Банковские чат-боты. От информационной поддержки к финансовому ассистенту

Одним из наиболее резонансных событий международного ПЛАС-Форума первого дня Международного ПЛАС-Форума «Платежный бизнес и денежное обращение» стало выступление Дмитрия Сатина, CEO UsabilityLab, в рамках сессии «Трансформация банкинга как в бизнесе, так и в технологиях. Торговый ритейл: от офлайн до e-Com. Новые акценты построения бизнеса и взаимоотношений с клиентом». Сегодня мы предлагаем вашему вниманию ключевые моменты данного доклада, изложенные автором в формате журнальной публикации.

Новая эра коммуникации с банком

Более семи лет назад глава Сбербанка Герман Греф в одной из своих лекций после посещения Калифорнии произнес загадочную фразу о своей неуверенности в том, что мобильное приложение в будущем останется основным каналом взаимодействия пользователей с банками. Эта идея заставила многих задуматься: на что он намекает? Некие банковские импланты в головах пользователей или что-то еще более футуристичное?

Сегодня ответ очевиден: наши «импланты» уже с нами (в смысле – у каждого в кармане) — это наушники с микрофоном, которые позволяют нам голосом общаться с искусственным интеллектом и чат-ботами. Черты этой трансформации уже обозначились, и банковские чат-боты находятся на передовой цифровой эволюции.

Текущее состояние рынка

По данным на 2023 год, чат-боты функционируют в 27% банков из топ-100 в России, и эта цифра продолжает расти. Именно в финансовом секторе виртуальные ассистенты приносят компаниям наибольшую прибыль по сравнению с другими отраслями. И неудивительно: мобильные приложения банков — это приложения ежедневного использования, где высока нагрузка на поддержку в случае нештатных ситуаций. А поддержка у массовых сервисов очень дорогая, поэтому автоматизация позволяет существенно сэкономить ресурсы.

Недавнее исследование UsabilityLab охватило чат-боты четырех крупнейших российских банков — Райффайзен, Альфа-Банк, Сбербанк и Т-Банк (бывший Тинькофф). Наша компания накопила значительный опыт в оценке и оптимизации чат-ботов для финансового сектора. Благодаря этому в ходе исследования было выявлено 140 различных проблем в реализации интентов (от intent — намерение) пользователей и 47 удачных решений.

Лидерами по качеству банковских чат-ботов, согласно отраслевым рейтингам, являются Альфа-Банк и ВТБ. Чат-бот Альфа-Банка лидирует по количеству распознаваемых запросов и способности решать проблемы без привлечения оператора. Чат-бот ВТБ практически не уступает в плане автоматизации и является лидером по совокупности интерфейсных возможностей.

Интересно, что в нашем исследовании Сбербанк лидирует сразу в двух «номинациях» — как по количеству выявленных проблем, так и по количеству удачных решений. Это говорит не о качестве чат-бота, а о масштабах его функциональности: чем больше жизненных ситуаций охватывает бот, тем больше и проблем, и эффективных решений можно обнаружить.

Ключевые тренды развития

1. От бота к персонализированному ассистенту (PDA)

Мы наблюдаем переход от базовых чат-ботов к интеллектуальным цифровым ассистентам, способным выступать в роли личного финансового консультанта. Если раньше это были исключительно тупые сценарные отработки, очень часто даже без распознавания естественного языка, то теперь бот эволюционирует в финансового консультанта.

Это особенно важно в контексте низкого уровня финансовой грамотности населения. Финансовому планированию нас не учат в школе, и последствия этого можно наблюдать в повседневной жизни — от неспособности правильно спланировать ремонт до неготовности к важным жизненным событиям.

2. Предугадывание запросов

Передовые чат-боты развивают способность предвосхищать проблемы пользователя. Имея доступ к истории действий и профилю клиента, бот может предложить решение до того, как пользователь успеет о ней сообщить. По данным отраслевых исследований, в 2023 году уже около 40% банковских чат-ботов демонстрировали такую способность.

Разумеется, банки подходят к этому осторожно, так как ошибки в предугадывании могут быть неприятны для пользователей.

3. Расширение форматов общения и мультимодальность

Банки продолжают совершенствовать распознавание естественного языка и активно интегрируют текстовый и голосовой каналы. Сбербанк запустил новую версию Ассистента, в котором голосовой ввод сопровождается текстовыми транскриптами с интерактивными элементами.

Не менее важен тренд распознавания изображений. Т-Банк активно развивает эту функцию: в 2023 году 12% чатов с вложениями чат-бот обрабатывал самостоятельно, а по отдельным категориям уровень автоматизации достигал 27%. Пользователи могут загружать изображения платежей, а цифровое зрение распознает их и заполняет реквизиты.

Таким образом, мы видим настоящую мультимодальность: голос, текст, изображение. Единственное, что остается добавить, — чтение мыслей, но если предугадывание запросов будет работать на должном уровне, это будет очень похоже.

