В основе чат-бота лежат алгоритмы, которые подбирают наиболее подходящий по смыслу ответ на сообщение клиента. К тому же, Эм способна обучаться, как Siri или Алиса.

Эм разработали, чтобы снизить нагрузку на бизнес-ассистентов и избавиться от необходимости постоянно увеличивать их штат из-за роста числа клиентов. Для ее создания с помощью нейронных сетей были сгруппированы диалоги с клиентами за всю историю банка.

«Мы пробовали разные подходы, в том числе, обучали Эм на диалогах из сериалов, — рассказывает Андрей Вариков, директор центра разработки Модульбанка. — В случае с сериалами проблема в том, что банковский язык очень специфичен. Хоть мы и общаемся с клиентами простым языком, мало кто в повседневном разговоре обсуждает проценты по депозитам, изменения в тарифах или комиссии за переводы валюты».

Эм уже начала общаться с клиентами Модульбанка. Они могут оценить ее ответ, поставив лайк или дизлайк. Если Эм ошибается и получает дизлайк, она сразу переводит клиента на реального человека из нужного подразделения. Помимо этого Эм подсказывает ответы специалистам поддержки в чате, и, таким образом, экономит время на рассмотрение вопроса клиента.

Алгоритмы обучения бота постоянно совершенствуются. Все дизлайки, которые получает Эм, анализируются, чтобы улучшить ее работу. Изначально, если ответ получал много дизлайков, он отключался. Однако, если у клиента серьезная проблема, например, блокировка счета, чаще всего он ставит дизлайк даже при правильном ответе. Поэтому алгоритм обучения изменили.

Сейчас Эм принимает около 10% всех обращений и в половине случаев решает проблему клиента самостоятельно, не привлекая специалиста. В банке прогнозируют, что уже скоро Эм сможет взять на себя 30% клиентских обращений и поможет снизить нагрузку на бизнес-ассистентов. Она самостоятельно будет решать ряд задач, например, открывать счета или депозиты клиентам. В перспективе Эм сможет принимать до 70% всех запросов, что позволит оптимизировать работу специалистов и ускорит ответ клиенту.

Источник: Модульбанк