// Python Dev

Робот-коллектор: автоматический обзвон должников

Опубликовано 26.03.2026

Задача клиента

IT-компания, занимающаяся поддержкой бухгалтерского ПО, ежемесячно обзванивала клиентов с задолженностями вручную. Это отвлекало сотрудника на рутину: зачитывать один и тот же текст, фиксировать ответы и перезванивать тем, кто не взял трубку.

Что было сделано

  • • Разработана система автоматического голосового обзвона с загрузкой данных о должниках из Google Таблицы.
  • • Система сама формирует текст сообщения, озвучивает его через TTS, звонит через телефонию, записывает ответ клиента и сохраняет результат обратно в таблицу.
  • • Поддерживаются два режима: жёсткий сценарий вопрос-ответ и свободный монолог по произвольному тексту из базы.
  • • Реализованы автоматическое определение языка клиента и повторные попытки дозвона до 10 раз с заданным интервалом.
  • • Генерация голоса, звонки и распознавание ответов работают параллельно, а статус каждого звонка фиксируется в реальном времени.

Результат

Ежемесячный обзвон десятков клиентов стал выполняться без участия сотрудника. Оператор получает готовую таблицу с результатами: кто ответил, что сказал и кому не удалось дозвониться.

Проект решал простую, но дорогую для бизнеса проблему: регулярный ручной обзвон должников силами сотрудника, который вместо профильной работы тратил время на повторяющиеся звонки и фиксацию ответов.

Ключевая задача была не просто в том, чтобы автоматически набрать номера, а в том, чтобы превратить процесс в управляемый конвейер: забрать данные, сгенерировать корректный текст, дозвониться, обработать ответ и вернуть результат туда, где с ним уже привыкли работать.

В результате клиент получил практический инструмент для регулярного взыскания задолженности без постоянного участия оператора.

Стек:
#Python #MikoPBX #Asterisk #Yandex SpeechKit #Google Sheets API #PostgreSQL

Новый запрос

Оставить заявку

Подтвердите, что вы не бот.