«Стоимость минуты разговора робота в несколько раз дешевле, чем минута работы оператора» - Дмитрий Теплицкий о разработке компании «АБК» в области искусственного интеллекта

7 минут
«Стоимость минуты разговора робота в несколько раз дешевле, чем минута работы оператора» - Дмитрий Теплицкий о разработке компании «АБК» в области искусственного интеллекта

Портал ДОЛГ.РФ пообщался с Генеральным директором ООО «АБК» Дмитрием Теплицким об одной из главных разработок компании – роботе-операторе. Изначально его придумали для работы с должниками, т.е. речь шла о роботизированном коллекторе, однако со временем его возможности шагнули далеко за пределы долгов, став, по сути, не ограниченными. Из этого интервью вы узнаете о главных особенностях робота, экономии от его использования и будущем технологий взыскания.


Дмитрий, расскажите подробнее про вашего робота-оператора. Для чего он и каким образом работает?
Технология призвана автоматизировать дистанционные голосовые коммуникации и повысить их эффективность.
Робот-оператор совершает исходящие и принимает входящие звонки, может работать с холодной клиентской базой, продавать продукты, взыскивать просроченную задолженность, помогать в поиске и обучении персонала, проводить опросы и консультировать клиентов по любым вопросам.
Робот-оператор – это синтез речи, речевой корпус, системы распознавания и анализа речи. Все компоненты робота являются нашими собственными разработками, мы не используем сторонние решения.
Если говорить подробнее о том, как работает технология – данные клиентов при помощи API передаются в информационную систему. В автоматическом режиме происходит управление интенсивностью набора номеров с учётом вероятности дозвона и свободных ресурсов робота.
Диалог с абонентом идет по утверждённому скрипту, а речь робота состоит из комбинации предзаписанных и синтезированных фраз. Речь абонента поступает в сервер распознавания, разбивается на фреймы, преобразуется в текст. Пол и возраст собеседника определяется с точностью до 97 % со средней погрешностью в 6 лет.
После завершения диалога результаты звонка, достигнутые договорённости, транскрипт, а также журнал разговора фиксируются в операционной базе данных.

Пол и возраст собеседника определяется с точностью до 97 % со средней погрешностью в 6 лет.

Дмитрий, давайте остановимся на том, как возникла идея.
Концепция возникла в 2016 году. От идеи до выхода проекта в продакшн прошло около года. На старте наш робот умел достаточно хорошо распознавать речь абонента, верифицировать клиента по дате рождения и фиксировать результат разговора.
Сегодня же робот максимально приближен к живому общению – синтез речи настолько реалистичен, что его практически невозможно отличить от человека, робот умеет определять пол, возраст и настроение абонента по голосу, задавать уточняющие вопросы и использовать подходящие фразы-мотиваторы.

Что же нужно сделать потенциальному заказчику, чтобы интегрировать робота в свои процессы? Какую информацию предоставить?
В первую очередь для запуска проекта необходимо разработать и согласовать скрипт, подготовить демо-стенд. Нужно некоторое время на тестирование и внесение корректировок. Кроме того, немаловажным этапом является определение критериев оценки и успешности проекта.
Далее мы приступаем к разработке логики и алгоритма обзвона, определяем время звонков, количество попыток в день. Утверждаем форматы всех документов и отчетов.
Перед запуском в промышленную эксплуатацию – настраиваем и тестируем систему: определяем каналы обмена данными и необходимость интеграции с нашими системами. После этого проект готов к запуску.
Наши клиенты также могут выбрать наиболее подходящий формат взаимодействия. Это может быть оказание сервисных услуг или установка в контур заказчика коробочного решения.
Также сейчас наша команда активно работает над созданием облачной платформы, благодаря которой клиенты смогут начать работу сразу после регистрации в системе и пополнения баланса. Достаточно просто выбрать подходящий скрипт и загрузить базу для обзвона.

Насколько реальная экономия от внедрения вашей технологии? Все равно же потребуется штат в колл-центр, чтобы решать сложные ситуации.
С помощью робота-оператора возможно максимально автоматизировать исходящие и входящие звонки 24/7 с учётом всех часовых поясов. По ряду проектов возможна 100 % автоматизация коммуникаций.
По нашей статистике стоимость минуты разговора робота в несколько раз дешевле, чем минута разговора оператора. Кроме этого, если говорить об эффективности робота, то она не уступает результатам операторов контакт-центра, но при этом роботизированная технология обладает массой преимуществ. Среди ключевых – можно выделить строгое следование заданному скрипту, самообучение модели за счёт уже накопленной истории диалогов, возможность работы с большим объёмом вызовов, что избавляет клиентов от ожидания ответа на линии.

