Вопрос применения искусственного интеллекта для повседневных задач поднимается не первый год. Но как далеко на самом деле продвинулся искусственный интеллект в своей способности помогать людям и насколько возможно его использование для улучшения клиентского опыта? Чтобы разобраться в этом, мы пригласили на интервью специалиста, давно и не понаслышке знакомого с ИИ-инструментами – Елену Тихонович, директора Центра клиентской поддержки Сбер Банк Беларусь.
Елена, некоторое время назад тема ИИ переживала настоящий бум, но сейчас, когда шум утих, можно ли говорить, что это действительно хорошее подспорье специалистам, в том числе в клиентском сервисе?
Исходя из нашего многолетнего опыт работы с разными инструментами искусственного интеллекта, отвечу так: то, что мы использовали на старте, в 2017 году, или используем сегодня, например, голосовые ассистенты, речевая аналитика, голосовая биометрия, все это очень хорошо себя показало. Сейчас с их помощью мы на ежедневной основе получаем определенный процент автоматизации операций при работе с клиентами – 40% при общении голосом и 70% при общении в чате. Это помогает переключать высвободившихся операторов на более сложные вопросы от клиентов, на задачи, которым требуется больше времени на решение. А для клиента такая автоматизация помогает сократить время ожидания. Поэтому для нас искусственный интеллект в клиентском сервисе – действительно хороший помощник.
Кроме того, использование ИИ помогает нам получать разнообразные инсайты. Например, речевая аналитика дает понимание для оптимизации клиентского пути. Наши клиенты – люди очень разные, кому-то из них нравятся нововведения, кому-то – не очень. Да и не все наши внедрения, прямо скажем, просты для восприятия. Мы стараемся отследить недовольство и вовремя предложить помощь. И люди чувствуют нашу заботу. Они видят, что их пожелания, предложения находят отклик в продукте, происходят изменения. Все это влияет на лояльность в положительную сторону.
А что можно сказать про самостоятельность? Как вы считаете, искусственный интеллект уже «дорос» до того, чтобы выполнять всю работу сам или пока это инструмент, который нужно использовать параллельно с работой руками?
Опять же, по нашему опыту скажу, что искусственный интеллект может работать автономно, но только при условии, что процессы определены, отлажены, есть четкие алгоритмы и правила. Если же речь идет про комплексные процессы, скажем, сложный банковский продукт или разбор непростой ситуации, здесь он занимает позицию помощника и находится за человеком, никак иначе. Потому что даже простые задачи и запросы, которые он может решать самостоятельно, должны подвергаться постоянному мониторингу и контролю на предмет соответствия тем самым правилам и алгоритмам, и это нельзя упускать. Да, любой ИИ должен постоянно обучаться, чтобы познавать новые клиентские кейсы и соответствующим образом на них отвечать, но этот процесс не должен быть бесконтрольным. Мониторинг, проверка его работы – все это должно быть таким же обязательным, как и обучение.
Судя по тому, что сейчас происходит в области развития искусственного интеллекта, – да, достигнут большой прогресс, роботы становятся все более способными к принятию решений, к выполнению задач без вмешательства человека. Но мы в Сбере не стремимся идти по пути замены специалиста на искусственный интеллект, наша первоочередная задача – сделать ИИ помощником человека, а не его полноценным аналогом.
И тут сразу хочется спросить про выгоду, которую получает компания благодаря оптимизации работы сотрудников с помощью искусственного интеллекта. Вы можете поделиться какими-то цифрами, рассказать, насколько это помогает Сберу?
Конкретно в деньгах не скажу, но вы понимаете, что по большей части это история про оптимизацию затрат, от которой выигрывают все. И перечисление можно начать с высвобождения сотрудников, о котором я говорила ранее. Например, голосовой бот, чья первостепенная задача автоматизировать рутинный трафик, очень помогает операторам снимать с себя нагрузку. Этот бот сейчас содержит 130 сценариев для обслуживания клиентов, он постоянно развивается, и чем большее количество сценариев мы накапливаем, тем сильнее высвобождаем персонал для других действий, в которых требуется именно человеческое участие: разбор сложных кейсов, серьезные банковские операции и так далее. Здесь можно посчитать по количеству звонков, мы высвобождаем около 40% телефонного трафика в месяц, это примерно 10-15 человек, которые могут заняться другими задачами. Вдобавок у нас в помощь операторам хорошо работает поиск по базе знаний. Клиент формирует запрос, а искусственный интеллект помогает оператору найти точный ответ, сокращая время на раздумья. Это помогает и новичкам на старте, и опытным сотрудникам, которые, например, были в длительном отпуске, подзабыли что-то. Это один из лучших наших кейсов, потому что любому сотруднику может потребоваться такого рода помощь.
