Финансовая сфера

Банковское обозрение


04.06.2021 FinRetailFinTechАналитикаРазговоры финансистов
Цифровой взыскатель на связи

Цифровизация клиентского опыта в виде чат-ботов, голосовых помощников и цифровых операторов контакт-центра уже давно проникли во многие компании банковской и финансовой отрасли. Сфера взыскания задолженности не исключение. Об опыте внедрения ИИ в этой области и о современных трендах рассказали Алексей Смирнов, директор по развитию компании FIS и Рената Гулиенко, директор по развитию партнерской сети компании Neuro.net


— Алексей, насколько изменилась специфика автоматизации управления задолженностью в последние годы? 

Алексей Смирнов: У нас богатый опыт наблюдений за формированием различных тенденций данного рынка, поскольку мы развиваем решения по автоматизации процессов индустрии взыскания и управления кредитными рисками в банках уже более 15 лет. За это время мы проработали более 1 тыс. готовых методик, ускоряющих возврат. Для результативной работы с просроченной задолженностью всегда требовались оптимизация соответствующих базовых бизнес-процессов и внедрение ПО, поддерживающего все этапы взыскания. Финансовый рынок нуждался в постоянной модернизации процессов — это стало ключевым требованием при внедрении IT-продуктов в банках. В связи с этим повышался спрос на платформенные решения как гибкие конструкторы систем, способные обеспечить высокую эффективность и скорость изменений. Соответственно, более актуальными становились low-code и no-code технологии.

Алексей Смирнов, директор по развитию компании FIS

Алексей Смирнов, директор по развитию компании FIS

— Как это повлияло на повышение эффективности банковской сферы?

Алексей Смирнов: Благодаря универсальности no-code платформ настройка бизнес-приложений на их базе не требует программирования и доступна бизнес-аналитикам банка. В последние пять лет мы активно развиваем решения по автоматизации взыскания на собственной инновационной no-code платформе FIS Plaftorm. Мы объединили здесь все наши решения в области сбора задолженности в рамках единой архитектуры, и это дает заказчику ряд преимуществ. Наш флагманский продукт − система по работе с задолженностью FIS Collection востребована в финансовом секторе. Это удобный инструмент, обеспечивающий гарантию максимальной эффективности полного комплекса работ на всех этапах возврата просроченной задолженности как с физлиц, так и с юрлиц. Система полностью соответствует технологическим требованиям и современным стандартам. Она была внедрена в более чем 30 банках. За много лет наше решение выросло, охватив множество смежных с взысканием областей, стратегии работы усложнились, мы интегрировали разные современные сервисы и инструменты, научились удовлетворять требованиям ИБ и Банка России. Мы учитываем российское законодательство и поддерживаем большинство современных трендов в области автоматизации процессов в целом и взыскания в частности.

— Какие тренды сейчас позволяют cпрогнозировать будущие очертания IT-решений в сфере сбора задолженности? 

Алексей Смирнов: Современные тренды взыскания ведут к созданию новых, комбинированных решений. Поскольку мы на протяжении нескольких лет сотрудничаем с финтех-компаниями, решая для них сложные задачи цифровой трансформации в условиях высокой конкуренции, то постоянно ищем, разрабатываем и внедряем новые технологии, адаптируем передовой опыт. Наша команда включает экспертов не только по внедрению платформенных решений, но и в области взыскания. 

Например, система FIS Collection предусматривает сквозной процесс автоматизации взыскания на всех стадиях — от превентивных до поздних, что отвечает текущим вызовам отрасли. В прошлом году мы реализовали удаленные рабочие места (УРМ) для выездных сотрудников крупного российского банка, что было актуальным во время массового перехода на дистанционную работу. Кроме того, данное УРМ позволяет автоматизировать работу операторов всех стадий взыскания.

Особого внимания заслуживает происходящая сейчас глубокая интеграция методов Deep Machine Learning (ML) и Data Science в различные сферы жизни. Именно на стыке технологий появляются прорывные решения, и мы видим большой потенциал их применения в банковской сфере и в области взыскания в частности. Поэтому с нашим партнером — компанией Neuro.net мы создали новое совместное решение по роботизации каналов коммуникации. Они выступают в качестве лаборатории по развитию ML-подходов, а мы — как специалисты по автоматизации работы с проблемными активами. Накопленный нами опыт работы на различных стадиях взыскания используется для формирования лучших стратегий в скриптах голосовых звонков роботов-операторов, общения в чат-ботах и мобильных приложениях. Тем самым омниканальная платформа в сочетании с нашей no-code системой позволит достигать необходимых KPI благодаря распространению стратегии коллекторов-чемпионов на весь портфель, в разы сократить время работы за счет синергетического эффекта и обеспечит легкость масштабирования. 

