Finbot 2020: Тренды банковских чат ботов среди лидеров рынка

30 июня состоялась онлайн-конференция Finbot 2020 — кейс-конференция о чат ботах, роботах в голосовых каналах и виртуальных помощников для банков, на которой Игорь Лужанский (со-основатель Chatbots.Studio) вместе с Владимиром Ястребковым (Руководитель дирекции развития продуктов и технологий в Группе ВТБ) рассказывали о совместном кейсе создания чат бота в Facebook Messenger.

Кроме презентации кейса Chatbots.Studio, на конференции прозвучали другие значимые на наш взгляд кейс-сессии про чат боты и виртуальных помощников от представителей Сбербанка, группы банков ВТБ, Альфа-банка, Accenture, Райффайзенбанка, Росбанка, Тинькофф и других банков. 

В обзоре мы хотим коснуться особо интересных достижений, прозвучавших на конференции.

ВТБ: как бороться с обвалом оценки качества в период пандемии

Кратко о чат-боте. В декабре 2018 года у клиентов банка появилась возможность получать первые консультации от чат-бота в мобильном приложение. Введение бота в массовую эксплуатацию заняло у команды около 5 месяцев (дек 2018- апрель 2019).

Во время пандемии резко вырос объем трафика, поступающего как в чат банка ВТБ, так и на горячую линию. Это был непростой период и действовать приходилось в режиме остановки огня. Александр Раихин поделился историей решения проблем, связанных с пандемией.

Проблемы, возникшие в период пандемии:

●      Увеличилось число обращений клиентов в контактный центр и чат в мобильном приложении  

●      Тематики с часто задаваемыми вопросами существенно изменились и продолжили меняться в короткие сроки

Для оценки качества работы чат-бота в команде используется метрика CSI, измеряемая по 5-ти бальной шкале. Метрику ввели в декабре 2018, после создания пилотной версии чат-бота.

Решение проблем:

●      Расширили каналы обслуживания клиентов и запустили ботов в интернет-банке и Viber

●      В короткие сроки запустили бота на прием заявок на кредитные каникулы

●      Ежедневные релизы новых сценариев бота или даже по 2-3 раза в день и анализ популярных тематик, фокус на 5-10 тематик

●      Увеличение количества переспросов

●      Фокус на отрицательную обратную связь клиентов и устранение проблем

Таким образом, устраняя возникшие проблемы в чат-боте, команде удалось за период с марта по июнь справиться с запросами пользователей, не допустить снижения оценки качества работы бота и даже выйти на более высокий показатель, чем был до пандемии — с оценки 4.42 на конец марта выйти на 4.52 к концу июня.

В перспективе банк планирует запустить чат-бот на сайте и в Telegram.

 

Сбербанк: выведение на рынок чат бота для юридических лиц

Сбербанк на конференции представляла Софья Макушова, владелец продукта «Чат бот для ЮЛ». 

Среди юридических лиц Сбербанк предоставляет услуги для 2.4 млн клиентов, которых обслуживает почти 4 тысячи сотрудников. Чат бота для юридических лиц банк запустил в 2019 году и уже к концу года онлайн-чат обслуживал 9% заявок среди других каналов общения с клиентом. Уже на тот момент компания отметила снижение стоимости обслуживания клиентов, относительно звонков с оператором, в 2 раза. Для обработки FAQ и диалоговых сценариев банком используется внутренняя NLP-платформа, обслуживающая чаты розницы и корпоративных клиентов.

По данным на март 2020, банк по чат-каналам обслуживания (в чатах на веб сайте, WhatsApp, Веб СББОЛ и Мобильное приложение СББОЛ) закрывается 172 000 обращений в месяц, которые обслуживаются. Кроме этого в 2020 году онлайн-чат обслуживает уже 17% заявок клиентов при CSI 85% (прим. CSI — customer satisfaction index).

Была внедрена возможность склеивать несколько сообщений пользователей в один интент, без запуска сценариев по каждому сообщению отдельно — что значительно повысило FCR.

FCR (First-Call Resolution) — метрика отделов Поддержки клиента, измеряется в количестве решенных вопросов клиентов на одной линии в течении 1 часа. Международный стандарт — минимум 80%.

Сейчас в боте тестируются функции проактивного общения с клиентом, позволяющего не только обслуживать текущие заявки, но и предлагать банковские продукты. А также ведется сбор данных по возможности таргетировать эту функцию.

