Альфа-Банк всегда занимал лидирующие позиции в применении цифровых инновационных технологий. Именно поэтому еще в 2018 году клиенты ФЛ, обратившись на входящую линию КЦ, могли уже воспользоваться услугами интеллектуального робота помощника. А в 2020 впервые среди банков технология стала доступна и для сегмента ЮЛ.

Концепция Робота на линии ФЛ состоит в предоставлении полного цикла обслуживания клиента. Мы делаем акцент на быстром предоставлении информации и обучении клиента, как эту информацию получить в режиме самообслуживания:

- 9 вопросов Робот решает сам: Дата и сумма платежа, в т.ч. досрочного, Льготный период, Статус готовности и Активация карты, Статус заявки на кредит, Подключение Альфа-мобайл, а такие важные вопросы как Статус рассмотрения обращения и Аресты.

- соединяет с курьером по вопросу доставки.

- обслуживает по параметрам клиента: премиальное обслуживание, отдельная работа с не опытными и доходными клиентами, с предложениями банка, задолженностью.

- цифровизация клиентов: проверяет наличие мобильного банка. По 15 темам, которые доступны в мобильным банке, проводит он-бординг и направляет смс со ссылкой для скачивания.

Для клиентов ЮЛ нам важно было с помощью Робота-помощника выстроить понятный и быстрый цикл получения информации, сделать сервис обслуживания по телефону бесшовным:

- Робот находит и соединяет с закрепленным менеджером: Зарплатным, Персональным менеджером и Валютным контролером + принимает заявку на call back.

- обслуживает по параметрам клиента: премиальное обслуживание, определение и работа с новыми клиентами, клиентами ФЛ, определение уполномоченных лиц и их полномочий.

- 4 тематики Робот решает сам: Статус готовности и Активация карты, Статус открытия счета, Наложенные аресты.

Робот-помощник – часть жизненного цикла клиента в банке. Поэтому важно дать клиенту быстро и полноценно нужную ему информацию, а вместе с тем затратить на это оптимальное для нас количество ресурсов. В связи с этим нашими стратегическими KPI стали:

1. Повышение уровня удовлетворенности клиентов обслуживанием у Робота-помощника за счет:

- внедрения непрерывного цикла улучшений обслуживания Робота (полнота и точность ответов);

- повышения распознавания и классификации речи клиента,

- внедрения навыков предвосхищения запроса клиента и ведения уточняющих диалогов;

Критерии оценки: прирост VOC автоматизированных процессов ФЛ =3 % (по 5-ти бальной шкале)

Уровень распознавания (ФЛ и ЮЛ) = 93%, Уровень классификации (ФЛ и ЮЛ)=80%.

2. Оптимизация расходов на обслуживание клиентов ЮЛ и ФЛ по телефону за счет:

- автоматизации рутинных операций, где Робот легко может заменить человека без ущерба качеству;

– развития и усовершенствования навыков предвосхищения запроса клиента и ведения уточняющих диалогов;

- обучению клиентов возможностям дистанционного обслуживания в мобильном приложении;

- навигации клиентов на сотрудников банка в зависимости от специфики их вопроса, что позволяет решать вопрос клиента «в одно касание» (вместо операторов как промежуточного звена);

Критерии оценки:

- Удержание высокого уровня автоматизации (КА) =45% на линии ФЛ при росте качества обслуживания, рост автоматизации (КА) на линии ЮЛ с 16% до 25%.

- Contact Rate ФЛ=24,7%, Contact Rate ФЛ=39%

Внутренний клиент:

Дирекция дистанционного обслуживания: консультация при создании новых процессов Робота, мониторинг результатов. Влияние Робота на ключевые показатели КЦ: КА, CR, SL, FCR

Департамент розничного бизнеса, Департамент Малого и микробизнеса, Департамент Среднего бизнеса, Департамент корпоративного и инвестиционного банка: работа с клиентскими путями, консультация при создании новых процессов Робота, интеграционные работы с командами клиентских путей. Влияние Робота: снижение расходов, аллоцируемых на владельца бизнеса, повышение NPS клиентов бизнес-линии, повышение клиентской активности, поддержка запускаемых кампаний.

Департамент развития онлайн каналов: консультация при создании новых процессов Робота, интеграционные работы. Влияние Робота: повышение проникновения дистанционных каналов обслуживания, повышение транзакционной активности, поддержка цифровых акций.

Операционный департамент: консультация при создании новых процессов Робота, интеграционные работы. Влияние Робота: оптимизация расходов на обслуживание выделенными сотрудниками.

Поставщики:

Платформа для организации коммуникационных сервисов AVAYA AURA (гибкая инфраструктура для всех наших технологических решений).

Архитектура и алгоритмический движок Робота – собственная разработка команды Альфа-Банка.

