Сustomer experience 2

Удовлетворить запросы клиентов ведущим финансовым институтам помогают технологии, машинное обучение. Группа ЦРТ реализовала более 5 тыс. AI-проектов по всему миру, в том числе — национального масштаба. Решения ЦРТ на основе речевых технологий, биометрии, голосовых и текстовых роботов используют крупнейшие банки России и СНГ. За последние полтора года группа ЦРТ показала лучшие результаты сразу в шести международных конкурсах. О том, как топовые строчки в международных бенчмарках и более 75 проектов внедрения речевых технологий в банках России и СНГ трансформируют финтех, о развитии речевых технологий и последних технологических трендах «Б.О» рассказал CEO группы компаний ЦРТ Дмитрий Дырмовский

Дмитрий Дырмовский. Фото: пресс-служба группы компаний ЦРТ

Дмитрий Дырмовский. Фото: пресс-служба группы компаний ЦРТ

— Дмитрий, для решения каких задач могут использоваться речевые технологии в банках?

— Текстовые и голосовые роботы помогают автоматизировать обслуживание, речевая аналитика — комплексно анализировать взаимодействие с клиентами, и дистанционное, и в офисах продаж. Речевая аналитика в финтехе — уже не тренд, а стандарт: она развивает сustomer experience — СХ, клиентский опыт. Для этого к речевой аналитике подключаются ML-модели, увеличивается количество параметров анализа (сегодня их более 50), появляется возможность анализа эмоций и даже эмодзи. Все это позволяет максимально детально разбирать семантику диалога, выясняя суть клиентских запросов.

Относительно новый сервис, развивающийся на базе речевых технологий, — «суфлер» оператора контактного центра, который становится полноценным элементом онлайн-аналитики: робот может в режиме реального времени подсказать, что именно говорить клиенту на следующем этапе воронки продаж, чтобы подтолкнуть его к совершению целевого действия. Виртуальный ассистент-суфлер может молниеносно исследовать цифровой ландшафт и предлагать гипотезы с учетом прошлого опыта общения, помогая в том числе учесть специфические желания клиента.

Проактивность в целом укрепляет тренд «предиктивной» аналитики: можно научить систему речевой аналитики прогнозировать темы запросов пользователей, а на основе популярных запросов строить прогнозы по потенциально востребованным сервисам, корректировать ценовую политику и т.п. Такое решение поможет уже не просто удовлетворять потребности клиентов, а предвосхищать их.

Масштабный тренд — омниканальность: независимо от того, в какой канал обратился клиент (сайт, мобильное приложение, мессенджер, колл-центр или точку продаж), важно получить сервис одного уровня, иметь возможность бесшовно продолжить диалог даже при смене канала коммуникации, а бизнес при этом должен получать агрегированную информацию о том, что говорят клиенты, кто они, каковы их желания. Этот тренд сформировал запрос на применение не отдельных речевых технологий в банках, а комплексных AI-платформ, где все технологии и продукты интегрированы, позволяют создавать масштабные кастомизированные решения enterprise-уровня.

— Чем речевые технологии могут быть интересны кредитно-финансовым организациям среднего и небольшого размера?

— Интересы крупных, средних и небольших финансовых организаций схожи: потребность автоматизации массовых сервисов, снижение доли рутинного труда операторов, а также потребность «слышать голос» клиента и совершенствовать сервисы, опираясь на обратную связь. Разница в том, что у средних и небольших организаций — запрос на простые, доступные решения, которые быстро и легко имплементировать. Группа ЦРТ предоставляет речевую аналитику on-prem — на защищенных серверах заказчиков — для взыскательных крупных банков, а для средних финансовых институтов есть возможность внедрить более простое и быстрое решение — в облаке. В обоих случаях важно выбирать проверенного вендора: критически важен опыт работы с персональными данными, опыт их деперсонализации и защиты.

— С чего должно начинаться внедрение речевых технологий в банке?

