Кирилл Царев, СберБанк: «Лояльность клиента важнее сиюминутной выгоды»
— СберБанк — это миллионы клиентов и множество продуктов и сервисов для каждой категории. Вероятно, без помощи искусственного интеллекта управлять такими масштабными процессами невозможно. Расскажите, в каких процессах банковской розницы ИИ сейчас незаменим?
— Если говорить о финансовых услугах для населения, это прежде всего кредитование, то есть процесс принятия решений по кредитам. В этом году «Сбер» первым в России полностью перевел розничный кредитный процесс на собственное программное обеспечение. Система «СберКМ» может обработать до 1,2 млн кредитных заявок в день. Сегодня 99% розничных кредитов выдаются в режиме реального времени на основе моделей искусственного интеллекта. Клиенту не нужно предоставлять никаких дополнительных данных, все происходит автоматически без участия человека. В результате клиент получает ответ за пару минут.
— Ипотечный кредит — более персонализированный продукт, как в нем работают модели ИИ?
— Процесс ипотечного кредитования в «Сбере» уже давно включает не только выдачу заемных средств, но и весь комплекс сопутствующих услуг — от поиска недвижимости до регистрации жилья. Все эти сервисы доступны на онлайн-маркетплейсе недвижимости «Домклик». Чтобы помогать людям быстрее находить подходящие квартиры, мы развиваем рекомендательные системы — формируем персональные подборки на главной странице, оптимизируем поиск. Все это ускоряет подбор жилья.
Еще один корневой ипотечный процесс — прогнозные модели для анализа цен. Мы проводим скоринг объектов недвижимости. Наши модели интегрированы в процесс автоматического одобрения и ускоряют выдачу ипотеки.
Мы также развиваем инструменты анализа цены, чтобы дать всем участникам рынка, в том числе профессиональным (агентам, продавцам, покупателям), информацию для принятия решений и аргументировать стоимость объекта. Это позволяет быстрее выйти на сделку.
Виртуальные ассистенты консультируют клиентов на всех этапах ипотечного процесса — сразу же реагируют на их вопросы и быстро решают типовые задачи.
Востребовано и компьютерное зрение. В «Сбере» гигантский документооборот — автоматизация ускоряет и упрощает подачу документов. ИИ оценивает качество документов, распознает данные и передает их между CRM-системами. А еще определяет тип объектов недвижимости по их фотографиям в объявлениях или отчетах об оценке.
Кроме того, алгоритмы учатся выдавать только актуальные объявления в поиске. Ну и, конечно, у нас есть антифрод на базе ИИ, чтобы обезопасить пользователей от любых мошеннических действий, решая все проблемы в моменте.
— Получается, процесс ипотечного кредитования у вас полностью автоматизирован?
— В 2023 году мы сделаем его еще более комфортным. Мы планируем запустить новую модель рекомендаций на главной странице сервиса «Домклик». Она сможет предлагать варианты объектов недвижимости в зависимости от сегмента клиента. Более точный сегментный подход — это то, что мы будем внедрять не только в ипотеке, но и во всех розничных банковских процессах.
Дальнейшее развитие получит и процесс коммуникаций с клиентом. Сейчас решение на базе ИИ уже используется — в этом году «Домклик» перевел с кнопочного меню на голосовое основные процессы коммуникаций, в следующем году продолжим совершенствовать эту работу.
— Какие технологии искусственного интеллекта для розничных клиентов в вашем банке считают перспективными и в какие направления вы сейчас инвестируете?
— Уже сейчас клиенты могут самостоятельно использовать виртуальных ассистентов «Сбера», которые экономят время на решении рутинных задач. Для этого достаточно говорить с ассистентом как с человеком: попросить помочь и задать свой вопрос. Наш приоритет на следующий год — настроить систему сервисных рекомендаций на основе наших знаний о жизненных ситуациях клиентов, чтобы мы могли предлагать им наиболее актуальные продукты и услуги и у них не возникало потребности обращаться к нам с вопросом. Решать подобные задачи нам помогает как классическое машинное обучение, так и глубокие нейронные сети.
Также мы широко используем технологии обработки естественного языка, в том числе внедряем модели-трансформеры на основе самых современных архитектур. Уже применяем их, чтобы автоматизировать работу контактного центра с помощью голосовых и текстовых ботов.
Технологии распознавания и анализа речи позволяют в режиме реального времени отслеживать реакции клиентов на новые обстоятельства. Мы видим структуру и суть вопросов, их объем, и это помогает понять, как клиенты относятся к изменениям.
Технологии ИИ помогают нам автоматически выявлять ошибки или, напротив, примеры отличного сервиса в работе оператора, распознавать эмоции клиентов и рисковые ситуации в режиме онлайн. Раньше мы оценивали только 1% обращений, делали это вручную и долго. А сейчас система автоматически проверяет 30% звонков, из оставшихся 70% выборочно вручную проверяются те, что вызвали подозрения. Полученные данные используем для обучения сотрудников.
Чтобы клиенты могли как можно быстрее связаться с нами, мы прогнозируем нагрузку контакт-центров, составляем оптимальное расписание работы операторов. ИИ помогает нам на самых ранних стадиях узнавать о признаках, которые говорят о «выгорании» сотрудника, чтобы вовремя помочь ему. Здесь мы тоже используем и классическое машинное обучение, и нейронные сети. И, наконец, то, насколько клиенты довольны нашими сервисами, мы тоже измеряем с помощью ИИ.
Эти измерения, которые мы регулярно проводим, показывают, что клиенты ценят наш подход, а это для нас самое главное — лояльность клиента. Ведь мы хотим быть с клиентом на протяжении всей его жизни, из года в год оправдывая его доверие.