Яндекс Деньги: краткая история и результаты чат бота для платежного сервиса

Среди популярных в России сервисов для электронных платежей, Яндекс.Деньги — на втором месте. На конференции Дмитрий Офицеров, руководитель отдела развития клиентского сервиса Яндекс.Денег, поделился историей успеха и информацией об объемах работы чат бота. 

На момент поиска оптимального чат-решения для платежного сервиса, 20% от всех обращений уже обслуживалось в чате мобильного приложения и в чате на сайте Яндекс.Деньги. Ранее у компании уже был успешный кейс автоматизации процессов Яндекс.Почты с помощью чат-решений. С внедрением виртуального помощника планировалось автоматизировать обработку трети обращений, без вмешательств оператора. Реализован чат-ассистент был изначально только в мобильном приложении и под именем Манибот.

Манибот обслуживает запросы клиентов на открытие кошельков, способах их пополнения, лимитах, комиссиях, кэшбеке, а также консультирует по оформлению виртуальных карт, работе с платежами и переводами, бесконтактным способам оплаты и возможностям снятия денег. 

Спустя 10 месяцев функционирования Манибота объем обращений, обрабатываемых в чат боте удалось повысить до 41%, а точность ответа зафиксировать на 85% в рамках 220 тематик и 272 сценариев. В будущем чат ботом планируется покрывать до 60% обращений и внедрить персонализацию за счет интеграции с внутренними системами. Кроме того, Дмитрий поделился информацией, что чат бот уже окупился и его обслуживанием занимаются только 2 человека.

ВТБ Азербайджан: необанк в мессенджере, кейс Chatbots.Studio

ВТБ на конференции представлял Владимиром Ястребков. После 10 лет работы банка ВТБ Азербайджан и достижения розничной клиентской базы в 10 000 клиентов, в 2019 году пересмотр стратегических приоритетов был в сторону диджитализации процессов банка и была поставлена нетривиальная задача: придумать, как можно быстро нарастить объем бизнеса без каких-либо серьезных инвестиций со стороны материнской компании.

Выбор пал на чат бота в Facebook Messenger как на недорогое в сравнении с мобильным приложением и быстрое для выхода на рынок решение.

Как работает бот: чаще всего новый клиент узнает из рекламы, получаемой прямо в мессенджере, или из сообщения от знакомых, которые уже пользуются услугами банкингом в чат боте. При переходе в контакт клиент может завести себе виртуальную prepaid-карту DIRECT.

Пока DIRECT обслуживает только клиентов Азербайджана, но у технологии есть потенциал применения и в других подразделениях группы ВТБ. Технически чат-решение позволяет развернуть еще один цифровой банк в мессенджере всего за 2 месяца. На данный момент продуктом пользуется несколько тысяч клиентов, и в обратной связи клиенты отмечают скорость и удобство работы в мессенджере.

Подробнее о вы можете узнать на странице кейса чат бота для ВТБ  или в статье банка на habr

Альфа-банк: метрики оценивания работы чат бота

Альфа-банк представляли Никита Комаров, Продуктовый аналитик, и Наталья Балыбердина, Руководитель направления развития цифровых онлайн-каналов.

Процент полной автоматизации обслуживания в чате Альфа-банка с апреля 2019 вырос с 8 до 16 процентов. Проникновение чат бота в диалоги увеличилось с 18 до 26 процентов, а также был настроен пайплайн аналитики чат бота. 

Никита Комаров, рассказал по каким группам метрик измерять работу чат-решений, в разрезе трех уровней- модели, сценарии и пользователя.

Измерять модель можно по 3 параметрам:

• Распределение уверенности ответов
• Confusion matrix
• F-score

Среди метрик сценариев

• Успешность закрытия сессий
• Количество повторений интента
• Количество вызовов оператора
• Негатив и оценки пользователей

В метриках для пользователей измеряется точность, автоматизация или любая другая метрика, привязанная ко времени.

Omilia: human-like пользовательский опыт через голосовые помощники

Платон Бегун, Директор по развитию бизнеса в России компании Omilia, презентовал на живом демо возможности распознавания интентов пользователя в диалоге с голосовым ассистентом . За счет гибкой контекстной памяти платформы, технология обрабатывает неструктурированные реплики пользователей, двусмысленные реплики и упоминания в контексте текущего диалога. 

