Сбер створив робота-тренера для своїх співробітників, що займаються стягненням простроченої заборгованості. Він являє собою алгоритм, який виступає в ролі клієнта. Банк планує використовувати його як тренажера, який допоможе працівникам удосконалювати навички спілкування з боржниками.
Про нову розробку Сбера на форумі «Лідери цифрового розвитку» розповів директор дивізіону «Роздрібне стягнення та врегулювання» Денис Кузнєцов. Він зазначив, що у сфері стягнення з кожним роком збільшується роль роботизованих комунікацій. У 2017 році була запущена перша модифікація «робота-колектора», а в 2018 році на модифікацію на базі штучного інтелекту вже припадало 7% діалогів з клієнтами. У 2020 році цей показник склав 77%, а в 2021 року він, згідно з прогнозами, перевищить 85%.
За цей час розширилися можливості алгоритму, який навчився підлаштовуватися під швидкість і гучність мови клієнта, якщо клієнт говорить швидко або просить робота говорити швидше. Робот може скористатися історією спілкування з клієнтом, щоб нагадати йому про обіцянку закрити заборгованість. Алгоритм також може попереджати клієнтів про майбутній платіж і відповідати на уточнюючі питання про суму і дату. Крім того, за словами представника банку, в жовтні робот почне відправляти за запитом клієнта SMS в момент діалогу. Це дозволить клієнтам отримувати додаткову інформацію під час розмови. Все це може використовуватися і щодо представників малого бізнесу.
Кузнецов також повідомив, що клієнти спокійно ставляться до спілкування з роботом, не відчуваючи дискомфорту. Більше того, згідно із замірами індексу задоволеності клієнтів телефонними переговорами щодо стягнення заборгованості, в останні два роки робот отримує вищі оцінки, ніж оператор.
"Роботизація стягнення переслідує відразу кілька цілей. По-перше, допомагає нам уніфікувати всі комунікації з клієнтами, виконуючи їх за єдиним стандартом якості. По-друге, дозволяє нам знижувати витрати. По-третє, позбавляє співробітників від рутинних операцій, які тепер можна довірити роботу, зайнявшись більш складними і цікавими завданнями. У сукупності все це дозволяє нам працювати швидше і ефективніше ", - повідомив Денис Кузнєцов.