— В первую очередь — с понимания проблемы. Самые частые: снижение СSI (Customer Satisfaction Index) — индекса удовлетворенности клиента, FCR (First Call Resolution) — процента решенных задач при первом обращении клиента, отток постоянных клиентов. После осознания проблемы стоит выбрать вендора — поставщика технологии, продукта. Растущий мировой рынок речевых технологий спровоцировал переориентацию «непрофильных» разработчиков из других отраслей в попытке угнаться за трендом. Это приводит к внедрению непроверенных решений и как следствие распространяет ложноотрицательное мнение. К примеру, о диалоговых ассистентах: некачественный синтез робота, отсутствие реакции на перебивания лишь раздражают, а не помогают пользователю. Усугубляет проблему отсутствие стратегии — решение таких компаний создано «здесь и сейчас», их развитие завершается с закрытием контракта, отсутствие развития продукта приводит к новому негативу пользователей. Есть также случаи, когда разработчики пытаются выиграть контракт и за счет клиента создавать свой продукт. Выбор нового разработчика как попытка решить проблему приводит к конфликту имеющихся систем из-за отсутствия интеграции.

Отсюда следует сразу несколько выводов: стоит использовать решения «доверенных» разработчиков с технологиями, которые занимают топовые позиции в международных бенчмарках, с опытом работы в финтехе, стратегией развития продуктов — прозрачными roadmaps (дорожными картами), которые могут закрывать запросы комплексно, внедряя платформы с неконфликтующими решениями. Важно закладывать потенциал развития: техновизионеры понимают, куда движется рынок, могут предоставить выбор, например применение on-prem — в защищенной инфраструктуре заказчика или в облаке.

— В каком случае банкам стоит делать ставку на собственную разработку, а в каком искать партнеров на рынке?

— На собственную разработку можно делать ставку, если достаточно собственных данных, технологий и ресурсов. Если этого нет, имеет смысл обращаться к проверенным разработчикам. Даже с колоссальными инвестициями в in-house-разработку можно создать узкоспециализированное решение, в то время как ключевой тренд — комплексность и интегрированность, платформенные решения с целым спектром AI-решений. Очевидно, что догнать динамичный рынок и компании, которые лидируют в международных технологических конкурсах, будет непросто. Кроме технологий важен реальный опыт в проектах для крупного бизнеса: группа ЦРТ реализовала более 75 масштабных проектов на основе речевых технологий для ведущих банков России и СНГ: более 15 проектов по внедрению речевой аналитики, более 20 — текстовых или голосовых виртуальных ассистентов, более 20 — по записи, более 15 — по внедрению биометрии. И это только часть примеров.

— Каких результатов можно ожидать от партнерства? Как их оценивать?

— Главный результат — улыбки клиентов. Однако результаты легко оцифровать и традиционными финтех-метриками. К примеру, с внедрением речевой аналитики группы ЦРТ в Forte Bank только на старте проекта удалось увеличить количество анализируемых диалогов с 7 до 100%, снизить повторные обращения на 18%, а среднее время обслуживания — на 13%. Обеспечен рост соблюдения стандарта обслуживания в четыре раза.

Экономический эффект контактного центра Сбера от внедрения технологий с корпоративными клиентами с помощью речевой аналитики, разработанной группой ЦРТ, составил 129 млн рублей за 2021 год. В частности, речевая аналитика помогла банку увеличить долю согласий на подключение ряда продуктов до 45%.

В Московском кредитном банке (МКБ) выборочное прослушивание диалогов контролерами позволяло проверить всего около 2% звонков, а речевая аналитика ЦРТ автоматически анализирует до 100% обращений. Высвобождаемый ресурс контролеров направляется на проверку корректности и полноты предоставления финансовой информации клиенту.

Речевая аналитика группы ЦРТ помогла Райффайзенбанку подготовиться к росту обращений на горячую линию в начале пандемии: в первые дни всплеска заболеваемости были проанализированы самые популярные темы обращений и адаптированы ответы чат-бота для наиболее эффективной работы с входящими обращениями. Таким образом, в марте 2020 года каждое третье сообщение с участием чат-бота Райффайзенбанк смог закрыть полностью автоматически, без привлечения оператора.

— Какие факторы могут стать драйверами внедрения речевых технологий?

— Прежде всего — растущие требования клиентов к уровню сервиса, потребность в увеличении скорости работы с запросами и глубины консультаций, а также требования к бесшовному омниканальному обслуживанию. Современные технологии активно развиваются, и наша цель не просто удовлетворить потребности клиентов, а предвосхитить их.

zaimsrazu
pepic
zaimigo
zaimexpress
kapitalina
SmartMoney
credito24
zaimer
zaim24na7
ucenter
telezaim
prostozaim
platiza
otnal
nadodeneg
migcache
mck
maxcredit
everwell
ekapusta
joymoney
imoneys
fastmany
checkmany
ezaem
efinmarket
dobrozaim
credits24
credit7
bigzaim
cacheu
bistrodengi