Финансовая сфера

Банковское обозрение


  • «Чувственный» банкинг
11.03.2019 Аналитика

«Чувственный» банкинг

В пространстве финансовых технологий формируется новое, многообещающее направление — EmoTech


Применение технологий распознавания эмоций клиентов в банковской сфере активизировалось буквально в этом году. В феврале банковские новостные ленты принесли информацию о нескольких новых проектах в области ЭмоТеха. в числе пионеров, собирающихся использовать понимание человеческой природы для нужд бизнеса, Сбербанк, Альфа-банк и Росбанк.

Наиболее смело об амбициях на лидерство в области EmoTech, заявили в Сбербанке. Созданная им недавно Лаборатория нейронаук и поведения человека будет проводить научные исследования в области нейрофизиологии, социальной психологии и когнитивистики и внедрять научные разработки в практику, сообщается в пресс-релизе крупнейшего банка страны. Такой формат Банку уже знаком — подобные инновационные R&D-подразделения работают по направлениям искусственного интеллекта, робототехники, виртуальной и дополненной реальности. Научным руководителем Лаборатории стала медийная личность — Андрей Курпатов («доктор Курпатов»: как его представляют в СМИ), известный российский ученый в области психотерапии. «Мы хотим благодаря разработкам Лаборатории сформировать эмоциональную связь с каждым, кто соприкасается с продуктами нашей экосистемы, и расцениваем эту связь как основу нашей конкурентоспособности», — прокомментировал событие Лев Хасис, первый заместитель председателя правления Сбербанка.

Это не первое проявление интереса Сбербанка к технологиям распознавания эмоций. В ноябре 2018 года стало известно, что в инвестиционном раунде стартапа SPARK Neuro принял участие венчурный фонд SBT Venture Fund II, одним из инвесторов которого является Сбербанк (информация РБК). Компания создает методы и инструменты оценки работы мозга и нервной системы, которые, в частности, позволят оценивать вовлеченность людей — например, при контакте с рекламой. Предполагается, что с помощью решения SPARK Neuro заказчик сможет понять, когда потребитель заинтересован и вовлечен в какой-либо процесс. Причем замерять уровень внимания и эмоций (и его изменение) можно в режиме реального времени. В числе клиентов SBT Venture Fund II называются крупные компании потребительского рынка (пивоваренный холдинг Anheuser-Busch, FedEx, General Motors, Walmart), сферы развлечений (Netflix, Paramount, Universal), а также финансового сектора — MasterCard, Barclays и Fidelity Investments, одна из крупнейших в мире компаний по управлению активами. Впрочем, инвестиции не означают, что Сбербанк собирается использовать эти технологии для основной деятельности.

Другая новость пришла из Росбанка: в опубликованном 14 февраля пресс-релизе сообщается, что в колл-центре будет запущена система анализа удовлетворенности клиентским сервисом — пока как пилотный проект. Решение позволит в режиме реального времени анализировать голос клиента, позвонившего в контакт-центр банка, и распознать его эмоции. Нейросетевая технология, на которой базируется система, работает с анализом эмоциональности самого голоса, а также на семантическом уровне, то есть со смысловым наполнением разговора. Принимаются во внимание такие характеристики, как паузы в речи оператора, изменение громкости голоса и общее время разговора. В результате менеджер колл-центра увидит сводную статистику работы операторов: эмоциональный фон обращения, динамику изменения индекса удовлетворенности обслуживанием, сравнительные показатели эффективности сервиса. «Внедрение технологии по распознаванию эмоций в голосе поможет нам вывести сервис на новый уровень, — отмечает Василий Воронов, и.о. директора по инновациям Росбанка. — При успешной реализации пилотного проекта система может применяться в сети отделений Банка для аналитики общения сотрудников с клиентами».