Сейчас мы с коллегами не без участия ИИ уже разрабатываем ряд совместных проектов по внедрению интегрированной системы в нескольких банках. Запуск этих проектов планируется во второй половине 2021 года. 

Рената Гулиенко, директор по развитию партнерской сети компании Neuro.net

Рената Гулиенко, директор по развитию партнерской сети компании Neuro.net

— Рената, для каких целей финансовые компании могут использовать разговорный ИИ? 

Рената Гулиенко: ИИ можно применять для множества целей: от поддержки на горячей линии до телемаркетинга и опросов, от голосового помощника до работы с задолженностью. Кстати, collection — один из самых популярных сценариев. Здесь цифровой агент может совершать звонки по разным сценариям: от напоминания о дате очередного платежа до звонков должникам. При этом в скрипт разговора можно заложить практически любые переменные: имя и отчество клиента, сумму к погашению, дату и так далее. 

— Почему с такими звонками цифровой агент справится лучше, чем «живой» оператор? 

Рената Гулиенко: Кампанию по обзвону можно провести быстрее благодаря быстрой возможности одновременного обзвона тысяч клиентов. Также эффективность выше благодаря тому, что цифровой агент всегда позитивен, бодр и не восприимчив даже к отказам и грубости в ответ. И, наконец, стоимость звонка ниже при использовании цифрового контакт-центра по сравнению с классическим оператором.

— В чем отличие омниканальной платформы Neuro.net от конкурентов?

Рената Гулиенко: Голосовые роботы Neuro.net — это наша собственная разработка, и в проектах мы практически не используем сторонние сервисы. Цифровые операторы Neuro.net практически неотличимы от человека, и менее 1% абонентов догадываются, что говорят с роботом. Наши агенты поддерживают сложные беседы, имитируют эмоции во время речи собеседника, реагируют на перебивание, понимают, когда перебили сами и могут извиниться. Технологии позволяют управлять паузами и тишиной, работать с разными языками на одном звонке и многое другое. Также платформа поддерживает одновременно не только звонки, но и SMS, мессенджеры, email. Такое управление контекстом в одном окне позволяет, например, прямо в процессе отправить важное сообщение с ссылкой или кодом собеседнику и завершить диалог важным для бизнеса целевым действием.

— Почему финтех — одна из ключевых и перспективных отраслей? 

Рената Гулиенко: Рынок финансовых услуг — одно из самых масштабных направлений для коммуникаций, в котором ежедневно по различным направлениям требуется качественное взаимодействие с клиентом. И в рамках клиентского опыта, голос — это наиболее эффективный канал взаимодействия в моменте. К сожалению, банки и страховые компании не всегда могут использовать голосовые коммуникации там, где это необходимо. Это сложность масштабирования КЦ, высокая стоимость этого канала, внутренние процессы банка связанные с дальнейшей обработкой и аналитикой данных в голосовом канале. Передавая типовые запросы по стандартным процессам на роботов, бизнес существенно разгружает свой КЦ под обработку наиболее сложных запросов требующих действий человека, или индивидуального подхода. 

 

 

— Какие совместные проекты с ФИС сейчас в разработке? По каким сценариям?

Рената Гулиенко: Одно из ключевых направлений деятельности Neuro.net в финтех —применение цифровых операторов в сегменте взыскания задолженности. В этом направлении голосовые роботы имеют ключевое преимущество перед операторами КЦ: они не реагируют на эмоции собеседника, доводят диалог до конца, за счет робота-оператора эффективность коммуникации с должниками вырастает в среднем 30%. С нашим ключевым партнером ФИС мы прорабатываем совместное предложение по роботам-коллекторам для одного из крупных банков и ряда других заказчиков. Также в разработке омниканальная коммуникационная платформа для взыскания задолженности и решение для единого центра взыскания в Узбекистане.

Цифровые операторы — это также идеальный инструмент для коммуникаций по различным поводам с клиентами банка, действующими или новыми. У нас есть большой опыт в проектах телемаркетинга, предложения по новым и дополнительным продуктам банков и страховых компаний, пролонгация текущих договоров. В рамках клиентской поддержки это согласование доставки карт, назначение встреч с менеджером в отделении, подтверждение получения продукта банка и опрос по качеству и удовлетворенности клиента от обслуживания. И такие коммуникации происходят в моменте, когда клиент еще помнит о событии или ждет его и готов дать важную для клиентского опыта и лояльности обратную связь. 

В каких еще отраслях могут использоваться технологии разговорного ИИ? Практически в любых! В нашем клиентском портфеле есть государственные организации (например, Минздрав Московской области), крупнейшие телеком-операторы, HR-агенты, ритейлеры и другие крупные компании России и СНГ.






Сейчас на главной

ПЕРЕЙТИ НА ГЛАВНУЮ