Голосовой и текстовый ассистент
Автоматизация контакт-центра
Клиент и отрасль
Наш клиент — контактный центр крупной финансовой компании с активной базой более 10 млн клиентов.
На фоне роста бизнеса возникла задача сохранить стабильный уровень дохода без увеличения численности операторов. Требовалась автоматизация типовых обращений при сохранении качества обслуживания и лояльности клиентов
Цели и задачи проекта
Основной целью стало внедрение голосового и текстового ассистента, способного обрабатывать типовые обращения клиентов без участия оператора.
При этом было важно сохранить высокий уровень доверия к бренду. Ассистент должен был работать предиктивно — понимать контекст обращения на основе анализа транзакций, действий клиента в банкоматах и его типичного поведения.
Операторы сохранялись для решения экспертных вопросов, но их работа также должна была быть усилена системой подсказок и рекомендаций в процессе диалога.
Выполненные работы (оказанные услуги)
Достигнутые результаты
В п ервые месяцы работы ассистента количество голосовых обращений сократилось более чем на 50 процентов, а текстовых обращений в чате — более чем на 70 процентов.
Дополнительно в 30 процентах случаев система помогала операторам ускорять обслуживание за счёт подсказок и рекомендаций, сокращая время обработки запроса.
Использованные технологии и инструменты
Внедрена Business Rules Management System, реализован интерфейс управления голосовым и текстовым ассистентом, выполнена интеграция с CRM и телефонией банка.
Выводы
Проект показал, что автоматизация может быть дружелюбной и незаметной для клиента. За счёт предиктивного анализа действий в точках взаимодействия с банком удалось предвосхищать вопросы и снижать нагрузку на контактный центр.
Даже при переводе клиента на оператора автоматизация продолжала работать в фоновом режиме, усиливая экспертизу сотрудника.
В процессе реализации были протестированы различные технологии распознавания речи и обработки естественного языка. Поскольку для банка критично предоставлять корректную информацию, была выбрана модель, сочетающая искусственный интеллект, обучен ный на нормативной документации, и элементы ручного управления в чувствительных сценариях.
В результате достигнут высокий уровень автоматизации без потери качества обслуживания и репутации бренда.