Что дает искусственный интеллект клиентам банков
Директор дивизиона «Малый и микробизнес» «Сбера» Алексей Шашкин — о том, как искусственный интеллект помогает банку взаимодействовать с предпринимателями и выбирать для них продукты и решения
По данным Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, финансовый сектор входит в топ-5 отраслей по доле работников, обладающих и специальными, и пользовательскими компетенциями в области искусственного интеллекта (ИИ, artificial intelligence, AI), уступая в соответствующем рэнкинге лишь сегменту «профессиональная, научная и техническая деятельность».
И это вполне естественно: современные технологии всегда были в фокусе финансовых организаций, именно они в свое время стали пионерами в массовом внедрении цифровизации в розничном сегменте. Такой подход обеспечивает не только масштабируемость решений, но и значительно экономит время клиентов. Сейчас уже сложно представить клиента банка, будь то частное лицо или предприниматель, который не проводил бы практически все свои рутинные финансовые операции дистанционно — через интернет-банк или мобильное приложение.
Появление искусственного интеллекта и big data, технологий машинного обучения открыло новую страницу в этой истории. Именно благодаря им значительно упростились процедуры кредитования физических лиц и малого бизнеса, стал возможным подбор для них кастомизированных финансовых решений. Для предпринимателей же стали доступны основанные на этих технологиях аналитические и иные сервисы.
Изменился и характер коммуникации: сейчас никого уже не удивляет «разговор с машиной», многие при этом не всегда понимают, что общаются не с живым человеком. В «Сбере», к примеру, еще два года назад была внедрена система ИИ, позволявшая возложить на робота значительную часть общения с клиентами даже по такому деликатному вопросу, как взыскание просроченной задолженности, и умевшая распознавать эмоции собеседника, реагировать на них, а также отправлять СМС-сообщения с необходимой дополнительной информацией в ходе разговора.
Вместе с тем, как известно, ничто не заменит живого человеческого общения, особенно когда речь идет о бизнесе. Если у клиентов банка — физических лиц вопросы по большей части более-менее стандартны и помочь в их решении вполне может робот, то в случае с лицами юридическими все с точностью до наоборот. Любая компания вне зависимости от размеров глубоко индивидуальна, со своими специфическими особенностями и проблемами. И вникнуть во все эти детали и заменить персонального менеджера искусственный интеллект не состоянии, по крайней мере на текущем этапе развития цифровых технологий.
Однако искусственный интеллект может сильно помочь и в этом случае, если несколько сместить акценты в его использовании. А именно переключить коммуникацию из канала «AI-клиент» в канал «AI-менеджер». Приведу два примера.
Первый — AI-помощник менеджера на базе нейросетевой модели «Сбера» GigaChat, который собирает всю важную информацию о клиенте из разных источников, делает краткое резюме и передает его сотруднику перед встречей с клиентом. В частности, дает информацию о том, в какой отрасли работает компания, какие продукты банка активно использует, предлагает новые рекомендации в соответствии с потребностями бизнеса.
Это экономит время менеджера, упрощает процесс подготовки, помогает ему лучше понимать нужды клиента и делает общение с ним продуктивнее, позволяя уделить больше времени непосредственно решению задач клиента. Теперь сотрудники «Сбера» помогают клиентам найти на 10% больше решений, подходящих для роста их бизнеса. Кроме того, по нашим оценкам, инструмент экономит до 30 минут в день для каждого из 5 тыс. клиентских менеджеров. В дальнейшем AI-помощник будет совершенствоваться.
Второй пример — AI-наставник, специальный инструмент для тренировки и обучения менеджеров, он также работает на базе GigaChat. Кроме того, в нем используется SaluteSpeech. Сервис записывает и расшифровывает разговор менеджера с клиентом, анализирует диалог и дает рекомендации по повышению качества обслуживания.
Вопрос квалификации сотрудников важен для любого банка. Но если их тысячи, то обучать каждого, подробно анализировать их работу, давать рекомендации руководители подразделений просто физически не в состоянии. Поэтому наши разработчики использовали записанные в рамках проекта «Сбера» по речевой аналитике разговоры менеджеров и клиентов-юрлиц за последние пять лет и создали AI-инструмент для персональных рекомендаций каждому менеджеру.
Приведенные примеры показывают, что даже если речь идет о чисто человеческом общении, участие в таком диалоге искусственного интеллекта продуктивно как экономически, так и с точки зрения улучшения качества коммуникации. А значит, доля этого участия будет расти. И это тоже можно считать новым трендом.