Впрочем, глубокая аналитика голоса клиента — не такая уж и новация для банковской сферы. Так, еще в июне 2017 года Газпромбанк завершил комплексный проект модернизации контакт-центра. В результате были значительно расширены его функциональные возможности, в том числе внедрены технологии аналитики речи и эмоций клиентов, обратившихся в контактный центр. Если клиент во время разговора с оператором меняет тональность голоса или произносит слова, определенные как якорные, система генерирует отчеты для службы контроля качества. Это помогает выявить претензионное обращение клиента как можно раньше, обработать его запрос оперативно и качественно. Система записи и аналитики речи также позволяет анализировать работу операторов по количественно-временным, лексико-семантическим и эмоциональным параметрам. Это помогает сокращать количество повторных обращений клиентов, выявлять и устранять причины длительных звонков в контактный центр. В результате число претензионных обращений снизилось на 30%, рассказали «Б.О» в пресс-службе компании «Крок», принимавшей участие в реализации проекта совместно с Центром речевых технологий (ЦРТ).

В Альфа-Банке экспериментируют с распознаванием эмоций клиентов в отделениях, в начале 2018 года стартовал пилотный проект. Установленные в офисах Банка камеры считывают лица посетителей, после чего алгоритм собственной разработки оценивает, насколько клиент остался доволен обслуживанием. Модель интегральной оценки эмоций была создана в стенах Банка, сообщается в пресс-релизе. Благодаря возможности автоматического сбора обратной связи, исключающей необходимость опросов клиентов, фиксации уровня удовлетворенности обслуживанием в отделениях в Альфа-Банке рассчитывают улучшить внутренние процессы и клиентский сервис. Этот проект номинирован на Finaward 2018 — ежегодную премию инноваций и достижений финансовой отрасли, учрежденную «Б.О».

Эксперты, к которым мы обратились при подготовке статьи, отмечают несколько функциональных областей, применение в которых EmoTech логично и наиболее распространено. Это уже упоминавшееся обслуживание клиентов (прежде всего через колл-центр), риск-профилирование, предотвращение мошенничества, а также маркетинговые задачи: увеличение продаж благодаря глубокой персонализации, улучшению потребительского опыта и коммуникаций с клиентом.

Говорит Алексей Казаков, директор цифрового бизнеса банка «Восточный»: «Технология распознавания эмоций по видео нам интересна, она может иметь хорошие перспективы при дистанционных и роботизированных продажах — например, если клиент самостоятельно оформляет продукт через мобильное приложение или устройство самообслуживания, то идентифицируя его эмоции при получении кредитного решения, можно предложить ему более привлекательный продукт, обеспечив таким образом рост конверсии в продажи на последнем шаге — ведь банку лучше продать менее выгодный продукт, чем не продать ничего совсем, потерять клиента. Еще в августе 2017 года банк “Восточный” реализовал технологию голосовой идентификации клиентов, которая работает контактном центре. Голос человека уникален, так же как отпечатки пальцев и ДНК, поэтому голосовая идентификация решает сразу две задачи: упрощает взаимодействие клиентов и банка, помогает распознавать эмоции и желания клиентов, а также является препятствием для мошенников, посягающих на данные клиентов и их денежные средства».

Перспективы технологий работы с эмоциями тесно связаны с другими областями финтеха: биометрией и работой с большими данным, в том числе с использованием искусственного интеллекта. При определенном уровне развития биометрическое решение способно на гораздо большее, нежели линейная задача идентификации — сопоставления представленного и контрольного биообразцов (отпечатков пальцев, голоса, лица и пр.). Камеры и различные датчики могут собирать информацию об изменении физиологических характеристик потребителя: размера зрачков, мимики и движений тела, особенностей речи. Еще большие возможности появляются при использовании данных с фитнес-устройств, которые позволяют сделать мониторинг психоэмоционального состояния непрерывным. Подкрепленный грамотной методологической базой и прикладными внедрениями, такой ресурс может стать серьезным инновационным преимуществом компании, особенно в случае использования искусственного интеллекта — самообучающейся системы, способной развиваться и со временем (как знать!) превзойти человека в эмпатии, понимании эмоциональных нюансов.

