Расшифровку разговоров подняли у себя, не в облаке
Расшифровку разговоров подняли у себя, не в облаке Записи звонков с клиентами и совещаний не должны покидать компанию. Собрали собственное распознавание речи на видеокарте. Нескольким нашим продуктам понадобилась расшифровка речи. Первая мысль была очевидной: взять готовый облачный сервис. Но речь шла о записях разговоров с клиентами и внутренних совещаний. Отдавать такое аудио чужому сервису мы не стали. Это реальный проект, и я выполнил его лично. Заказчик — группа компаний, называть её я не буду. Задача была простой по формулировке: расшифровка есть, а аудио остаётся внутри периметра. Что сделали Поднял собственное распознавание на видеокарте и оформил его как общий сервис: к нему подключаются все продукты, а не каждый строит своё. Я отвечал за архитектуру этого сервиса, очередь задач и кэш, режимы распознавания, эксплуатацию и разбор отказов. Кэш нужен, чтобы одну и ту же запись не расшифровывать дважды. Очередь не даёт сервису захлебнуться, когда записей приходит много сразу. Что изменилось: было и стало • Где обрабатываются записи: был чужой сервис, стал свой сервер компании • Скорость: расшифровка идёт в 21 раз быстрее самой записи • Стоимость: вместо платы за каждую минуту аудио стала фиксированная • Ожидание пользователя: вместо бесконечной крутилки теперь «готово через 5 минут» Про деньги отдельно. При оплате за минуту расходы росли вместе с объёмом разговоров, и чем активнее компания пользовалась продуктом, тем дороже он обходился. Фиксированная стоимость эту зависимость убрала. Когда расшифровка стоит одинаково при любом объёме, продукту выгодно, чтобы ею пользовались больше. Главный вывод не про технологию. Если данные чувствительные, вопрос «где они обрабатываются» важнее вопроса «какой сервис удобнее». #распознаваниеречи #безопасностьданных #импортозамещение Полный разбор с деталями кейса → Кейсы: как бизнес зарабатывает на ИИ-агентах НейроШтат — внедрение ИИ-агентов Канал в Telegram