- Битрикс24
- amoCRM
- Telphin
- Sipuni
- МТС Exolve
- Albato
- Yandex DataLens
- REST и gRPC API
На демонстрации проверьте состав передаваемых данных, направление обмена, повторную отправку и журнал ошибок на своем сценарии.
Что уточнить о продукте
- 01
Какие звонки и переписки нужно анализировать, а какие нельзя передавать в облако?
- 02
Какие критерии качества и темы должны проверяться во всех диалогах?
- 03
Как записи будут поступать в SpeechSense и куда нужно вернуть результаты?