Впрочем, если вернуться от футуристичных к более приземленным вопросам, можно упомянуть вполне реальные кейсы, например, в сфере работы с персоналом. В апреле 2016 года страховая компания «Уралсиб» объявила о запуске проекта «Эмоциональное здоровье», созданном при участии экспертов НИУ ВШЭ. Сотрудникам корпоративных клиентов компании стал доступен конфиденциальный сервис для оценки и мониторинга эмоционального состояния, который позволяет выявить риски и возможности совершенствования своего образа жизни, а также получить персонализированные рекомендации. На уровне HR-политики такой инструмент дает возможность контролировать «эмоциональное здоровье» компании, выявлять кадровые риски и диагностировать их причины, получить рекомендации для их устранения. На момент подготовки статьи сайт сервиса был недоступен.

В перспективе мониторинг эмоционального фона в компании может проводиться постоянно, в фоновом режиме. Посредством сбора и анализа информации с камер, установленных в офисе, переписки и телефонных разговоров (или просто рабочих диалогов) руководство может получить в свое распоряжение принципиально новый инструмент работы с кадрами. Разумеется, при этом необходимо будет урегулировать законодательные и этические аспекты privacy — это серьезный вызов для EmoTech в целом.

Еще одно направление, в котором распознавание эмоций может получить распространение в ближайшей перспективе, это инвестиционные сервисы. «Оценка эмоционального состояния с помощью современных технологий может найти практическое применение в ходе определения риск-профиля клиента при подборе инвестиционного продукта или конкретного инструмента, — комментирует Павел Егоров, директор Департамента клиентских отношений ИФК «Солид». — Однако в дальнейшем, при ежедневном взаимодействии, такого рода мониторинг не представляется необходимым. Если речь идет об определении поведенческих моделей и реакции клиентов на тот или иной сценарий развития событий на рынке, то такого рода анализ полезен брокеру в том случае, если он управляет активами клиента. Если же клиент торгует на рынке самостоятельно, то его отношение к риску и подбор стратегии на этой основе — личное дело самого клиента».

Действительно, эмоциональный интеллект, психологическая устойчивость — пожалуй, важнейшие soft-skills профессионального трейдера. Инструменты, которые помогают понять и лучше контролировать свои эмоции при работе на бирже, станут хорошим подспорьем, особенно для начинающих игроков. Такие решения уже появляются на рынке. Так, компания Chasing Returns разработала онлайн-сервис, который регистрирует и анализирует поведение трейдера. Это позволяет брокерским компаниям определять ключевые поведенческие характеристики и генерировать полезные идеи в плоскости взаимоотношений трейдеров с рисками и доходностью, а также их эмоциональных решений и рыночных предпочтений.

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТОВ

Олег Клепиков, ИОМ РАНХИГС Олег Клепиков, эксперт по нейромакетингу, руководитель сектора профайлинга и поведенческих исследований ИОМ РАНХИГС

