Журнал ПЛАС » Архив » 2020 » Журнал ПЛАС №9-10 » 49 просмотров

Сбербанк. Технологизация с позиции win-win

«Мы оцениваем не эффективность технологий как таковую, а эффективность собственного бизнеса и удовлетворенность клиентов», — подчеркивает Сергей Леханов, директор дивизиона «Центр корпоративных решений» Сбербанка. В своем интервью он расказывает о том, как новшества отражаются на работе контакт-­центра для связи с корпоративными клиентами.

ПЛАС: Насколько на сегодняшний день продвинуты функции чат-бота и голосового ассистента? Чем они могут быть полезны банковскому клиенту?С. Леханов: Сегодня повседневная жизнь клиентов, особенно молодых предпринимателей, тесно сопряжена с голосовыми технологиями. Общение голосом для получения ответов от банка, подключения наших продуктов и услуг, проведения активных операций — привычно и, главное, удобно. А удобство клиента для нас один из ключевых фокусов, поэтому мы активно развиваем такие инструменты поддержки.Эти программы реализованы на базе моделей искусственного интеллекта и внутрибанковской NLP-платформы. Чат-бот категоризирует вопрос клиента, формирует на основе имеющихся сценариев ответ, если вопрос сложный — подключает менеджера необходимого подразделения. В нем реализовано почти 600 различных сценариев, где вопросы клиентов автоматически маршрутизируются на нужный сплит поддержки с точностью выше чем 90%. Таким образом в настоящее время обрабатывается уже более 25% обращений.Что касается голосового ассистента, то это такой консьерж-бот, помощник по организации мероприятий и планированию. Программа может распознать голос клиента, перевести его в текст, выбрать из базы необходимый сценарий для ответа и, соответственно, предоставить ответ. Используются технологии транскрибирования и синтеза речи ASR. Такой ассистент напомнит, например, о необходимости выслать скан документа, сообщит об истечении срока полномочий в приложении, предложит кастомизированные услуги и условия по продуктам.ПЛАС: Что собой представляет Единое рабочее место в контакт-­центрах Сбербанка?С. Леханов: Единое рабочее место — результат большой работы по оптимизации функционала сотрудников на всех линиях поддержки. Оно разработано на базе банковской платформы «Единая фронтальная система» (ЕФС). При разговоре клиента с оператором модуль «ЕРМ.Помощник» с помощью искусственного интеллекта анализирует и классифицирует обращение клиента, инструмент «дерево решений» автоматически подтягивает необходимые данные и подсказывает оператору ответ. Сейчас в Едином рабочем месте работают 1000 операторов, что составляет около 90% всей онлайн-­линии контакт-­центра, в том числе на линиях приоритетной и VIP-поддержки. В фокусе внимания — повышение качества и скорости решения вопросов клиента. Мы внедряем новые процессы, позволяющие сокращать передачу на вторую линию и обращаться напрямую в профильные подразделения операторам с первых линий. Тонкая настройка интерфейсов рабочего места оператора позволяет также оптимизировать его задачи, выполняемые во время диалога с клиентами. Совершен технологический апгрейд: целевые платформенные решения ЕФС и Платформы поддержки развития бизнеса (ППРБ) интегрированы, что позволяет гибче разрабатывать решения под задачи call-центра и избавляться от зависимости от внешних вендорских решений.Все новые технологии проходят апробацию в наших lean-лабораториях, используются методологии юзабилити-­тестирования. С помощью массовых опросов получаем обратную связь операторов. Предусмотрен этап прототипирования и проверки гипотез перед внедрением новых фич. Используемые модели постоянно обновляются на основе анализа клиентских обращений.  ПЛАС: Какие еще технологические инновации используются на сегодняшний день при взаимодействии с клиентами в контакт-­центрах?С. Леханов: Так или иначе все связано с искусственным интеллектом. Например, разметка. Она позволяет создавать структурированные массивы данных для обучения интеллектуальных моделей ИИ. В банке существует несколько типов разметки: аудио, видео, текст, картинки, документы. Разметка ускоряет процесс превращения из простых односложных ботов в интеллектуальные самообучающиеся продукты.Система анализа речи обеспечивает контроль 100% голосовых и текстовых обращений. Анализ происходит
Если у вас есть подписка, нажмите
Подписывайтесь на наши группы, чтобы быть в курсе событий отрасли.

Читайте в этом номере:


Перейти к началу страницы

Подпишитесь на новости индустрии

Нажимая на кнопку "подписаться", вы соглашаетесь с


политикой обработки персональных данных