В России финансовый сектор является одним из лидеров по использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ), говорит директор Центра исследований цифровой экономики ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Константин Вишневский. Около 13% организаций отрасли спользуют ИИ, в том числе для улучшения качества оказываемых услуг и обслуживания клиентов, автоматизации производственных процессов для снижения текущих расходов.
Раньше обработка заявки на кредит длилась несколько дней, с помощью скоринга клиентов на это требуется не более 10 минут, отмечает директор исследований в сфере цифровой экономики Аналитического центра НАФИ Лейсан Баймуратова: «Запросы клиентов обрабатывают голосовые помощники и чат-боты на основе технологий ИИ. Финансовый мониторинг с помощью анализа нетипичного поведения клиентов, в свою очередь, помогает противодействовать мошенничеству».
Роботы выполняют рутинные операции по обработке большого потока исходящих или входящих однотипных звонков, высвобождая человеческий ресурс для решения сложных уникальных задач, говорит руководитель VS Robotics Дмитрий Теплицкий. Система речевой аналитики, по его словам, позволяет анализировать 100% разговоров оператора контакт-центра и робота-оператора с клиентами, что повышает качество клиентского сервиса. Кроме того, речевые технологии значительно оптимизируют затраты: использование робота-оператора в 10 раз дешевле работы специалиста контакт-центра.
Контроль должников
Системы ИИ востребованы и в сфере, взыскания и урегулирования проблемной задолженности.
Это высокотехнологичный сегмент с высоким уровнем конкуренции, в том числе и в вопросе разработок, говорит президент Национальной ассоциации профессиональных коллекторских агентств (НАПКА) Эльман Мехтиев: «В будущем лидирующие позиции по доходности бизнеса будет занимать не коллекторское агентство с самым большим штатом и долговым портфелем, а та компания, которая показывает высокую эффективность, достичь которой возможно будет лишь при условии инвестирования в технологии».
В сфере проблемных активов можно выделить несколько основных направлений развития технологий: планирование и прогнозирование этапов работы, процесс принятия решений, проведение учетных операций и коммуникация с клиентами, рассказывает директор дивизиона «Розничное взыскание и урегулирование» Сбербанка Денис Кузнецов. В частности, модели в работе с задолженностью позволяют выбрать верный сценарий работы с каждым клиентом с учетом множества факторов. Активно развиваются системы, позволяющие менеджерам формировать планы работы с должниками: постановка и контроль задач, фиксация результатов переговоров, другие операционные метрики и даже рекомендации. ИИ активно применяется и в процессах урегулирования: под запрос клиента или даже без него (превентивно) подбираются максимально подходящие условия реструктуризации с учетом его финансового положения и минимизации риска дефолта.
Говорит робот
В общении с клиентами роботы используются давно.
Чаще всего это роботы, которые выполняют исключительно функцию информирования и не взаимодействуют с клиентом в диалоге, отмечает дизайнер-проектировщик голосовых решений компании-резидента «Сколково» Just AI Виктория Сухенко: «Его основная задача — информирование о наличии и сумме задолженности». Обычно такие боты используют простой синтез речи и совсем «не человечны». Их эффективность в массовости и периодичности обзвона, а также низких издержках на создание и эксплуатацию такого решения.
Полноценные боты с использованием ИИ, которые сегодня внедряются наиболее продвинутыми в плане инноваций банками и коллекторскими компаниями, способны обеспечивать качественное взаимодействие с клиентом.
Использование робота-оператора оправдано большим количеством исходящих звонков в работе по взысканию задолженности, говорит Дмитрий Теплицкий.
При этом он не реагирует на эмоциональность клиента, испытывающего финансовые трудности, в отличие от человека робот всегда спокоен, отмечает эксперт: «При взыскании робот четко следует скрипту и не повышает голос. При этом он ведет довольно сложные переговоры, отрабатывая целую матрицу возражений, возвращая разговор в правильное русло и фиксируя результат».
Кроме того, применение технологий с ИИ дает возможность проанализировать разговоры сотрудников контакт-центра, определить тех, кто находится на грани выгорания, которое, как правило, в контакт-центре по взысканию происходит достаточно быстро, и своевременно скорректировать их работу, отмечает Дмитрий Теплицкий.
Уровень технологического развития робота очень высок: «Несмотря на то что в основе работы робота по-прежнему лежат скрипты, он умеет делать все то, что раньше мог обеспечить только человек, — подстраиваться под скорость речи абонента, распознавать эмоции, отрабатывать перебивания». Речь робота формируется с использованием технологии гибридного синтеза, комбинирующего предзаписанные и синтезированные фразы. Технология позволяет создавать уникальные голосовые модели с чистым звучанием высокого качества.
Сбер вывел технологию роботизированного оператора первым на рынке — еще в 2017 году. Компания использует совместную с дочерней компанией АБК разработку (развивает решения на базе речевых технологий для бизнеса под брендом VS Robotics). Денис Кузнецов отмечает: «Наш робот многофункционален: он умеет не просто искать содержательные ответы и фиксировать реакцию клиента, но и подстраиваться под скорость и громкость речи абонента. Он также умеет использовать историю коммуникаций и может напомнить клиенту о том, что он ранее обещал оплатить задолженность и до сих пор этого не сделал. Робот предупреждает клиентов о предстоящем платеже и отвечает на уточняющие вопросы о сумме и дате, он также умеет отправлять по запросу клиента СМС в момент диалога. Это позволяет клиентам, которые запрашивают дополнительную информацию, получить ее прямо в ходе разговора».