Революция. Как построить крупнейший онлайн-банк в мире

Кругом говорят, что чаты скоро полностью заменят звонки, но, конечно, это не так. Нужны разные каналы. При этом доля чата постепенно растет. В некоторых направлениях бизнеса доля чата уже составляет 40–50 процентов – это Тинькофф Мобайл, Тинькофф Бизнес, о которых в книге будут отдельные главы. В целом по всем нашим бизнес-линиям по состоянию на середину 2018 года у нас около 25 процентов входящих обращений приходится на чаты.

Мы одними из первых освоили обслуживание клиентов в социальных сетях, когда конкуренты там еще не присутствовали. Человек может обратиться через личные сообщения в Facebook, Twitter, «ВКонтакте», и, конечно, e-mail. С 2010 года мониторим все упоминания нашего бренда и даем ответ, если он требуется.

В начале 2018 года мы начали использовать собственную разработку голосовой биометрии.

Работаем над применением искусственного интеллекта. Летом 2018 года создана новая версия чат-бота, который поддерживает режим «свободного диалога». Если бот не может ответить, то чат идет на сотрудника. Плюс к этому, когда клиент в чате вводит текст, система сразу начинает предлагать ему два-три варианта ответа, если они есть в базе. Уже сейчас без сотрудников обрабатывается около 15 процентов всех чатов, и эта цифра будет еще расти. При этом мы точно знаем, что клиентам важно и живое общение именно с человеком. Уже сейчас некоторые компании в чатах стали сразу выводить сообщение: «вам отвечает не робот, а живой человек», потому что столкнулись с массовым негативом клиентов при ответах ботов. Мы включаем робота только там, где уверены, что это уместно, и делаем это максимально удобно для клиента. Как и везде, здесь нужно искать «золотую середину», разумный баланс: конечно, автоматизация очень нужна, при этом главное здесь не «перегибать».

Автоматизация работает и для сотрудников банка. Например, давно внедрены контекстные подсказки. Весной 2017 года реализовали автоклассификацию запросов: оператор освобождается от выбора темы обращения. Система по ключевым словам выдает вариант, одобряемый нажатием кнопки. В случае ошибки – даже при старте проекта их меньше 10 процентов – сотрудник меняет тему. Мы уже получаем здесь существенную экономию.

Искусственный интеллект мы хотим дальше развивать и на звонках. Мы хорошо продвинулись в переводе звонков в текстовый формат, что позволяет глубоко анализировать практически все звонки, и здесь ищем интересные возможности для бизнеса.

Если брать все входящие обращения, то на кол-центр приходится только 10 процентов (90 процентов решаются самостоятельно в мобильном приложении, в интернет-банке), но это самые сложные случаи. Человек звонит в кол-центр или задает вопрос в чате, если проблему по-другому не решить. Почти не осталось тех, кто хочет просто узнать баланс. По ерунде люди не звонят, в том и сложность автоматизации.

В последнее время активно развиваем обслуживание в мессенджерах. В Viber и Telegram запустились осенью 2016 года. WhatsApp отстает и пока не дает официальные каналы. В целом доля чатов через мессенджеры, как ни странно, довольно небольшая – видимо, клиентам удобнее чатиться сразу из нашего мобильного приложения.

У сотрудников единый интерфейс, куда приходят сообщения из чатов, мессенджеров и социальных сетей.

Внимательно смотрим на новации в биометрии. Летом 2014 года совместно с NICE Systems внедрили распознание по голосу. Система за несколько секунд идентифицирует клиента в начале разговора. Ему не надо произносить специальных фраз: любой фрагмент речи сравнивается со слепком из базы данных.

Если голос сверен, мы сильно упрощаем идентификацию. Можно уже не спрашивать кодовое слово.

Экономит не только банк, но и пользователь тратит меньше времени. А любое благо для клиента в конечном счете это повышение лояльности, LTV (life-time value) и прибыли.

За это внедрение лондонский журнал The Banker дал нам премию «Технологический проект года» в номинации «Обслуживание клиентов». Оливер Хьюз и Сергей Буланкин еле-еле смогли откопать в Англии бывшего военного, который рассказал, как на практике работает распознавание. Надеюсь, их не посадят за шпионаж. До сих пор голосовую биометрию реализовали далеко не везде, а в момент внедрения было сложно найти хоть один референс.

Система основана на математике высокого уровня и частотной физике – все, как мы любим. Не все идеально, но огромное количество звонков обрабатывается с высокой точностью. В начале 2018 года мы начали использовать собственную разработку голосовой биометрии, и буквально за несколько месяцев наше решение опередило разработку NICE и по качеству, и по эффективности.

Также смотрим на эмоциональную голосовую биометрию. В потенциале это поможет вычислять мошенников. Системы не зависят от языка и производят сильное впечатление, распознавая волнение, радость, злость. Они пока используются в продвинутых службах безопасности, например, в аэропортах с повышенной угрозой терроризма.