Сбербанк запустит операционную модель для подбора оператора кол-центра по нейропрофилю
Сбербанк запустит операционную модель для подбора оператора кол-центра по нейропрофилю. Об этом CNews сообщили представители Сбербанка.
Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления Сбербанка: «"Сбером" совместно с Лабораторией нейронаук и поведения человека Андрея Курпатова в начале 2024 г. была протестирована модель нейропрофилей. Суть заключается в том, что на основании нейропрофилей оператора кол-центра и клиента подбирается оптимальная пара. Это позволяет повысить эффективность урегулирования. В ближайших планах — внедрение операционной модели, которая займётся таким подбором пар».
Также Александр Ведяхин рассказал о других ИИ-решениях в сфере розничного взыскания и урегулирования.
Так, ИИ-помощник CoPilot на основе данных «СберПрофиля» дает подсказки оператору во время разговора с клиентами. Модель Speech2Text рекомендует продукты, которые можно предложить клиенту для решения его проблемы. Робот, разработанный дочерней компанией АБК, сегодня выполняет 90% звонков клиентам, забирая на себя рутинные задачи.
Команда розничного взыскания и урегулирования одной из первых в Сбербанке встроила нейросеть в свои процессы. Искусственный интеллект анализирует все предыдущие диалоги с клиентом и даёт оператору информацию о его занятости, причине просрочки, обещаниях об оплате. Таким образом, сотруднику не приходится выяснять это у самого клиента или искать данные в автоматизированных системах банка. Взаимодействие с клиентом становится более персонализированным.
Кроме того, нейросеть GigaChat Сбербанка помогает банку обрабатывать отчёты арбитражных управляющих — она делает это в 12 раз быстрее, чем сотрудник. В зависимости от полноты отчёта GigaChat отвечает на вопросы о количестве кредиторов должника, размере их требований, затраченных арбитражными управляющими средствах, оспоренных сделках и так далее. Нейросеть банка также может давать сотруднику 16 рекомендаций о дальнейших действиях по работе с проблемным активом.