По ряду проектов возможна 100 % автоматизация коммуникаций.


Конечно, с решением сложных нестандартных ситуаций человек справится гораздо лучше. Но проанализировав миллионы разговоров в своём контакт-центре, мы поняли, что подавляющее количество диалогов идёт по однообразным скриптам, а значит могут быть автоматизированы.
В этой ситуации каждая компания, каждый работодатель сможет принимать решение о более эффективном перераспределении ресурсов внутри компании для развития бизнеса, например, перенаправив ресурс операторов на решение других задач.

Работа с должниками далеко непростая –не все граждане корректны и податливы при общении. Возражения, споры – все это окружает профессионального коллектора. Сможет ли робот действовать в таких условиях, например, с возражениями?
В ближайшее время данный функционал будет реализован, на сегодняшний день он находится в активной стадии разработки.
Наш опыт позволит предусмотреть в скрипте максимальное количество аргументов для отработки возражений собеседников. Помимо этого, скоро мы научим нашего робота опираться на исторические данные при коммуникации с одним и тем же клиентом в разный период времени. Например, ранее должник пообещал внести определенную сумму в счет погашения, но оплата так и не поступила. В этой ситуации при повторном звонке робот напомнит ему о данном ранее обещании.

Дмитрий, а может ли технология быть применена в другой области?
Если смотреть глобально, то сферы применения технологии не ограничены, она абсолютно универсальна, подходит для любого сегмента бизнеса и заказать разработку решения под себя может любая компания, у которой есть системные коммуникации с клиентами.
Мы уже проводим пилоты и работаем на постоянной основе по направлениям телемаркетинг, HR и обучение, опросы, справочные службы, страхование, поддержка операций, рекламные кампании, консьерж-сервисы, кросс-продажи, медицина.
И это только начало! Я уверен, что будущее за речевыми технологиями и искусственным интеллектом.

Т.е. через 3-5-10 лет спрос на такие технологии будет только расти?
Безусловно, без нее уже не сможет обойтись ни один бизнес.

В таком случае – какие основные тренды в этой сфере вы видите?
Основной тренд – это внедрение AI технологий в государственный сектор. Причём с использованием решений именно отечественных разработчиков. Уже сейчас большое внимание уделяется биометрии, электронному цифровому профилю и кибербезопасности.
Частные компании работают над максимальной персонализацией – инструменты Big Data позволяют в считанные минуты определить потребности целевого клиента и предложить подходящие именно ему продукт или услугу.
Стремительно развиваются облачные сервисы, автоматизируется всё больше рутинных процессов внутри компаний (например, подготовка стандартной документации роботом-юристом), переводится на робота и часть коммуникаций с сотрудниками – консультации по трудовому законодательству, отпускам и прочим кадровым вопросам.

Что ещё нового в технологиях взыскания?
Много всего! Например, робот-юрист помогает нам на стадии legal collection. Технология актуализирует контактные данные и приводит их к единому формату, определяет территориальную подсудность и готовит документы для подачи в суд.
Если говорить о коммуникациях с клиентами в 2019 году функционал робота-коллектора дополнен консультированием по реструктуризации долга. Автоматизированный агент выявляет потребность клиента в изменении условий погашения кредита, уточняет причину и передаёт информацию соответствующему специалисту банка на рассмотрение.
Также наш модуль распознавания эмоций позволяет более детально проанализировать диалог, определить пиковые моменты проявления эмоций и своевременно скорректировать скрипт. С помощью этой технологии мы можем уделять больше внимания и нашим сотрудникам – предупредить эмоциональное выгорание, скорректировать график работы и отдыха.
В некоторых банках роботы задействованы и в процессах андеррайтинга на стадии принятия решения о выдаче кредита – с помощью анализа операций клиента внутри кредитной организации они выявляют потенциальных мошенников и дают заключение о возможности предоставления займа.

Дмитрий, давайте закончим разговор планами на будущее. Планирует ли АБК расширять линейку технологий, основанных на искусственном интеллекте, учитывая, что в будущем спрос на такие технологии будет только увеличиваться?
Да, это наш основной фокус внимания. В разработке голосовой скоринг, новые модули в системе речевой аналитики, распознавание эмоций абонента в моменте разговора и многое другое. Но об этом более подробно я уже расскажу в одном из следующих интервью.
Нравится 300
Ха-ха 173
Удивительно 109
Грустно 79
Возмутительно 92
Не нравится 67



Ненавязчивая и удобная отправка главных новостей пару раз в недельку

Добавьте "ДОЛГ.РФ" в предпочтительные источники в Яндекс.Новостях, чтобы Вы могли первыми узнать о главных новостях банкротства, долгов, финансового сектора и судебной практики.

Поделиться новостью:
Новости партнеров