С оптимизацией помогает и уже упомянутая речевая аналитика. Благодаря ей мы можем быстро обнаружить претензионное обращение и урегулировать спорные моменты еще до обращения клиента в офис. То есть, поймать претензию на самом раннем этапе или даже предотвратить ее появление. Человеческих ресурсов не хватит для того, чтобы вылавливать из всего объема звонков негативные ситуации. А вот инструмент на это способен. В конечном итоге это помогает избежать оттока клиентов, а также поднимает лояльность – клиенты снова видят заботу о себе, подчас опережающую их пожелания.
Еще один пример оптимизации работы сотрудников, который тоже работает на то, чтобы клиенты чаще к нам обращались, это формирование релевантных предложений с помощью ML-моделей. Мы изучаем потребности клиента, смотрим, чем он уже воспользовался, а после на основе анализа представляем то, что может его заинтересовать. Так работает, например, программа лояльности – мы предлагаем только тот кэшбек, который действительно будет полезен конкретному держателю карты. Такой программируемый подход очень упрощает работу наших аналитиков.
Сотрудники наверняка рады появлению таких помощников, а что можно сказать о клиентах? Как они реагируют на постоянное появление новых технологий, да еще в финансовой организации, где все должно быть стабильно и предсказуемо?
Это правда, банки воспринимаются, как гарант стабильности, но это совсем не значит, что они не должны идти в ногу со временем. Например, для того, чтобы бороться с мошенниками, которые постоянно изобретают все новые способы обмана, нам тоже нужно совершенствовать методы защиты. Сейчас у нас для этого используется голосовая биометрия – продукт, тоже включающий в себя искусственный интеллект. Если коротко, эта технология заключается в снятии «слепка» с голоса клиента, конечно же, с его согласия. А после – использование этого слепка для быстрой идентификации клиента при обращении в контактный центр. В том числе в тех случаях, когда под видом владельца счета звонит мошенник.
Что касается изменений - с 2017 года их добавилось много, и мы стараемся постоянно спрашивать у клиентов, как им наши нововведения. Мы проводим и опросы удовлетворенности, и дни клиентского сервиса – постоянно собираем обратную связь разными способами. Зачастую во время сбора обратной связи демонстрируем прототипы наших новых сервисов либо спрашиваем клиентов о том, как бы они отреагировали на предполагаемые изменения. Эти мероприятия помогают нам оптимизировать клиентский путь, совершенствовать наши сервисы. Вот вам пример: в одном из опросов в рамках дня клиентского опыта мы уточняли, насколько люди готовы доверить решение вопросов нашему голосовому боту. Больше половины респондентов ответили положительно. И на мой взгляд, эта цифра вполне отражает желание, по крайней мере, части выборки переходить к взаимодействию с искусственным интеллектом, обращаться к нему за помощью.
При этом критики таких перемен у нас тоже имеются. Но мы и им уделяем внимание: стараемся заниматься их обучением, адаптируем сервисы нашего голосового бота под их потребности, пробуем, экспериментируем, переделываем, возвращаемся за обратной связью. Все это для того, чтобы критик немного «оттаял», превратился сначала в нейтрала, а потом и в промоутера со временем. Думаю, что в любом бизнесе найдутся люди, не готовые к инновациям, сложно воспринимающие изменения, и это нормально. Мы принимаем это, уделяем таким людям внимание и время, и число промоутеров у нас ежегодно увеличивается. Начинали мы с 30 с чем-то процентов, а сейчас последнее значение, которое мы получили, – уже 68%. Считаю, что это неплохой результат.
Вы уже упомянули, что искусственный интеллект позволяет немного освободиться от рутинных задач. А что касается более творческих процессов, поможет ли ИИ сотрудникам и в этом вопросе?
Да, в этом плане искусственный интеллект тоже может стать хорошим помощником. Например, найти шаблон для презентации и вставить туда необходимую информацию. Сгенерировать иллюстрации, текст, сформировать отчет на любой позиции – с этим помогают собственные разработки Сбера, например, GigaChat, Кандинский. Я сама частенько использую эти нейросети как в работе, так и в личной жизни – написать поздравление, придумать оформление праздника и так далее.
