Как внедрить искусственный интеллект в банк, чтобы стать удобнее для клиента, остаться безопасным и соответствовать регуляции на примере TalkBank.
Еще в 2016 году компания TalkBank первой в мире запустила банк на базе искусственного интеллекта. Стартовав как необанк в мессенджерах, мы развивали технологию, строили свою платформу, позволяющую клиентам получать услуги, общаясь не с живым оператором, а с роботизированной системой. При этом общение проходит не только в рамках базовых функций — например, получение баланса или проведение платежа, но и в случаях обращений в поддержку, когда у клиента что-то пошло не так, ему требуется консультация относительно условий обслуживания или каких-то технических параметров, или если у него есть предложения или жалобы. Все это автоматизировал для нас искусственный интеллект.
Настраиваем ИИ для работы с клиентами
Конечно, сказать проще, чем сделать. Потребовалось несколько лет для того, чтобы построить действительно мощную платформу, которая обеспечивала бы несколько задач при работе с клиентами.
Понимание клиента
Первое — это, конечно, понимание самих запросов. Поэтому мы создали несколько решений для работы с самими обращениями, — текст, голос и в целом понимание контекста, в котором находится клиент. Причем не только контекста, заданного диалогом, но и контекста, предусматривающего использование наших услуг. Здесь важно понимать, как клиент пользуется банковской картой, какие обращения у него были, какие параметры у него есть с точки зрения финансовых, социальных, демографических и других аспектов, связанных с действием сервисов, в том числе общения с нашим ботом.
Все это реализовано в разрезе не конкретного диалога, а в целом того, какой стиль общения выбирает клиент, в какие периоды и с какими задачами чаще обращается в бот, и так далее. То есть профилирование клиента реализовано так, чтобы быстро понять те слова, которые клиент сообщает сервису. Бот понимает обращение в рамках не только общей лексики, но и лексики конкретного клиента, его настроения и подходов.
Скорость реакции
Затем всему этому нужно было придать оперативность. Чем сложнее становилась система, тем дольше обрабатывались запросы. Следовало выстроить мощную систему с целым рядом внутренних оптимизаций для того, чтобы клиент получал ответы максимально быстро.
Здесь, конечно, важна предиктивная способность искусственного интеллекта, чтобы он с высокой вероятностью заранее угадывал, как пойдет диалог и что потребуется клиенту. Поэтому очень полезен профиль, который мы создаем вокруг клиента.
Достаточный функционал
Третий блок — это наполнение нашего сервиса функционалом с точки зрения интеграций с банками-партнерами, страховыми компаниями и другими финансовыми и нефинансовыми организациями. Это необходимо, чтобы наш сервис был не просто еще одним банковским приложением в «Телеграмме» или другом мессенджере, а действительно стал помощником, с которым клиент мог решить не только базовые проблемы, но и все свои задачи. Чтобы он обращался не только когда что-то пошло не так, но и за дополнительными сервисами, приобретал и оплачивал эти сервисы, получал тот же кэшбек и т. д.
Построение платформы
Важной задачей было построение платформы по правильной оркестрации всех внешних сервисов и интеграций, потому что их число, наверное, уже перевалило за сотни. Есть сервисы довольно крупные, а есть микросервисы с очень узкой функциональностью. Но в совокупности все это позволяет клиенту комфортно пользоваться сервисом и понимать, что компания заботится о нем, что TalkBank предоставляет действительно необходимые и уместные сервисы.
Конечно, важно не только наличие сервисов как таковых или удобный интерфейс, который позволяет их получить, но и понимание контекста жизни клиента: когда ему эти сервисы предлагать, в какой форме, когда подсказывать их возможность использования. Для этого тоже пришлось настроить очень много логических процессов, с оптимизацией которых в том числе работает искусственный интеллект и машинное обучение.
Вопросы безопасности
Все это должно быть абсолютно безопасно для клиента, ведь сам сервис является банковским финтех-сервисом, и вопрос защищенности данных критически важен. При этом нужно понимать, что есть работа с внешними сервисами, платежными сервисами, есть вопрос идентификации клиента, работа с персональными и карточными данными. Необходимо все это учесть в архитектуре и соответствующим образом защитить такие ...