CyberNet AI создаёт голосовых агентов для Узбекистана

Ташкент, Узбекистан (UzDaily.uz) — Узбекский стартап CyberNet AI разработал платформу голосовых AI-агентов, способных обслуживать клиентов на узбекском и русском языках, автоматизируя работу контакт-центров в банковском секторе, ретейле и телекоммуникациях. Об этом сообщает Startupbase.

По словам генерального директора компании Сардора Хошимова, внедрение решения позволяет сокращать затраты call-центров до пяти раз по сравнению с обслуживанием живыми операторами.

Компания предлагает три ключевых продукта. Первый — роботы на основе машинного обучения, работающие по заранее заданным сценариям: они ведут диалог, фиксируют ответы клиентов и переводят разговор в текстовый формат. Второй — генеративный AI-агент, не требующий прописанного скрипта: оператору достаточно задать параметры общения через промпт, после чего система самостоятельно формирует ответы в зависимости от запроса клиента. Третий продукт предназначен для анализа входящих звонков: после загрузки записей в платформу становится возможным выявить ошибки операторов, отклонения от скрипта и качество взаимодействия с клиентом.

Технологическая основа платформы разработана внутри компании без использования готовых зарубежных решений, а её развёртывание возможно как в облачной среде по SaaS-модели, так и непосредственно на серверах клиента — в обоих случаях данные остаются на территории Узбекистана. Хошимов подчёркивает, что локальная обработка данных не только отвечает требованиям безопасности, но и улучшает качество голосовой коммуникации: работа с зарубежными сервисами нередко сопровождается заметными паузами, снижающими естественность разговора.

Создание собственной языковой модели оказалось наиболее трудоёмким этапом в истории проекта. Одним из главных препятствий стал дефицит качественных обучающих данных на узбекском языке: в повседневной речи носители активно смешивают узбекский с русским, используют региональные диалекты, а в ряде случаев — и элементы каракалпакского языка. Чтобы преодолеть эти ограничения, разработчики обучали модель на корпусе тюркских языков, включив в него реальные деловые диалоги на узбекском, казахском и киргизском. На создание рабочего прототипа ушло шесть месяцев, ещё полтора года потребовалось для повышения его качества, а в целом работа над моделью, способной свободно понимать узбекскую речь и выстраивать полноценный диалог, заняла четыре года.

AI-агенты платформы способны не только отвечать на стандартные вопросы, но и анализировать эмоциональное состояние собеседника в режиме реального времени: повышение голоса, раздражение и другие поведенческие маркеры фиксируются и учитываются системой. Кроме голосовых звонков, платформа интегрируется с SMS-каналами, чатами, мобильными приложениями и сайтами, обрабатывая текстовые обращения наравне с голосовыми.

Эффективность AI-операторов уже подтверждена коммерческими кейсами. В одном из проектов в телекоммуникационной отрасли конверсия при продаже дополнительных услуг у AI-агентов составила 14–15%, тогда как у живых операторов этот показатель не превышал 10–11%. Для достижения подобных результатов CyberNet AI перед каждым внедрением анализирует звонки наиболее успешных операторов и обучает AI-агентов их техникам продаж и общения.

Хошимов при этом разграничивает цели компании и опасения относительно замены людей: по его словам, задача CyberNet AI состоит не в вытеснении операторов, а в освобождении их от рутинных задач. Массовый обзвон обширных клиентских баз, требующий значительных человеческих ресурсов, AI-агенты способны выполнять одновременно в большом масштабе — тогда как живые сотрудники могут сосредоточиться на сложных случаях, требующих нестандартного подхода.