Банковское обозрение (Б.О принт, BestPractice-онлайн (40 кейсов в год) + доступ к архиву FinLegal-онлайн)
FinLegal ( FinLegal (раз в полугодие) принт и онлайн (60 кейсов в год) + доступ к архиву (БанкНадзор)
Сегодня искусственный интеллект (ИИ) — уже не тема фантастических фильмов и прогнозов футурологов. Это практически обыденная технология повседневной жизни. Сейчас речь уже идет не о том, использовать или нет эти технологии, а о конкретном функционале и потребности бизнеса. Пионеры внедрения ИИ в банковском секторе уже прошли этап проб и ошибок и сейчас работают над улучшением и развитием технологий. Другие банки, чтобы сохранить свои позиции на рынке, вынуждены выступать в роли догоняющих.
Если на заре внедрения ИИ в банковской среде большим прорывом считался чат-бот, то сейчас речь идет о гораздо более широком применении ИИ. Предпосылки для использования ИИ очевидны. Автоматизация диалогов по частотным темам существенно снижает издержки и нагрузку на контактный центр. Минимизация человеческого фактора и инструменты контроля повышают качество обслуживания. Не стоит сбрасывать со счетов и клиентский опыт, ведь голосовой интерфейс естествен для человека. И в ближайшее время этот фактор станет особенно важным для коммуникации с поколением Z.
Компания BSS многим известна как крупный разработчик систем дистанционного банковского обслуживания. Между тем сегодня BSS предлагает рынку собственные передовые решения на базе ИИ. Digital2Speech — омниканальная диалоговая платформа, объединяющая всю линейку продуктов для автоматизации работы с естественной речью. Данное решение можно развернуть на базе омниканальной платформы дистанционного обслуживания BSS Digital2Go и добиться бесшовной коммуникации с клиентами в разных каналах.
Digital2Speech аккумулирует передовые голосовые технологии, на основе которых можно создать голосового ассистента, роботизацию исходящих вызовов, текстовый чат-бот, речевую аналитику и голосовую биометрию. В комплекс технологий
Digital2Speech входят:
(ASR) Speech-to-Text. Распознает слитную естественную речь и переводит ее в текст.
(NLU) Natural Language Understanding. Совместно с ASR анализирует и интерпретирует запросы, понимает смысл и контекст, выделяет суть обращения, переводит в точные машинные API-запросы для получения требуемых при обслуживании данных.
(NLP) Natural Language Processing. Позволяет составлять автоматизированные диалоги на базе жестких правил и машинного обучения. Гибридная структура диалогов помогает адаптироваться к отклонениям от скриптов в живом общении. NLP и NLU обеспечивают естественный диалог и точность распознавания намерений более чем на 95%.
(VB) Voice Biometrics. Голосовая биометрия позволяет автоматически проверять личность звонящего по голосу в фоновом режиме на протяжении всей беседы.
Автоматизация диалогов по частотным темам существенно снижает издержки и нагрузку на контактный центр
Собственный TTS (Text-to-Speech) обеспечивает минимальную задержку при воспроизведении ответа и экономию до 50% вычислительных мощностей за счет технологии предиктивного синтеза. Можно создать «брендированный» голос, обеспечивая естественность речи с синтезированными фрагментами.
Речевая аналитика. Проверка соответствия речи операторов скриптам, анализ и рекомендации по повышению эффективности операторов. Анализируются 100% разговоров.
Интеграция с АБС, CRM и роботизированными бизнес-процессами (RPA) в коробочном варианте позволяет максимально быстро развернуть голосового ассистента (от 48 часов).
Стек голосовых технологий, основанный на собственных разработках BSS, позволяет избежать «лоскутной» автоматизации и использования зарубежного ПО.
Вопросы поддержки стартапов обсудили генеральный директор компании Mplace Вячеслав Семенихин и исполнительный директор Центра экспертизы и коммерциализации фонда «Сколково» Павел Новиков. Этой беседой мы начинаем серию статей об инновациях в России, их роли, о мерах поддержки, о том, где и как искать деньги на развитие инновационных проектов и о том, на что смотрят институты развития и инвесторы
Онлайн-обучение в школе проходят студенты из Донецкого национального технического университета, Азовского государственного педагогического университета, Херсонского технического университета, а также колледжа при Луганском государственном аграрном университете им. Ворошилова