Как искусственный интеллект помогает обслуживать клиентов

— Как цифровизация влияет на развитие продуктовой линейки для корпоративных клиентов? 

— Цифровизация — это в первую очередь удобство. Все начиналось с того, что наши клиенты были вынуждены приносить в банк кипы документов, чтобы провести элементарные платежи. Вы же помните фразу «бухгалтер уехала в банк»? А ведь так было еще несколько лет назад. Банки работали до двух часов, а потом сотрудники до вечера вручную разбирали эти платежки. Конечно, клиентов это крайне раздражало.

Помню, когда я пришел в 2016 году в наше отделение, клиент задал простой вопрос: «А это нельзя сделать через интернет?» Ответ был очевиден уже тогда: все можно сделать через интернет, осталось только аналоговые продукты привести в цифровой вид. 

В этом нам очень сильно помогла agile-трансформация, которую банк запустил в 2016 году. Ее суть заключалась в том, что сотрудники бизнеса начали разрабатывать продукты вместе с IT-специалистами и инженерами. И в результате time-to-market (время от начала разработки идеи до ее конечной реализации — Forbes Agenda) мы стали в разы быстрее выводить на рынок готовые продукты и дорабатывать существующие.

Или взять «бумажное измерение». Три года назад мы у корпоративных клиентов, которых у нас порядка трех миллионов, брали порядка 18 000 коробок с документами в квартал — это гигантский объем. Затем мы пять лет должны были хранить эти документы — целые архивы были задействованы. Во втором квартале 2021 года мы взяли меньше 2000 коробок. Разница — в девять раз.  

Кардинально ускорились и в кредитовании. Кредиты в малом бизнесе теперь оформляются за три минуты, уже почти половина кредитов выдается по такой схеме. В среднем бизнесе больше половины обычных кредитов выдается за семь минут. Все документы готовятся автоматически, а искусственный интеллект помогает читать доверенности, которые нам представляют клиенты: он распознает договор, выделяет сущность и сообщает, может ли указанный сотрудник его подписывать. Формирует этот кредитный договор тоже искусственный интеллект. 

Самый ценный ресурс — время. И мы работаем для того, чтобы клиенты занимались своим бизнесом, а всю рутину отдавали нам. 

— Какие новые цифровые сервисы для крупного бизнеса были выведены на рынок за последний год? 

— Мы очень сильно продвинулись в этом плане и смогли оцифровать полный цикл оборотного финансирования. Сейчас мы развиваем сервис цифровых гарантий для участников торгов. 

Следующий фокусный для оцифровки продукт — это инвестиционное финансирование жилищного строительства. Оно растет гигантскими темпами: кредитный портфель банка в этом сегменте превысил 1,5 трлн рублей, мы растем на 100 млрд рублей в месяц. Сейчас стандартный цикл финансирования занимает порядка 40 дней. После того как мы полностью отцифровизируем процесс и модели будут рассчитываться с помощью искусственного интеллекта, этот цикл уместится в пять дней. 

— А если поговорить подробнее о малом бизнесе? 

— Рыночная доля кредитования малого и среднего бизнеса у «Сбера» — порядка 38%. И она тоже растет — может быть, скоро будет в районе 40% благодаря тому, что мы просто ускорили процессы. Более чем у миллиона наших клиентов из малого бизнеса есть открытый кредитный лимит, которым можно воспользоваться в любое время. Например, на цифровых площадках, где предприниматель закупает топливо, сталь и другие ресурсы. 

Это называется «кредит в корзине». Клиент может воспользоваться этим кредитом сразу же после того, как идентифицируется на маркетплейсе по «СберБизнес ID». Это очень удобный инструмент, когда не надо больше ничего заполнять: ты просто подтверждаешь свою личность и указываешь, что этот товар будет куплен в кредит с помощью лимита «Сбера». 

— Поговорим немного о данных. Как вы собираете данные о корпоративных клиентах и насколько детально вы сейчас видите своего клиента? 

— Данные — это наше все. Примерно пять лет назад мы начали строить модели на основе транзакционных данных. Традиционно в банках работают модели так называемых будущих предсказаний и денежных потоков, когда вы со своим клиентом расписываете его модель на определенный период и предсказываете денежный поток. Конечно, в малом бизнесе очень сложно предсказать денежные потоки, поэтому точность данных моделей была невысока. 

Используя транзакционные данные наших клиентов, мы проанализировали, как они рассчитываются друг с другом, как получают выручку, как выплачивают заработную плату, постоянная ли у них команда сотрудников, платят ли они налоги, какие налоги, насколько регулярно. Выяснилось, что эти данные — очень ценный ресурс, поскольку они имеют более высокую предсказательную силу. Точность модели, которая работает на этих данных, выше, чем та, которую мы получали из общения с клиентом. И в итоге потери в кредитовании оказались в два-три раза меньше, чем в традиционных моделях. 

Сейчас у нас порядка 11 000 атрибутов, которые мы выделяем среди транзакционных данных. Их обслуживает более 280 моделей, которые специально валидируются. Это помогает и предсказывать кредитное качество, и устанавливать цену, и назначать клиентам индивидуальные тарифы по разным продуктам, и даже делать специальные сервисы, которые помогают клиентам избегать сомнительных операций. Это позволяет делать массу других вещей, чтобы взаимодействие клиентов с банком было бесшовным, мгновенным и безбумажным. 

— Какова роль искусственного интеллекта в анализе этих данных? 

— Все эти модели работают с помощью инструментов искусственного интеллекта, и мы используем самые последние разработки, чтобы быть точнее и быстрее. Специальные модели используются, например, для мониторинга деятельности компании. Когда компания берет кредит на три-пять лет, очень важно вести мониторинг ее деятельности и проводить раннюю диагностику проблем. 

Иногда компания сама не знает, что у нее проблемы, а мы можем увидеть их раньше и сказать бизнесу об этом. Чем раньше ты начинаешь лечить заболевание, тем выше вероятность успеха. Так же и в бизнесе: чем раньше менеджмент организации озаботится решением проблемы, тем с большей вероятностью она будет решена. 

— К каким финансовым результатам приводит цифровая трансформация? Можно ли посчитать долю «цифры» в доходах «Сбера»? 

— С помощью искусственного интеллекта корпоративно-инвестиционный блок банка планирует заработать около миллиарда долларов в этом году. Это гигантская часть всех доходов, но для нас важнее улучшение клиентского опыта. Сэкономленное время клиентов никак не измерить, но клиенты именно поэтому обращаются к нам. Мы обслуживаем самых требовательных предпринимателей, которые не любят ждать или повторно направлять документы. 

Искусственный интеллект снижает ошибки. Например, наш сотрудник приходит в офис к клиенту и подписывает договор, после этого фотографирует текст, а наша система автоматического распознавания документов проверяет, верно ли стоят печати, все ли подписи собраны, все ли поля договора заполнены правильным образом. 

Если что-то неправильно, система сразу же подсвечивает это в момент подписания, а не когда документы приедут в архив. Ведь если договор недействителен, мы не можем выдать средства клиенту, что очень болезненно для него и ведет к большой задержке. Искусственный интеллект позволяет проводить сделки быстро и безошибочно — именно это и нужно предпринимателям.  

*Информационная поддержка