Совместный проект ENBISYS и ПИК: ИИ-агент для диспетчерской службы ЖКХ
О заказчике
ООО «Приморская инвестиционная компания» (ООО «ПИК») — ИТ-компания из Владивостока, специализирующаяся на разработке программного обеспечения, в частности системы для автоматизации ЖКХ. Предоставляет управляющим компаниям платформу для ведения подомового учета и управления заявками жителей в электронном виде.
Запрос
Предпосылки:
- Критическая перегрузка диспетчерской службы ЖКХ, особенно во время аварийных ситуаций, приводящая к длительному ожиданию жильцов, задержкам в ответах и обработке заявок.
- Значительный объем звонков касается стандартных операций (уточнение статуса заявки, передача показаний, вопросы по квитанциям, регистрация аварий).
- Команда «ПИК» отслеживала развитие технологий ИИ для автоматизации клиентского сервиса. Правильно определила момент, когда технологии ИИ достигли зрелости для применения в ЖКХ. Команда обратилась к нам с уже детально проработанным запросом, а также глубоким пониманием специфики диспетчерской работы и готовностью делиться экспертизой в предметной области.
Задачи:
- Разгрузить диспетчерскую службу, создав параллельную линию поддержки на базе ИИ-агента, способную автоматически обрабатывать значительный объем типовых звонков 24/7.
- Автоматизировать ключевые функции диспетчера.
- Обеспечить безопасность и контроль данных.
Цели проекта
- Разработать умного голосового агента, помощника диспетчера на основе генеративного ИИ.
- Интегрировать агента с внутренними системами ПИК.
- Обеспечить технологический консалтинг в инжиниринге, нейросетевых технологиях и инфраструктурных решениях.
- Обеспечить полный цикл разработки информационной системы от проектирования до внедрения и сопровождения с высоким показателем экономической эффективности.
Почему ПИК выбрал ENBISYS
С 2020 года мы разрабатываем и совершенствуем платформу для создания голосовых ассистентов – EVOIS (Евойс). Ключевые преимущества платформы – покрытие полного цикла разработки голосовых помощников от проектирования и реализации до отладки, верификации и выпуска конечного установочного пакета, а также готовые технологические компоненты, которые позволили выпустить PoC (Proof of Concept, PoC — доказательство [осуществимости] концепции) за рекордные 3 месяца.
К началу сотрудничества с «ПИК», у нас уже были успешные проекты внедрения голосовых ассистентов в автомобильной промышленности: КАМАЗ К5, электромобиль АТОМ.
Кроме того, ENBISYS продемонстрировал критически важные компетенции:
- Адаптация нейросетевых моделей под домен ЖКХ, включая тонкую настройку LLM для работы с терминологией заявок, аварий и лицевых счетов.
- Интеграция с базами знаний организации.
- Развертывание решения на выделенных серверах клиента для обеспечения безопасности данных домовладельцев.
- Оптимизация производительности системы под выделенные ресурсы.
Этапы проекта
- Приобретение лицензий на необходимые компоненты (Технология для распознавания естественной речи (ASR), технология преобразования текста в естественную речь (TTS), голосовой движок - интеграция с VoIP (IP-телефония), движок “Контролируемый генеративный ИИ”*, модуль администратора).
- Доработка существующих компонентов под задачи заказчика.
- Разработка сценариев для движка “Контролируемый генеративный ИИ”*.
- Проведение комплексного тестирования и отладки голосового ассистента.
- Обеспечение постоянного развития и поддержки голосового ассистента, включая добавление новых функций и оптимизацию производительности.
*Ноу-хау ENBISYS – движок “Контролируемый генеративный ИИ”. Решает главную проблему БЯМ (LLM) – непредсказуемость при расширении промпта. Обеспечивает точное следование заложенным инструкциям и стабильную работу ИИ-агентов. Состоит из визуального редактора сценариев для удобства настройки бизнес-процессов и компактных промптов-умений для точного следования сложным разветвленным сценариям.
Вызовы проекта
Проект создания голосового ассистента для ПИК представлял собой комплексную задачу, потребовавшую решения ряда сложных вызовов:
Ограничения в выборе ИИ-решений
Использование зарубежных облачных ИИ-сервисов было невозможно по регуляторным и инфраструктурным причинам. При этом российские аналоги на момент старта проекта имели существенные ограничения: недостаточное качество работы на сложных сценариях (модели плохо следовали многоступенчатым инструкциям) и стоимость в 10–20 раз выше зарубежных решений, что ставило под вопрос экономическую целесообразность проекта.
Мы провели глубокое тестирование доступных решений и разработали собственную технологию “Контролируемый генеративный ИИ” – гибридный подход, который позволил достичь нужного качества при приемлемой стоимости.
Баланс между качеством, скоростью и естественностью диалога
В телефонном разговоре критически важна скорость реакции: паузы более 1–2 секунд воспринимаются абонентом как «зависание» системы и вызывают раздражение. При этом качественная обработка сложных запросов требует времени, а ответы должны звучать естественно — не как робот, зачитывающий шаблон.
Мы разработали механизм «живых» пауз-филлеров (звук работы на клавиатуре, щелканье мыши и др.), потоковую генерацию речи, которая позволяет начинать ответ мгновенно, пока система обрабатывает полный запрос. Это создаёт ощущение живого диалога без потери качества.
Сложность сценариев и интеграция в реальном времени
Работа диспетчера ЖКХ включает разветвлённую логику с десятками сценариев: приём показаний счётчиков, обработка аварийных заявок, маршрутизация обращений в зависимости от типа проблемы, адреса и времени суток. Каждый диалог требует мгновенного обращения к базам данных — проверки адреса, статуса заявки, графика отключений — и корректной реакции на основе полученных данных прямо во время разговора.
