Записи разговоров с клиентами — не то, что стоит отправлять чужому сервису. Мы подняли распознавание речи у себя: аудио не выходит за периметр компании, а расшифровка идёт в 21 раз быстрее самой записи.

Расшифровка речи понадобилась сразу нескольким продуктам: это записи звонков с клиентами и внутренних совещаний. Облачный сервис выглядел самым простым путём. Но там чужие голоса, договорённости и персональные данные, и отправлять их наружу я не хотел.

Я отвечал за проект лично: собрали собственное распознавание на видеокарте. Построил архитектуру общего сервиса, очередь и кэш, режимы распознавания, настроил эксплуатацию и разбор отказов.

• Где обрабатывается аудио: было — чужой сервис, стало — своё оборудование.

• Скорость: расшифровка в 21 раз быстрее записи.

• Стоимость: была плата за каждую минуту, стала фиксированной.

• Для пользователя: вместо «крутилки» — «готово через 5 минут».

Главный эффект не в скорости. Когда плата идёт за минуту, рост объёма бьёт по бюджету: чем больше разговоров, тем больше счёт. Теперь стоимость от объёма не зависит, и расшифровку можно подключать к новым задачам, не пересчитывая смету.

Это реальный проект, а не демонстрационный пример, и вывод из него простой: если данные чувствительные, а объём растёт, своё оборудование часто выходит и безопаснее, и дешевле облака.

Как у вас: записи разговоров обрабатываете внутри компании или отдаёте внешним сервисам?

Полный разбор с деталями кейса →

Кейсы: как бизнес зарабатывает на ИИ-агентах

НейроШтат — внедрение ИИ-агентов

Посмотреть кабинет онлайн-школы на демо-данных

Канал в Telegram

Канал в MAX