Технологии распознавания и синтеза речи Группы компаний ЦРТ. Распознавание речи происходит как по открытой, так и по закрытой грамматикам. Классификатор позволяет определять тематики обращений. Синтез работает с большими текстами.

Система записи диалогов робота-помощника и клиентов Nice позволяет экспертам регулярно прослушивать аудиозаписи и формировать портфель непрерывных улучшений Сustomer Journey.

В качестве системного интегратора решений вышеперечисленных партнеров проекта выступила компания Крок.

Сильной базой нашего Робота стала его архитектура. Она претерпела настоящую эволюцию в java-программировании и применении его в телефонном обслуживании: он разработан по принципам микросервисной архитектуры (позволяет менять процессы обслуживания в течение получаса). Каждый процесс (к примеру, проверка и озвучивание предложений Банка) может быть, как перемещен настройками в другое место в сценарии обслуживания, так и задублирован в нескольких точках без негативного влияния на другие процессы IVR. До сих пор для многих такого рода изменения возможны только доработками системы, т.к. вся логика программируется на уровне кода.

По аналогичному принципу реализованы и конечные блоки с персональной информацией по клиенту. Можно полностью пересобрать состав озвучиваемой информации одними настройками.

Это внутренняя разработка Банка. Компетенция, наращенная внутри, позволяет выпускать обновления в 3-4 раза быстрее. Такой подход:

- значительно снизил трудозатраты на изменения (time to market ~ 30 мин для настроек, для крупных доработок-0,5-1 мес).

- повысил качество (Defect rate = 0,004%)

- позволил создать процесс непрерывных улучшений (каждый спринт=2 недели),

что для клиента обеспечивает качество предоставляемой информации, а банку - быстрое реагирование на требования регуляторов, изменения стратегии бизнеса, обратную связь конечного потребителя.

Благодаря технологиям синтеза и распознавания речи от ГК ЦРТ, Робот-помощник без помощи оператора общается с клиентами, предоставляя им актуальную информацию.

Ценность для клиента: удобство, получение информации в рамках свободного диалога.

Ценность для Банка: внедрение с оптимальными затратами полного цикла обслуживания, обучения клиентов, проведения продаж.

Сейчас Робот распознает 52 темы ФЛ и 51 тему ЮЛ по открытой грамматике и определяет сценарий обслуживания. Более того при не однозначной классификации темы обращения используются дополнительные инструменты:

- в ~1000 фразовых сценариях ФЛ, в 500 сценариях ЮЛ Робот вступает в диалог, чтобы уточнить суть обращения,

- в ~3800 фразовых сценариях ФЛ встроена многоуровневая классификация распознанной фразы.

Такие методы позволяют достигать уровень распознавания речи в 95%, а классификации темы в 83%, что повышает имидж Робота в глазах клиентов.

Недавно Робот для ФЛ обогащен навыком синтеза речи для зачитывания текстов из систем Банка вместо проигрывания заранее записанных фонограмм. Это позволило нам добавить к навыкам сложные сценарии, ранее недоступные через фонограммы. Использовать синтез речи мы сразу решили на самой не ординарной теме: Робот озвучивает клиенту решения по обращению (жалобе). Как правило, это пред-отточные клиенты, и ожидание на линии только накаляет ситуацию. Робот же экономит время клиента, а если остаются вопросы, то соединяет с оператором. Синтез речи ГК ЦРТ справляется со сложной задачей обработки большого количества текста в динамике и выдерживает нагрузки. В 58% случаев ответ Робота не оставляет вопросов у клиентов, что достаточно высокий уровень для такой сложной темы.

Навыки Робота развиваются в разных направлениях. Мы экспериментируем с нетиповым применением IVR. Например, Робот-помощник следит за ключевыми изменениями у Клиента: если его заявка на кредит одобрена/его карта готова или еще не активирована, то при звонке в КЦ, он сам предвосхитит обращение клиента и сообщит ему об этих новостях, по запросу расскажет детали, а для карты поможет ее активировать. А чтобы обслуживание было приближено к "живому" Робот приветствует клиента по имени. Так мы добиваемся доверия к нашему Роботу и делаем диалоги с клиентами более естественными.

До 2018г наш голосовой помощник был «на кнопках». Но стало ясно, что технология устаревает, и ограничивает наше развитие. Бизнес рос, клиент стремительно менялся, а стратегия на цифровизацию снимала поток простых вопросов с КЦ и задавала новые новые тренды. Наша задача усложнялась, и стало ясно, что нужны инновации, с которыми мы сможем получить новые возможности для оптимизации без вреда клиентским впечатлениям.

Так внедрение распознавания речи на ФЛ стало для нас отправной точкой в новой эпохе автоматизации и работой с CR. Мы активно начали расширять навыки Робота и приросли на 4% в 2019г, что дало нам чистой экономии от внедрения в 119 млн руб. В 2020г мы повысили КА еще на 5% (слайд 3). Общая экономия от автоматизации на ФЛ в этом году составит 470 млн руб.