Обычно, когда мы слышим слово «нейромаркетинг», в голове всплывает образ клиента с электродами на голове, полиграфом на теле и камерой перед ним. Однако нейромаркетинг в финансовой сфере представлен не только нейрофизиологическими исследованиями.
Первое и, пожалуй, основное, в чем нейронауки коснулись банков, страховых компаний и микрофинансовых организаций, — это сегментация потребителей и управление их опытом. В России уже более десяти компаний предоставляют финансовым организациям информацию о психографическом профиле клиентов. Эти компании выстраивают автоматизированные модели анализа психографического профиля на основании внутренних и внешних поведенческих данных, помогают адаптировать коммуникацию в digital-каналах и офлайн-коммуникации, выстраивают маркетинговые стратегии на основе знания психологических черт личности, клиентской базы. Практика показывает, что такой подход весьма эффективен, ведь психографический профиль клиента напрямую связан с восприятием риска, особенностями восприятия лингвистической, графической и другой информации, процессами принятия решений и логикой поведения клиента. Результативность публичных психографических кейсов колеблется в районе 20–50% прироста эффективности, иногда достигая кратных показателей. Основные направления использования — кредитный и коммуникационный скоринг, продажи, обслуживание и сервисные звонки, взыскание.
Вторым ведущим направлением прикладных нейронаук в финансовом бизнесе является использование различных биометрических данных. Широко внедряются практики анализа речи, мимики и жестов в процессах андеррайтинга. Колл-центры внедряют автоматизированные решения по определению степени удовлетворенности клиента на основе анализа эмоциональных компонентов в его голосе. Ряд финансовых организаций апробирует автоматические системы чтения эмоций через мимику для проведения своих маркетинговых кампаний и анализа удовлетворенности клиента в местах обслуживания и офисах продаж.
Третье на что стоит обратить внимание, — это профессия своего рода «нейроконсультанта». Клиент становится все менее ориентирован на функциональное различие продуктов и сервисов, меньше обращает внимание на экономическую эффективность предложения и все более чувствителен к структуре своего опыта в процессе получения услуги или использования продукта. Во всем мире, в том числе в России, растет популярность когнитивно-поведенческого подхода. Коммуникационные и консалтинговые компании активно набирают в штат выпускников соответствующих программ, способных глубоко и последовательно анализировать опыт клиента и создавать предложения, вызывающие глубокий позитивный эмоциональный отклик. Профессия UX-дизайнера выходит за рамки интерфейсов и переходит в офлайн-пространство. Растет интерес к кейсам, в которых используются инструменты Nudge-практик, незаметно подталкивающих клиентов к необходимому выбору, и финансовый рынок здесь — не исключение.
За последний год мы выступили в роли «нейроконсультантов» для трех крупнейших российских финансовых организаций, где помогали правильно структурировать опыт клиентов с использованием знаний из области поведенческих нейронаук, создавали новые и переупаковывали существующие продукты с использованием когнитивных искажений в мышлении клиентов, выстраивали коммуникационные стратегии клиентских сегментов и проводили консультации по использованию глубокой психодиагностики в целях сопровождения клиентов верхнего Affluent-сегмента.

Армен Минасян, «Город Денег» Армен Минасян, директор департамента бизнеса ООО «Город Денег»

Говоря о различных технологиях распознавания эмоций в сфере продаж финансовых продуктов, обычно выделяют две категории: выявление недобросовестных заемщиков и увеличение продаж за счет лучшего понимания клиентов.
К первому пункту я отношусь скорее скептически. Думаю, достаточно сложно определить, испытывает ли заемщик стресс потому, что пытается ввести в заблуждение кредитующую организацию, или потому, что переживает за результат рассмотрения заявки. К тому же некоторые мошенники по своей поведенческой модели напоминают скорее хороших клиентов: уровень их финансовой грамотности высок, они держатся уверенно, знают, какие вопросы могут задавать, и у них уже готовы на них ответы.
А с позиции увеличения продаж инструмент интересный. Умение сделать предложение клиенту вовремя, в момент, когда он готов покупать, — одна из главных компетенций хорошего менеджера. Это сделать гораздо проще, когда понятно настроение заемщика. Если во время разговора человек испытывает положительные эмоции, изначально пребывает в хорошем расположении духа, практически всегда сделку можно успешно закрыть. Плюс можно оценивать эффективность работы менеджеров, определяя, какие фразы положительно или отрицательно влияют на клиентов. В дальнейшем это поможет улучшать менеджерскую работу как индивидуально, если есть сложности у конкретного сотрудника (например, слишком частое употребление профессиональных терминов), так и системно, корректируя на основе полученных данных продающие скрипты.






Новости Новости Релизы
Сейчас на главной

ПЕРЕЙТИ НА ГЛАВНУЮ