- Добрый день, вы звоните в банк! Если ответил робот, значит, у нас уже внедрён ИИ. Если человек, значит, ждём, пока ИИ дорастёт до выполнения всего регламента.
Итак, сегодня в России ИИ — это гаджет для крупных банков. Сбер, ВТБ, Тинькофф любят хвастаться цифрами: 70% звонков за секунды, Олег со всеми шутит, МТС Банк автоматизировал отпуск операторов. В остальных банках роботы ещё учатся, ожидают сертификации, накапливают фразы и кейсы, и пока не знают точно разницу между “перевести деньги” и “показать мем”.
Банки России: кто уже с ИИ, а кто нет?
Группа 1. Банки с рабочим ИИ контакт-центром: Сбербанк, ВТБ, МТС Банк, ПСБ (Промсвязьбанк), Альфа-Банк, Т-Банк
Группа 2. Банки, у которых ИИ в контакт-центре либо в пилоте, либо работают пока только базовые чат-боты:
Газпромбанк, Совкомбанк, Росбанк, ЮниКредит, Райффайзенбанк.
Что же произойдёт, когда ИИ доберётся до каждого банка?
Очевидно, что этот путь мы проходим не первые. Все банки проходят тест на выдержку у клиентов. В лидерах мощные модули, но небольшим банкам нужны решения попроще. ИИ в таком банке будет иногда ошибаться, повторять “Введите номер телефона после сигнала” трижды, а иногда может посоветовать заказать кредитную карту, если клиент спросил про ипотеку.
Сага о внедрении ИИ в колцентрах малых и средних банков
Акт 1. Хотите, чтобы ваш банк стал цифровым? Добро пожаловать в мир реальных проблем.
У каждого второго банка старенькая инфраструктура, которая «ещё помнит DOS», а бюджеты не позволяют завести собственный дата-центр. Придется что-то придумывать с облаком.
Данные хранятся по принципу «кто как придумал», а еще нужна сертификация, проверки, вечные отчёты для регулятора. А кадры? Только если кто-то из IT согласится “совмещать роли” (и техподдержка, и аналитик, и тестировщик в одном лице).
Акт 2. Как «исхитрится»?
Использовать “лайфхаки”. В ход идут облачные платформы, зачем строить сарай, если можно арендовать лофт? AI-as-a-Service доступен и для средних, и для маленьких. Помогают финтех-партнеры: совместные чат-боты, SaaS для быстрого старта, обмен экспертизой.
1. Важнейший лайфхак - коллаборация с большими производителями ПО для контакт-центров. Вместо того, чтобы “изобретать велосипед”, лучше интегрировать готовые решения (Oktell, Naumen и т.д.), покупать модули и дорабатывать вместе с вендором. Это даст скорость запуска, снизит риски и добавит техподдержку на рыночном уровне.
2. Пошаговое внедрение. Сначала MVP на клиентскую поддержку, потом AI для «антифрода» и «скоринга», потом анализ «звонков счастья».
3. Чистка и стандартизация данных. Не заведешь чистую базу, не сможешь внедрить ИИ.
Акт 3. Внедрение. От клиентского опыта до конкурсов шуток
Малые банки любят начинать с чат-бота, когда на вопрос: «Сколько времени займёт оформить вклад?», отвечают: «Пройдите идентификацию. Сейчас робот проверит...»
Но теперь надо быстро учиться, дорабатывать “на ходу” и смеяться вместе с клиентом. Единственный оставшийся оператор должен будет объяснить клиенту, что робот учится, недавно посмотрел вебинар по продажам, но завтра все будет хорошо.
Резюме.
Малые и средние банки смогут внедрять ИИ, если возьмут курс на облако, союз с финтехами и пошаговое развитие. Но главным преимуществом малых банков останется человеческое отношение к клиентам с долей самоиронии. Подозреваю, что после внедрения массового ИИ в банках сервисы станут быстрее, а настроение клиентов лучше. Главное, чтобы робот не выдавал кредит, когда не просят.