Совместно с экспертами ПИК мы декомпозировали работу диспетчера на ключевых сценариях. Команда заказчика предоставила детальное описание бизнес-процессов, что позволило сразу заложить правильную логику ветвлений. Спроектировали архитектуру с запросами к внутренним системам заказчика. Это позволило ИИ-ассистенту получать актуальные данные без задержек в диалоге и принимать решения на их основе.
Результат
За 3 месяца совместной работы мы разработали и внедрили умного голосового агента «Мария» — помощника диспетчера на основе ИИ. Глубокое понимание командой ПИК реальных сценариев работы диспетчерской службы позволило с первых итераций создавать точные и рабочие решения.
Что умеет ИИ-агент «Мария»:
Ведение интеллектуального, контекстно-зависимого диалога:
- Понимание естественной речи: распознавание бытовой речи жильцов (с акцентами, разговорными оборотами) и её смысловое понимание.
- Генерация «человечных» ответов: естественные, не шаблонные ответы на основе контекста всего диалога с минимальной задержкой (≤300мс).
- Использование данных о жильце (история заявок, лицевой счёт, адрес) и о ситуации (текущие аварии, плановые отключения) для контекста диалога.
Автоматизация обработки запросов и создания заявок:
- Идентификация жильца
- Самостоятельное разрешение типовых запросов: статус заявок/работ, информация о плановых отключениях, ответы на частые вопросы.
- Сбор информации и регистрация заявок: сбор необходимой информации (суть проблемы, адрес, контакты), создание заявки в системе ПИК, автоматическая категоризация (Отопление, Вода, Канализация, Благоустройство)
- Саммаризация диалога для диспетчера.
Интеграция в рабочий процесс диспетчерской службы:
- Все диалоги записываются. Диспетчеры могут прослушать аудиозапись и ознакомиться с автоматической расшифровкой для понимания контекста перед работой с заявкой.
- «Мария» интегрирована с базой знаний управляющей компании, которая включает информацию о заявках, работах и плановых отключениях.
Инструменты управления:
- Удобный АРМ-диспетчера (автоматизированное рабочее место): отображает звонки и заявки, обработанные «Марией», показывает категорию, статус, основную информацию по заявкам, предоставляет доступ к записи разговора и стенограмме, позволяет вносить данные о плановых работах.
- Личный кабинет администратора: управление настройками голоса «Марии», конфигурация сценариев диалога, управление категориями обращений, мониторинг работы системы и анализ метрик.
Команда проекта
Над созданием голосового ассистента «Мария» работала объединённая команда ENBISYS и «ПИК». С нашей стороны — разработчики, специалисты по машинному обучению (ML), инженеры по обеспечению качества (QA), проектные менеджеры. Со стороны заказчика — специалисты ИТ-департамента, которые участвовали в проектировании сценариев, тестировали промежуточные версии и давали оперативную обратную связь. Такой формат позволил быстро валидировать решения и адаптироваться к изменениям.
В ходе работы над проектом командой были разработаны все необходимые официальные документы, в том числе ТЗ, подробный ПМИ (Программа и Методика Испытаний) и другие в соответствии с ГОСТами.
Технологии
В основе интеллектуального голосового ассистента «Мария», помощника диспетчера управляющей компании, лежит несколько взаимосвязанных модулей, обеспечивающих комплексное решение.
- ASR (Automatic Speech Recognition) — точное преобразование речи в текст.
- NLU (Natural Language Understanding) — понимание смысла запроса (совместная работа LLM и движка “Контролируемый генеративный ИИ”).
- LLM (Large Language Model) — генеративная модель для глубокого понимания контекста, намерений и генерации ответов.
- Движок “Контролируемый генеративный ИИ” – ноу-хау ENBISYS для оркестрации навыков и ветвления диалогов. Компоненты:
- → Визуальный редактор сценариев для удобства настройки бизнес-процессов;
- → Компактные промпты-умения для точного следования сложным разветвленным сценариям.
- TTS (Text-to-Speech) — синтез естественной речи.
- VoIP-шлюз — приём и совершение звонков.
- API-слой — подключение к CRM, базам знаний, заявкам, инцидентам и внешним данным ПИК.
- Система записи и транскрибации — хранение аудио и текстовых расшифровок.
Технические требования к оборудованию:
Проект с самого начала строился как партнёрство двух экспертиз. ENBISYS привнесла технологическую экспертизу в разработке голосовых ИИ-систем. ПИК – не просто знание предметной области, а готовность команды погружаться в детали: совместно прорабатывать сценарии, оперативно давать обратную связь и тестировать решения на реальных данных. Это сочетание двойной экспертизы стало основой для создания продукта, готового к масштабированию.
Агентный ИИ: от тренда к работающему решению
Главный тренд 2025 года — переход от генеративного ИИ к агентному, способному самостоятельно выполнять задачи и принимать решения в рамках заданных сценариев. Архитектура «Марии» изначально строилась на принципах контролируемой агентности: система не просто генерирует ответы, а выполняет действия — создаёт заявки, проверяет статусы, маршрутизирует обращения. По итогам 2025 года решение прошло проверку в реальных условиях, подтвердило эффективность и позволило отработать ключевые риски внедрения.
Дальнейшие планы:
- Увеличение автономности ассистента и расширение интеграций со сторонними сервисами.
- Закрытие более сложного спектра задач без участия оператора.
- Вывод решения на рынок как облачного продукта для других управляющих компаний ЖКХ.
Приглашаем на демо-встречу!
Если вы хотите внедрить надежного ИИ-агента в свои бизнес-процессы, приглашаем на демо-встречу! Напишите нам.
