Методологічні засади універсального підходу до мовної аналітики бізнес-комунікацій на основі великих мовних моделей

UKR: У статті обґрунтовується доцільність застосування великих мовних моделей LLM (англ. Large Language Model) як принципово нового інструменту в задачах мовної аналітики для бізнесу. У роботі систематизовано прикладні задачі мовної аналітики, що реалізуються з використанням LLM: автоматичне резюмування діалогів, контроль дотримання скрипта, ідентифікація інтенцій звернень, тематичне тегування, аналіз емоційного тону, кваліфікація лідів, виявлення можливостей апселлінгу та кросселлінгу, обробка обірваних комунікацій та аналіз задоволеності клієнтів. Для кожної задачі запропоновано універсальні промпти із динамічними параметрами, що дозволяє адаптувати інструкції до специфіки окремих галузей бізнесу. Особливий акцент зроблено на трьох секторах із критичною залежністю від мовної аналітики — автодилерському, медичному та банківському.

ENG: The article substantiates the feasibility of using large language models (LLMs) as a fundamentally new tool in business-oriented language analytics tasks. Unlike traditional rule-based approaches and dictionary methods, which are characterized by low flexibility and limited ability for contextual interpretation, as well as classical machine learning algorithms that require large volumes of labeled data and quickly lose relevance in a dynamic business environment, LLMs provide comprehensive multiparametric analysis of communications. Their scientific novelty lies in the ability to integrate semantic, contextual, and emotional dimensions of interaction, while also taking into account industry-specific features without the need to develop narrowly specialized models. The study systematizes applied tasks of language analytics implemented through LLMs, including automatic dialogue summarization, script compliance control, intent identification, thematic tagging, sentiment analysis, lead qualification, upselling and cross-selling opportunity detection, handling of interrupted communications, and customer satisfaction analysis. For each task, universal prompts with dynamic parameters are proposed, enabling adaptation of instructions to the specifics of individual business domains. Particular emphasis is placed on three sectors with critical dependence on language analytics — automotive dealerships, healthcare institutions, and banking services. This approach makes it possible to combine the standardization of analytical procedures with domain-specific detailing for each industry. The practical value of the study lies in the development of a unified methodological framework for integrating LLM-based language analytics into CRM systems, quality control modules, management dashboards, and regulatory reporting. The use of dynamic parameters ensures both universality and scalability of the approach, opening prospects for its application in a wider range of business areas where client communication is a key factor in ensuring unit economics efficiency and enhancing enterprise competitiveness.