Наиболее примечательные результаты (слайды 4-5):

- Робот в 16 темах обучает клиентов применению мобильного приложения и направляет ссылку для скачивания. В 2% приложение скачивают, а в 50% его активируют и пользуются. Это порядка 2000 активаций приложения ежемесячно, что дает 9,4 млн руб/год комиссионного дохода, и экономию на работе операторов в 12,5 млн руб/год.

- клиенты в 7% обращений формулируют вопрос в одном слове (например, «кредиты»), и такой запрос невозможно автоматизировать. Мы разработали уточняющие вопросы, через которые Робот сейчас автоматизирует дополнительно 1,3% от всего потока или 16 млн руб/год. Для клиентов с картами такой диалог значимо упростил обслуживание: VoC по теме Активация карты вырос с 3,4 до 4,3 по 5 бальной шкале, а по теме Готовность карты зафиксировался на 4,1.

- ключевую роль сыграла и идея с предвосхищением вопроса клиента. Робот находит ключевые изменения по клиенту и сообщает о них сразу после приветствия. Если клиенту интересна тема, он расскажет детали, если нет, то перейдет к решению его вопроса. Эффект составил 12,7 млн руб и дал дополнительно КА=1,43 % от всех звонков.

Нарастив достаточный опыт на ФЛ, в 2020г мы первыми запустили распознавание речи на ЮЛ (слайды 6-7). До запуска Робота КА на «кнопках» не превышал 11%, с Роботом-помощником в 2020г КА достиг 17%, при этом важно заметить, что выросло и удобство для клиента: число разъединений после приветствия сократилось в 2 раза, ведь он больше не стоит перед выбором, какую кнопку выбрать. Общая экономия от автоматизации на ЮЛ в этом году составит 32 млн руб.

Однако, ключевые особенности Робота ЮЛ в соединении с закрепленным сотрудником. Ранее это делал оператор: искал менеджеров в системе, дозванивался и переключал. Затраты были не оправданными, а вместе с тем росло и недовольство качеством обслуживания. На дозвон и соединение уходило от 1 до 2 мин. Сейчас Робот это делает за 11 сек.

К примеру, история с валютными контролерами (ВК): у них не было единой горячей линии, клиенты запоминали разные номера сотрудников, при дозвоне попадали на отсутствие контролера и занятую линию. Мы замкнули эти обращения в единую горячую линию, обеспечив автоматический поиск Роботом ВК клиента и проверку статуса его аппарата перед соединением. Если ВК не может ответить на звонок, то Робот предлагает сформировать call-back для ВК. В 83% Робот успешно соединяет клиента с ВК, а в 25% успешно формирует заявку на call-back (перезвон в течение 10 мин). Это экономит 12 млн руб/год на операторе, сократило в 2 раза число жалоб, в 3 раза негатив в SMM, что в свою очередь, повысило доходы и снизило отток на сумму 36 млн руб/год.

По такой схеме Робот ЮЛ работает с запросами зарплатных менеджеров и удаленных персональных менеджеров, запрос последних, кстати, с ростом бизнеса вырос в 2 раза в этом году.

Поводя итоги, хотелось бы сказать, что чем больше мы осваиваем возможностей, тем больше у нас рождается новых идей. Регулярная обратная связь клиентов, комплексная работа с командой качества КЦ, стремительное развитие бизнеса являются лучшими драйверами наших новых побед.

В ближайших планах масштабирование возможностей синтеза на новые задачи Робота ЮЛ и ФЛ. Начнем с озвучивания адреса и графика отделения для доставки карт клиентов. Сейчас это записанные фонограммы, которые невозможно быстро исправить, если отделение непредвиденно закрылось или переехало. Синтез позволит читать эту информацию из первоисточника, откуда идет трансляция и на сайт. Робот будет всегда давать актуальную информацию. Далее синтез применим и для озвучивания ключевых фрагментов выписки по счету, это тоже востребованная клиентами информация.

Но настоящим вызовом станет интеграция Робота с Базой знаний банка и применение синтеза для озвучивания справочной информации. Ключевая ценность этой идеи в единой информационной базе, как для сотрудников, так и для Роботов. Это упростит процесс актуализации данных, а качество транслируемой информации не будет отличаться в зависимости от канала. В нашем понимании Робот должен в диалоге понимать узконаправленные вопросы, находить нужный раздел в Базе знаний и зачитывать по ним ответы.

В планах также рассмотреть и другие технологии, ведь наша сила в инновационности! Рассмотрим возможность применения геолокации для подбора удобного для клиента отделения или банкомата и серьезно подумаем над повышением безопасности обслуживания у Робота. Ведь клиентский опыт должен быть не только хорошим с точки зрения удобства, но и безопасным!