Робот для вызова врача на дом: автоматизация горячей линии для здравоохранения

О проекте

Этот проект был реализован для горячей линии Минздрава Московской области в период пандемии коронавируса, когда нагрузка на медицинские каналы связи резко выросла. Основная задача заключалась в том, чтобы обеспечить стабильную коммуникацию с населением, сократить время ожидания на линии и снизить нагрузку на операторов. Для этого был внедрён цифровой голосовой помощник, который автоматизировал прием массового потока обращений. В результате горячая линия смогла быстрее обрабатывать звонки и сохранить доступность сервиса даже в пиковые часы.

Клиент и контекст

Клиентом проекта выступило медицинское направление, связанное с горячей линией Минздрава Московской области. Это социально значимый сервис, от которого напрямую зависела доступность медицинской помощи для жителей региона. Во время пандемии коронавируса резко выросло количество обращений по вызову врача на дом, записи на приём, вакцинации и консультациям. В таких условиях обычная схема обработки звонков быстро перегружалась: росло время ожидания, увеличивалась нагрузка на операторов, а часть звонков могла теряться.

Цели и KPI

Основные цели проекта:

• обеспечить стабильную работу горячей линии в период высокой нагрузки;
• автоматизировать оформление вызова врача на дом;
• снизить нагрузку на операторов;
• сократить время ожидания на линии;
• повысить доступность медицинского сервиса для населения;
• обеспечить обработку большого потока звонков без снижения качества.

Ключевые показатели проекта:

• менее 1 секунды ожидания даже в пиковые часы;
• более 30 000 звонков в день принимает робот на горячей линии;
• более 3 000 000 звонков обработано;
• более 1 500 000 вызовов врача на дом оформлено;
• до 300 линий робот обрабатывает одновременно;
• обработка обращений обходится в 2,4 раза дешевле, чем при участии оператора;
• только 1% пользователей понимают, что разговаривают с роботом.

Как работает голосовой помощник

Голосовой помощник принимает входящий звонок, уточняет цель обращения и ведёт человека по понятному сценарию. Система последовательно собирает нужные данные, помогает оформить вызов врача на дом и передает информацию в дальнейшую обработку. При необходимости решение может использоваться и для других сценариев: записи на приём, вакцинации, напоминаний и маршрутизации обращений.

Сценарий 1. Вызов врача на дом

Житель региона звонит на горячую линию → голосовой помощник уточняет причину обращения и необходимые данные → оформляет заявку на вызов врача на дом → передает информацию в систему обработки.

Сценарий 2. Работа в период пиковой нагрузки

На линию одновременно поступает большой поток звонков → голосовой помощник принимает типовые обращения без ожидания в очереди → операторы подключаются к более сложным случаям, где требуется дополнительная помощь человеку.

Внедрение

Проект внедрялся поэтапно. Сначала команда проанализировала типовые сценарии обращений и определила, какие данные обязательно нужно собирать для оформления вызова врача на дом. Затем была спроектирована логика диалога: короткая, понятная и устойчивая к разным вариантам ответов.

Следующий этап включал интеграцию с внутренним процессом обработки заявок и тестовый запуск. Отдельное внимание уделялось проверке работы под высокой нагрузкой, потому что сервис должен был быть устойчивым не только в обычные дни, но и в самые напряжённые периоды. Одной из самых трудоёмких задач стала адаптация модели под живую речь: важно было, чтобы робот корректно воспринимал паузы, перебивания, эмоциональные ответы и фоновый шум. Дополнительно система была настроена под особенности регионального сценария и русского языка.

Результаты внедрения

После запуска голосовой помощник взял на себя значительную часть массовых обращений и помог стабилизировать работу горячей линии. Жители региона получили более быстрый доступ к медицинскому сервису, а нагрузка на операторов заметно снизилась.

Основные результаты:

• менее 1 секунды ожидания даже в пиковые часы;
• более 30 000 звонков ежедневно принимает робот;
• более 3 000 000 звонков обработано;
• более 1 500 000 вызовов врача на дом оформлено;
• до 300 одновременных линий обслуживается системой;
• стоимость обработки обращения оказалась в 2,4 раза ниже, чем у оператора;
• только 1% пользователей распознают, что общаются с роботом;
• по примеру Подмосковья аналогичное решение внедрили 12 регионов.

Проект оказался успешным, потому что решал конкретную и острую задачу в период кризисной нагрузки на здравоохранение. Решение не просто ускорило обработку звонков, а помогло поддержать доступность медицинской помощи для населения в социально значимый период.

Другие примеры применения

Посмотрите другие кейсы с похожими задачами: автоматизация входящей линии, обработка массовых обращений, информирование населения и маршрутизация звонков.