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Analyse AI du chat et des communications vocales des joueurs
Valeur commerciale
Vitesse et qualité du sappport : Auto-amorçage des dialogues, suggestions de réponses, priorisation des cas VIP/chauds.
RG et sécurité : premiers détails sur les risques, interventions douces, acheminement vers un spécialiste.
Antifrod : identification de la coordination, des modèles de « script », des attaques sociales contre le Sapport.
Insights alimentaires : principales raisons des appels, points de friction dans les CUS/paiements, défauts UX.
Efficacité opérationnelle : réduction de l'AHT, au-dessus du FCR, moins d'escalade.
Pipline : du signal à l'action
1. Capture et protection des données
Chat : Web/application/messagerie (Telegram/WebApp, etc.).
Voix : IVR, appels, chat vocal dans les jeux en direct.
Immédiatement : cryptage, pseudonyme (user_id au lieu de PII), filtres DLP.
2. ASR (pour audio)
Il-device/edge, jargon/multiaccents, diarization (qui parle), timestamps.
Modèles confidentiels pour les marchés sensibles.
3. NLU/NLP
Intents (paiement, KYC, bonus, techsboy, plainte).
Tonalité/émotion (neutre/irritation/stress).
Les marqueurs RG (impulsivité, désespoir, « dogon »).
Antifrod patterns (socioginiring, scripts généraux, « multi-ack »).
4. Marquage et explication
Causes du déclencheur (phrases clés, rythme du discours, répétition de la routine).
Évaluations de confiance, règles d'escalade.
5. Orchestration d'actions
Des histoires de Sapport, des modèles de réponses prêts.
Intervention RG : « pause/limite/aide ».
Antifrod : gel d'une transaction avec une case et un SLA clair.
Création d'un tiquet avec sammari et les prochaines étapes.
6. Logging et audit
Journaux immuables, version des modèles/règles, temps, outcome.
Signaux et fiches (texte/voix)
Linguistique : « urgent », « tout l'argent », « lever la limite », « maintenant le dépôt », « vous devez » ; jargon CUS/paiements.
Parapluie (voix) : rythme, fréquence des pauses, volume, pics d'énergie.
Contextes comportementaux : série d'appels « consécutifs », changement de canal (chat→golos), répétition de la demande d'augmentation de la limite.
Marqueurs frod : scripts identiques sur différents comptes, « traduction de la conversation » sur d'autres canaux, demandes de contournement des procédures.
Rôle de l'IA dans le canal de soutien
Assistant opérateur : brouillon de réponse, liens vers les politiques calculées par ETA, « quoi dire sans escalade ».
Co-pilote de qualité : signale le mauvais ton de l'agent, indique la désescalade.
Agrégateur de thèmes : grappes de causes, classement des bugs/problèmes UX, tendances par paiement/bridge.
RG-observateur : conseils « doux » dans le chat, boutons limites rapides, routage vers un spécialiste.
Filtre antifrod : en cas de coïncidence de patterns, un « drapeau jaune » automatique et une vérification.
Vie privée et éthique (par défaut)
Minimisation : nous ne gardons que le texte/embeddings sans PII ; les matières premières audio sont supprimées après l'ASR, sauf si une loi/autorisation est requise.
Il-device/edge-inference : là où c'est possible ; dehors, seulement les métriques/étiquettes.
Consentement et transparence : note contextuelle « le dialogue est analysé par l'IA pour la qualité/RG ».
L'interdiction de la discrimination : sans signes protégés ; bias-audits réguliers.
Droit d'appel : « Pourquoi m'ont-ils refusé/mis en pause ? » - explication compréhensible + vérification manuelle.
Intégration
CRM/Helpdesk : Zendesk/Freshdesk/in-house - tags, statuts, sammari.
KYC/Paiements : statuts des demandes/paiements, limites, hold/ETA.
Risk/AML : sanctions, graphe d'adresse, règles de velocity.
Module RG : limites croisées, auto-exclusion, journaux d'intervention.
Téléphonie/IVR et messagers : file d'attente, enregistrement, Internet des événements.
Indicateurs de qualité et de succès (KPI)
Sapport : FCR, AHT, p95 temps de réponse, CSAT/NPS, % d'escalade.
Classification : précision des intents/tonalité, F1 selon les déclencheurs RG et frod.
RG : part des interventions « douces », limites/pauses acceptées, baisse des séances « marathon ».
Antifrod : TP/FP, temps moyen avant le blocage, montants évités.
Produit : principales raisons des appels, le temps avant la fixation des bogues, l'impact sur churn/ARPU.
Feuille de route 2025-2030
2025–2026:- Pilote : chat texte + ASR de base ; Intents, tonalité, marqueurs RG ; l'assistant de réponse.
- Sammari tiketa et les « prochaines étapes » ; intimité par design, note sur l'IA.
- Parapluie, ASR multi-accent, modèle on-device pour les marchés sensationnels.
- Clusters antifrod par chat/voix, auto-priorité VIP/thèmes critiques.
- Prévision de l'escalade des risques dans les dialogues ; le ton adaptatif de la communication ; co-pilote de qualité real-time.
- Intégration de bout en bout avec les paiements/CUS pour les ETA et explications « intelligentes ».
- Signaux multimodaux (chats + voix + comportement dans le produit) ; rapports publics sur les algorithmes RG.
- Zk-proufs partiels de respect des politiques de données pour la confiance des partenaires/régulateurs.
- Normes sectorielles de transparence de l'IA dans le saphport ; certification des modèles RG/antifrod ; l'explication par défaut.
Risques et comment les réduire
Faux positifs : zones de seuil, vérification manuelle des cas « rouges », rétroaction des opérateurs.
Pronpt-injections/sociinginiring : context-guards, listes de stop-phrases, formation du personnel.
Dérive des données : rééducation régulière, sorties canaries, surveillance de la qualité.
Fuites PII : DLP, Tokenization, RBAC, cryptage, TTL courts de matières premières.
Perception négative : Discleimers transparents, ton neutre, raisons compréhensibles des décisions.
Chèque pilote (30-60 jours)
1. Connecter le chat et l'ASR de base à la pipline unique ; activer la pseudonymisation et le DLP.
2. Former/personnaliser les modèles d'intents, de tonalité et de marquage RG ; déterminer les seuils et l'explication.
3. Allumez l'assistant de réponse et le timbre automatique.
4. Configurer les intégrations avec CRM/KYC/Payments/Risk ; créez des journaux d'audit.
5. Concilier hyde éthique et disclaimer ; former l'équipe.
6. Démarrer les dashboards KPI (FCR, AHT, CSAT, F1 selon RG/frod) et les étalonnages hebdomadaires.
7. Effectuez un audit bias/privacy et un test de dérive des données.
L'analyse des chats et des communications vocales par AI transforme le support en un service proactif : résoudre les problèmes plus rapidement, réduire les risques, avertir les frods et aider les gens à garder le contrôle. Le succès vient là où la technologie va de pair avec l'éthique : un minimum de données, un maximum d'explication et de respect - et des processus rigoureux qui l'ancrent.