Интеграция ИТ в банках
02.12.2020, Ср, 16:13, Мск , Текст: Дмитрий Теплицкий
В век инноваций крупные финансовые компании стараются внедрять передовые технологии во все сферы деятельности. Одной из самых востребованных является сфера взыскания проблемной задолженности, которая все более активно использует средства искусственного интеллекта. ИИ помогает не только автоматизировать обзвоны, но и, например, определить эмоции клиента, подобрать правильный подход к построению диалога, найти правильный ответ, предотвратить «выгорание» оператора колл-центра.
Пандемия привела к просрочке платежей
Кризисные явления, вызванные эпидемией коронавируса, не могли не сказаться на выплатах кредитов. По данным исследования Национальной ассоциации профессиональных коллекторских агентств и бюро кредитных историй «Эквифакс», количество кредитов с просрочкой более 90 дней в первые 9 месяцев года стремительно увеличивалось (месячный прирост — до 500 тыс.) и достигло 12,6 млн, что больше прошлогоднего показателя на 12,5%.
При этом, как отмечает Александр Мямлин, старший вице-президент, директор департамента проблемных активов банка «ФК Открытие», ситуации у клиентов бывают разные: иногда просрочка задолженности связана с забывчивостью клиента или с ухудшением его финансового положения, а иногда — со случаями мошенничества.
Поэтому для кредиторов крайне важно, с одной стороны, вернуть свои деньги, или, хотя бы, минимизировать потери из-за просрочки платежей. С другой, по возможности, не потерять добросовестного клиента, временно попавшего в тяжелую ситуацию.
Определить категорию клиента и выбрать стратегию общения можно на основе данных о нем, накопленных банком. Но мало выбрать стратегию — надо еще грамотно воплотить ее в жизнь. Для этого представителю банка необходимо чувствовать настроение клиента, понимать степень его готовности к сотрудничеству и т. д. И, со своей стороны, создать для клиента максимально возможные комфортные условия переговоров, учитывая высокую чувствительность вопроса. До недавнего времени это было прерогативой людей, однако времена меняются.
От «просто обзвона»…
Действия банка или коллекторского агентства при работе с должником могут состоять как в «простом» первичном обзвоне с информированием о размере задолженности или напоминанием внести платеж, так и в ведении сложных переговоров с целью найти обоюдоприемлемое решение (снижение размера платежа, реструктуризация долга и т.д.). Но во всех случаях компании стараются использовать передовые технологии, так как это значительно сокращает время, экономит трудовые и финансовые ресурсы.
В первом варианте сотрудник колл-центра звонит должнику и выясняет причину задержки платежа, рассказывает о последствиях неуплаты. На этой стадии сегодня чаще всего используют роботов-операторов, которые способны вести простые переговоры и готовы ответить на вопросы клиента.
Эти роботы используют решения на базе искусственного интеллекта, рынок ИИ быстро растет, не в последнюю очередь благодаря таким относительно несложным, но практичным решениям.
Динамика роста рынка решений на базе искусственного интеллекта, $млрд.
Источник: Statista, 2020
Речь роботов состоит из комбинаций предзаписанных и синтезированных фраз, вариативные части которых синтезируются с использованием нейронных сетей. Робот обеспечивает прямой обмен данными между заказчиком и исполнителем, к тому же он предоставляет информацию в режиме реального времени, так что заказчик не тратит свое время на ожидание свободного специалиста. Робот ведет диалог с должником в автоматическом режиме в соответствии с заданным вариативным скриптом общения, осуществляет фиксацию договоренностей и производит на основе распознанных меток дальнейшую маршрутизацию дела.
… до разговора «по душам»
Сейчас все разговоры финансовых структур с клиентами записываются. Это особенно важно при обсуждении таких чувствительных вопросов, как взыскание задолженности. Технология распознавания речи позволяет транскрибировать в текст любую разговорную речь как в онлайн, так и в офлайн-режиме, позволяя распознать 1 секунду речи за 0,3 секунды процессорного времени. Существуют словари с тематиками из разных сфер бизнеса общим объемом более 2 миллионов слов. Также система мгновенно отсеивает шумы, анализирует эмоции клиента и может определить его пол и возраст. Алгоритмы подбираются сообразно запросам самого клиента, а у компании всегда сохраняется дословная запись разговора, которую сотрудник может предоставить в любой момент для урегулирования спорных моментов.