Хочется теперь немного заглянуть в будущее. Как вы считаете, при таком успешном внедрении искусственного интеллекта в повседневную жизнь, перейдет ли общение «человек-человек» в разряд привилегированных, доступных, например, только некоторым сегментам?
С точки зрения сегмента скажу, что и сейчас есть различия в обслуживании. Например, вип-клиенты сегодня у нас обслуживаются только человеческими ресурсами. Тем более, в сложных банковских ситуациях, которые в большей степени характерны для вип-сегмента, искусственный интеллект не способен принимать решение самостоятельно, сколько бы данных у него ни было, насколько бы он ни был развит. Тем более, сложные финансовые операции, которые чаще встречаются именно в вип-сегменте, проще доверить человеку, а не бездушной машине. Поэтому такие клиенты, учитывая их значимость для бизнеса и статусность, всегда будут обслуживаться в Сбере именно с участием человеческого ресурса. Да, другие сегменты мы сейчас частично обслуживаем с использованием ИИ, но специально разделять общение «человек-человек» и «человек-робот», монетизировать человеческое общение, возвышать его над другим и делать эксклюзивом у нас планов нет.
И все-таки, волнующий многих вопрос: заменит ли ИИ живых специалистов или нет?
Я бы сказала, что повода для переживаний нет. И так мы уже проговорили, что ИИ не может на данный момент работать автономно. Простые задачи решать – да, подчас куда лучше живого специалиста. Но для более сложных кейсов ему не хватает гибкости, эмпатии и креативности, то есть, того, что присуще именно человеку. Это касается не только банковской сферы, но и любой другой: везде есть сложные процессы, которые без участия человека, его контроля и принятия окончательного решения в принципе невозможны. Поэтому в ближайшей перспективе я бы рассматривала ИИ только как хорошего помощника для рутинных задач, для повышения эффективности этой работы, для улучшения качества жизни и высвобождения времени, чтобы просто жить и получать удовольствие от жизни, заниматься чем-то более интересным, а рутину отдать роботам.
И напоследок, Елена, учитывая ваш большой опыт работы с таким инструментом, что бы вы посоветовали людям, которые сейчас только начинают смотреть в сторону внедрения искусственного интеллекта в рабочие процессы?
Здесь я могу дать несколько советов. Прежде всего, надо определить цель: для чего вы собираетесь внедрять искусственный интеллект в свой бизнес или проект. От этого зависит очень многое, потому что цель определит правильный выбор инструмента и подходы для реализации проекта. Вторым пунктом, пожалуй, назову исследования рынка предложений для понимания суммы необходимых инвестиций. Прямо скажем: внедрение искусственного интеллекта в свои процессы – удовольствие не из дешевых, даже несмотря на то, что на рынке полно предложений. Но надо понимать, что потребуется приличный бюджет, а значит, окупаемость инвестиций тоже надо представлять наперед. В-третьих, одновременно с этим надо оценить объем данных, с которым будет стартовать ваш проект на основе искусственного интеллекта. Достаточно ли этих данных, насколько они качественные, ведь любая ML-модель, любой ИИ-инструмент потребует большого объема качественных данных даже для того, чтобы просто начать. Я уж не говорю про дальнейшее обучение и развитие. И еще один совет – сотрудничать с экспертами, обмениваться мнениями, смотреть на чужой опыт. Довольно много компаний уже прошли путь, на который вам только предстоит вступить, так почему бы не ознакомиться заранее с их ошибками и трудностями? Именно для того, чтобы в конце концов поймать свою «волну», необходимо постоянно находиться в море релевантной информации, быть в фокусе и отслеживать ситуацию на рынке.
➡️ Какое место занимают деньги в заботе о клиентах? Интервью с руководителем по управлению клиентским опытом Альфа-Банк Беларусь Марией Дылец. https://oprosso.ru/landing/blog/study/kakoe-mesto-zanimayut-dengi-v-zabote-o-klientakh/
➡️ Как дизайн-мышление влияет на клиентоцентричность? Интервью с CX- и UX-исследователем, практиком дизайн-мышления Антоном Бессоновым. https://oprosso.ru/landing/blog/study/kak-dizayn-myshlenie-vliyaet-na-klientotsentrichnost/
➡️ Что нужно учесть в вопросах для анкеты? Составили чек-лист для проверки перед запуском опроса. https://oprosso.ru/landing/blog/study/chto-nuzhno-uchest-v-voprosakh-dlya-ankety/