4. Персонализация в контексте пользователя

Наблюдается тенденция к интеграции с различными базами знаний для персонализированных рекомендаций. Безусловно, нормальный чат-бот с искусственным интеллектом может подстраиваться под стиль пользователя, под то, что ему нравится, в той тональности, в которой он говорит, и тем самым повышать лояльность.

5. Инклюзивность

Значимым трендом становится повышение инклюзивности: например, ВТБ запустил чат-бот с анимированным аватаром для клиентов с нарушениями слуха. Хотя сложно представить, в каких случаях это необходимо (ведь можно просто прочитать текст), такие инициативы показывают стремление банков сделать свои сервисы доступными для всех категорий пользователей.

6. Эксперименты с нейросетями

Крупные российские банки активно экспериментируют с нейросетями: Сбербанк разрабатывает GigaChat, а банк «Точка» тестирует возможности Chat GPT для обогащения функционала своих ботов.

Типичные проблемы банковских чат-ботов

Исследование выявило множество проблем в реализации интентов пользователей. Наиболее проблемными оказались запросы, связанные с получением выписок и справок, рублевыми переводами и операциями с кешбэком.

Многие чат-боты до сих пор остаются довольно примитивными. Буквально вчера при тестировании одного из российских туристических сервисов я просто написал чат-боту «привет». Его ответ был обескураживающим: «По вашему запросу ничего не найдено». Это напоминает уровень развития чат-ботов десятилетней давности, когда они не могли поддержать даже базовый диалог.

Еще один характерный пример проблемы: если в Т-Банке попытаться запросить выписку за весь период, чат-бот сообщит, что операция недоступна. Проблема в том, что любой банк выдает выписку максимум за три месяца, но чат-бот не объясняет, что за полгода он не может дать выписку, зато может предоставить ее за доступный период. Или предупредить, что будет несколько трехмесячных выписок, чтобы удовлетворить потребность пользователя. Это не функциональная проблема, а вопрос информирования пользователя о том, как правильно действовать.

Среди других проблем высокой критичности:

• Недостаток важной информации
• Необходимость покидать окно диалога для решения вопроса
• Некорректные ответы из-за ошибок в сценариях
• Отсутствие нужных функций
• Плохо структурированные инструкции
• Нерелевантные подсказки

Удачные решения и лучшие практики

На данный момент наиболее успешно в банковских чат-ботах реализованы интенты, связанные с отключением программы страхования и временной блокировкой карты, а также международными переводами.

Удачные решения чаще всего встречаются в редко используемых интерфейсах. Их отличает обеспечение короткого пути к целевому действию и возможность решить вопрос, не выходя из чата. Многие чат-боты пока находятся на таком уровне развития, что просто объясняют, что нужно сделать в мобильном приложении, но пользователь должен сам покинуть диалог и отправиться на поиски нужной функции.

Лидером по количеству удачных решений стал Сбербанк, за ним следуют Т-Банк, Альфа-Банк и Райффайзен. Среди эффективных подходов также можно выделить структурированные инструкции, информативные дополнения и удобные виджеты.

Например, в Т-Банке реализована наглядная расшифровка назначения различных типов справок, что помогает пользователям выбрать нужный документ. Такие детали значительно улучшают пользовательский опыт и повышают эффективность взаимодействия с чат-ботом.

5 ключевых факторов успешного чат-бота

На основе проведенного исследования были выделены пять ключевых факторов, определяющих качество взаимодействия с банковскими чат-ботами:

1. Функциональная эффективность — способность чат-бота решать задачи пользователя полностью и самостоятельно. Конечно, страшно доверить чат-боту выполнение финансовых операций, но без этого невозможно заменить функциональность мобильного приложения.
2. Интеллектуальная обработка ошибок — способность распознавать неоднозначные запросы и анализировать причины неудачных операций. Все боты и пользователи могут «тупить», и важно, чтобы чат-бот не ограничивался фразой «по вашему запросу ничего не найдено».
3. Комфортность взаимодействия — насколько легко и интуитивно пользователь может взаимодействовать с чат-ботом. Это достигается через правильное структурирование информации, релевантные подсказки и интерактивные элементы.
4. Естественность общения — последовательный коммуникационный стиль, персонализация общения, поддержание контекста диалога и стилистическое подстраивание под клиента.
5. Прогностические возможности — способность чат-бота предугадывать потребности пользователя и проактивно предлагать решения.

Уровни зрелости банковских чат-ботов

Интересно сравнить эволюцию банковских чат-ботов с уровнями зрелости порталов государственных услуг. Опираясь на мой опыт работы советником министра связи и массовых коммуникаций России и участия в проекте улучшения ЕПГУ (Единый портал государственных услуг), могу отметить, что модель уровней зрелости порталов госуслуг можно напрямую переложить на развитие банковских чат-ботов.