При этом современные средства речевой аналитики на базе рекуррентных нейросетей не только распознают слова, но и анализируя переговоры операторов с клиентами, позволяют выявлять проблемные зоны, чтобы в дальнейшем внести необходимые корректировки, дообучить сотрудников. Таким образом, технология позволяет проводить анализ репутационных рисков компании, эффективности работы операторов, а также прогнозировать вероятность взыскания долга и выделить из общего массива фразы и аргументы, влияющие на эффективность взыскания.
Совокупные траты в 2018–2025 гг. на самые востребованные варианты использования ИИ
Источник: Tractica, 2020
Слова, которые говорят друг другу оператор и клиент, безусловно, важны. Но важно и то, как они говорят. Здесь на помощь приходят технологии распознавания эмоций. Подобные системы способны распознать до 7 типов эмоционального состояния человека: злость, раздражение, удивление, печаль, страх, радость, нейтральность. Знание о настроении клиента особенно важно для анализа его состояния, контроля качества работы собственных сотрудников и в маркетинге (анализ настроения клиентов, показатели удовлетворенности сервисом).
«Новые технологии помогают значительно упростить процессы коммуникации, и, что не менее ценно, — освободить ряд сотрудников, предоставив им возможность заниматься более интеллектуальными видами деятельности и помогать нашим клиентам решать их задачи с более индивидуальным подходом. В этих целях мы используем продукты от VS Robotics (бренд, основанный «АктивБизнесКонсалт» в 2020 году, отвечает за развитие разработок компании в области речевых технологий). В частности, робота-оператора, который совершает автоматический обзвон наших клиентов, что заметно помогает в оптимизации наших бизнес-процессов», — говорит Александр Мямлин.
«Модуль распознавания эмоций позволяет составить более полный портрет клиента, выявить степень его удовлетворенности, нюансы эмоционального состояния и в зависимости от всего этого использовать оптимальные сценарии диалога», — согласен с ним Денис Кузнецов, директор дивизиона «Розничное взыскание и урегулирование» Департамента по работе с проблемными активами Сбера.
При этом не менее важно для банка определить и состояние собственных сотрудников. «Разработка также оценивает интонации сотрудников, чтобы заранее выявлять их выгорание и переутомление и предпринимать соответствующие меры, — добавляет Денис Кузнецов. — По сути, внедряя эту технологию, мы объединяем эмоциональный и искусственный интеллект, учим нейросеть распознавать эмоции, что помогает нам лучше взаимодействовать с клиентами».
Сбер (тогда еще Сбербанк) первым на рынке взыскания, более двух лет назад, стал использовать роботизированную технологию взаимодействия с должниками. За это время доля робота в общем объеме коммуникаций достигла почти 40%, а количество сценариев общения с клиентом исчисляется сотнями.
Что несет нам искусственный интеллект?
Среди 5 важнейших тенденций в сфере обслуживания клиентов, озвученных Gartner в середине 2020 г., два тесно связаны с искусственным интеллектом. Во-первых, это собственно ИИ, который, по мнению аналитиков, «призван определять «болевые точки» при взаимодействии с клиентом, которые невозможно найти с помощью традиционных технологий». Во-вторых — виртуальные помощники клиентов и чат-боты, также, впрочем, тесно завязанные на средства искусственного интеллекта. Для финансовой отрасли эта оценка аналитиков вполне справедлива.
Важнейшие ИИ-технологии по версии Gartner
Источник: Gartner, 2019
Чат-боты пока на самой вершине кривой хайпа (а, стало быть, неминуемо некоторое в них разочарование), зато распознавание речи уже вышло на плато продуктивности, умение «речевых» ИИ-систем распознавать не только слова, но и эмоции, несомненно, добавит им очков в глазах пользователей.
Относительно того, заберет ли ИИ работу у людей, существуют разные мнения. С одной стороны, совершенствование тех же чат-ботов позволяет заменять ими часть сотрудников в колл-центрах. Сейчас речь идет о процентах рабочих мест, к середине десятилетия предсказываются десятки процентов, по крайней мере, в некоторых областях. Однако одновременно предполагается, что развитие технологий ИИ создаст и новые рабочие места.
Истина, скорее всего, будет где-то посередине, тот же Gartner предвидит особую роль «дополненного интеллекта» — средств ИИ, помогающих повышать продуктивность умственного труда человека. В кредитно-финансовой сфере, как особо чувствительной, средства ИИ будут помогать находить оптимальные решения, однако выбор окончательного варианта будет, с обеих сторон, несомненно, за людьми.
Полный текст статьи читайте на CNews
