Такие мнение поддержали абсолютное большинство экспертов в ходе исследования «Б.О», выполненного по инициативе компании IBM. Используя понимание эмоционального состояния, банки получают в свое распоряжение дополнительный инструмент Customer Experience Management, который может быть задействован для более эффективного взаимодействия с клиентами. Предотвращение оттока, повышение качества обслуживания и увеличение NPS (Net Promoter Score), индекса лояльности клиента — вот лишь некоторые задачи, в решении которых может быть задействован EmoTech. Как результат — увеличение LTV (Lifetime Value) и в целом эффективности розничного бизнеса банка.

Несмотря на относительную новизну технологии, развивающейся на стыке когнитивных наук, биометрических и AI-разработок, в IT-индустрии уже сформировался класс решений, предназначенных для детекции и распознавания эмоций — EDRS (Emotion Detection and Recognition Systems). Коммерческие перспективы EDRS и связанного с ним рынка «affective computing» (эмоциональных вычислений), на горизонте 2-3 лет оцениваются в десятки миллиардов долларов.

Необходимы ли для построения EmoTech платформенные решения, которые позволят подключать необходимые инструменты анализа к единой информационной шине? Или же следует исходить из тезиса, что человек — слишком сложная биосистема, подходы к анализу которой невозможно сделать универсальными? В таком случае будут востребованы в большей степени точечные, локальные, узкофункциональные анализаторы. Большинство из респондентов (85% опрошенных) сошлись во мнении, что платформенный подход в целом отвечает задачам, которые стоят перед индустрией финансовых услуг, и вполне может быть успешен. «По крайней мере, для базового уровня коробочного решения может быть вполне достаточно. Для более высокоуровневых задач потребуются уже узкопрофильные продукты», — отметил один из экспертов.

Несмотря на относительную новизну технологии, развивающейся на стыке когнитивных наук, биометрических и AI-разработок, в IT-индустрии уже сформировался класс решений, предназначенных для детекции и распознавания эмоций — EDRS (Emotion Detection and Recognition Systems)

Что касается каналов обслуживания, в которых прежде всего следует внедрять технологии распознавания эмоций, мнение участников исследования разделились следующим образом (эксперты могли выбрать несколько вариантов ответов). Наибольшего внимания требуют социальные сети, отметили 54% респондентов, и колл-центр (46%). Среди других каналов анализ эмоционального фона важен при использовании сайта банка и чат-ботов (15 и 8% ответов соответственно). Несколько экспертов отметили, что при выборе приоритетов следует принимать во внимание специфику бизнес-модели и аудитории конкретного финансового института. «Например, для банка, придерживающегося консервативного формата обслуживания и соответствующей аудитории, самым полезным решением неожиданно может оказаться анализ эмоций при обслуживании в отделении», — рассуждает участник исследования.

Продукты для анализа голоса и текста уже достаточно широко представлены в продуктовой линейке специализированных вендоров и системных интеграторов. Как правило, эти решения не заточены узко под задачи работы с эмоциями, а используются в комплексе с функционалом безопасности, идентификации, управления персоналом и пр. Такие подходы как распознавание мимики лица и жестов, считывание данных биосенсорных датчиков, анализ поведенческих паттернов пока находятся в экспериментальной зоне.

Безусловно, для банка важна эмоциональная связь с каждым клиентом, однако на практике для оценки эмоций может быть задействована группировка до уровня семьи или домохозяйства, согласны почти 80% респондентов. Вероятно, это может быть связано с тем, что решение по поводу дорогостоящих финансовых продуктов принимаются именно в рамках семьи. Так, среди продуктов, эмоциональную связь с которыми следует оценивать в первую очередь, эксперты отметили ипотеку (31%), потребительские и автокредиты (27%), депозиты (16%). Однако в качестве наиболее «эмоционально зависимого» продукта были названы платежные карты и связанные с ними сервисы (38,5%).