Классическая 5-ступенчатая модель зрелости электронных госуслуг включает:

1. Информационный уровень — публикация информации о госорганах, нормативные акты, контактные данные. В контексте банковских чат-ботов это ответы на простые справочные вопросы: курс валют, адреса банкоматов, часы работы отделений — по сути, «FAQ в мессенджере».
2. Интерактивный уровень — формы обратной связи, возможность скачать бланки документов. Применительно к чат-ботам это возможность заполнить форму (запросить консультацию, оставить заявку на обратный звонок), помощь в навигации по продуктам, калькуляторы, но без реальных операций.
3. Транзакционный уровень — возможность подать заявление онлайн и получить результат услуги. Для банковских чат-ботов это выполнение базовых операций: переводы между своими счетами, оплата услуг, блокировка карты, но часть сервисов все еще требует подтверждения в интернет-банке или звонка в кол-центр.
4. Интегрированный уровень — объединение сервисов: единый портал, сквозная авторизация, межведомственное взаимодействие. В банковской сфере это интеграция бота с другими каналами (мобильный банк, сайт, кол-центр), «сквозной» сценарий и возможность подтягивать данные клиента без дополнительных запросов.
5. Трансформационный (полный электронный) уровень — услуга полностью оказывается онлайн, от запроса до результата, с реализацией принципа «жизненной ситуации» и проактивным сервисом. Чат-бот на этом уровне сам предлагает услуги, предугадывая потребности, реализует жизненные сценарии с максимальной автоматизацией и минимальным участием человека.

Можно представить и гипотетический 6-й уровень — Автономный финансовый агент, когда бот не только советует, но и самостоятельно принимает ограниченные решения в интересах клиента: переносит деньги с дебетового счета на накопительный, если видит, что клиент не тратит их; автоматически гасит часть кредита при поступлении крупной суммы; подбирает и открывает депозит с лучшей ставкой без явного запроса; управляет подписками. По сути, это уже «ИИ-бухгалтер» или «личный финансовый менеджер», действующий от имени клиента по заранее согласованным правилам.

Для реализации этого уровня потребуются:

• Изменения в регуляторике, позволяющие ИИ совершать операции от имени клиента
• Четкое определение ответственности в случае ошибок
• Надежные алгоритмы и высокий уровень кибербезопасности
• Прозрачность работы бота и возможность контроля со стороны клиента

Рекомендации по совершенствованию чат-ботов

На основе экспертизы и проведенного исследования сформулированы рекомендации по совершенствованию банковских чат-ботов:

• Обеспечение функциональной полноты — максимальное количество операций должно выполняться непосредственно в чате. Начать можно хотя бы с консультаций по общим жизненным ситуациям.
• Развитие обработки ошибок — механизмы распознавания проблемных ситуаций, предложение альтернативных вариантов решения, правильная локализация ответственности и предложение альтернативных сценариев.
• Обеспечение инклюзивности — адаптация для всех категорий пользователей, включая людей с физическими, сенсорными и ментальными особенностями.

Из личного опыта: когда команда ИИ Сбера только начинала работу над GigaChat, они обратились ко мне за консультацией с задачей создать бота, который мог бы удерживать внимание собеседника в течение 20 минут. Мой совет был неожиданным: «Бот должен флиртовать с пользователями!»

Ведь флирт расслабляет, дает много возможностей для маневра в диалоге, позволяет делать комплименты. Пользователь будет вовлечен, пока бот не станет однообразным. Конечно, в бизнес-системе такой подход был непозволителен, но сама идея — сначала научиться просто поддерживать разговор, а затем уже добавлять функциональность — до сих пор представляется мне разумной.

Практические шаги по совершенствованию чат-ботов

Для банков, стремящихся улучшить качество взаимодействия с клиентами через чат-боты, рекомендуется следующий план действий:

1. Проведение комплексного аудита существующего чат-бота по пяти ключевым факторам с привлечением экспертов в области юзабилити.
2. Приоритизация выявленных проблем на основе их влияния на пользовательский опыт и частоты возникновения.
3. Разработка стратегии поэтапной оптимизации.
4. Внедрение системы регулярного мониторинга эффективности чат-бота с использованием ключевых метрик:
• Коэффициент успешного распознавания запросов
• Уровень автоматизации
• Удовлетворенность пользователей
• Время разрешения запроса
5. Применение итеративного подхода к совершенствованию, с постоянным мониторингом и тестированием изменений на реальных пользователях.

Резюме

В условиях цифровой трансформации банковского сектора качественный чат-бот становится не просто дополнительным каналом коммуникации, а стратегическим инструментом взаимодействия с клиентом, способным существенно влиять на лояльность и удовлетворенность пользователей.

Необходим комплексный подход к оценке и оптимизации чат-ботов, учитывающий все пять ключевых факторов качества. При этом важно понимать, что работа с чат-ботами — это не одноразовый проект, а постоянный процесс улучшения и адаптации к меняющимся потребностям пользователей.

Фото: Предоставлено автором