Среди метрик точности работы голосового решения компании:

• 21 язык глубокого распознавания речи
• Обслуживание 15 стран
• Семантическая точность 96%
• 90% успешно завершенных диалогов

Спикер также отметил, что для внедрения голосовой технологии компании в омниканальность обслуживания клиентов удобнее всего реализовать через чат-платформу клиента. Среди кейсов компании Piraeus Bank, Alpha Bank, Eurobank и Альфа банк.

Райффайзенбанк: Динамика роста популярности обращений в чат-каналы за 2017-2019

Чат-канал запустили в конце 2017 и тогда он обслуживал около 2% обращений. К декабрю доля обращений в чат составляла 18%. 

В 2018 году для уточнения актуальности интентов бота, команда чат-решений провела несколько опросов клиентов на выборках 1000+ респондентов. Из опроса оказалось, что самые популярные запросы пользователей — вопросы о банкоматах и отделениях, онлайн-банкинг, за ними идут вопросы по дебетовым картам и по кредитам — на них был направлен фокус для оптимизации чат ботов.

В 2019 году клиенты Райффайзенбанка стали посещать отделения на 30% реже, чем годом ранее, предпочитая решать свои вопросы через технологичные каналы коммуникации. К примеру, 80% активных клиентов пользуются мобильным приложением, а количество операций в интернет- и мобильном банке выросло на 60%. 

«За 2019 год количество клиентских обращений через чаты выросло более чем в четыре раза — с 38 тыс. до 165 тыс., причем тренд на миграцию клиентов в них существенно усилился в 2019 году. Год назад лишь каждое 12-е обращение в контакт-центр поступало через чат, сейчас — каждое третье.»

А уже в конце 2019 года Райффайзенбанк выпустил пресс-релиз, в котором сообщалось что банк запускает виртуального помощника на основе machine learning (ML) по каналам: WhatsApp, Telegram, Viber, в интернет- и мобильном банке, на сайте банка для физических лиц и малого, и микро-бизнеса. По словам Ильи Щирова: «Популярность дистанционных каналов коммуникации клиентов с банком растет, и сегодня уже более 35% обращений мы получаем через чат, ожидаем, что эта доля к концу 2021 составит уже 50%. Виртуальный помощник, по нашим расчетам, позволит повысить эффективность неголосовых каналов коммуникации на 40% к концу 2021 года»

Итоги конференции

На конференции было представлено много интересных кейсов банков. Докладчики показали какую боты уже создали ценность на практике: сокращая стоимость обслуживания обращений, сокращая время обработки обращений клиентов и улучшая клиентский сервис. 

Кроме этого у направления чат ботов для банков есть перспективы в омниканальных решениях в мессенджерах, обеспечивающих бесшовный опыт пользователей.

Также опыт банков показывает, что роботизация или бототизация контакт-центра банка — нетривиальная задача. Не смотря на обещания вендоров о внедрении простых и быстрых решений, интеграция чат-решений в инфраструктуру банка требует внимания, усилий и проектного менеджмента со стороны самого банка.

Нам удалось разделить применение чат-решений банками на две группы:

• обслуживание клиентов 
• цифровизация банковских продуктов в мессенджерах 

В первой группе поддержка клиентов для сокращения затрат на обслуживание операторами часто задаваемых вопросов и смещение фокуса операторов на более сложные задачи. Во второй группе чат боты как маркетинговый инструмент для развития бизнеса и выхода на новые рынки.

Среди нововведений сферы омниканального взаимодействия с клиентом банка — голосовые помощники в мессенджерах. На данный момент голосовые решения внедрены у Тинькофф банка, Хоум Кредит банка и Альфа-банка. Кроме этого, на сайте Яндекс.Диалогов есть информация о виртуальном помощнике от Сбербанка, интегрированном в голосовой помощник Алиса, но, судя по средней оценке пользователей (2.7 звезды на базе 117 оценок), решение требует доработки.

От Chatbots.Studio выражаем благодарность организаторам конференции Finbot 2020 Конгломерат за качественный контент и возможность обменяться опытом с лидирующими банками России. На конференции мы еще раз убедились в том, что рынок становится более зрелым, а решения для банков — более продвинутыми. 

Команда Chatbots.Studio выполняет разработку бот-платформ для банков в мессенджерах — Apple Business Chat, WhatsApp, Telegram, FB Messenger и Viber. Среди клиентов, для которых мы уже реализовали чат ботов — ПриватБанк, ВТБ Азербайджан, ЦентрКредит, Сбербанк Казахстан и Конкорд банк. 

Если у вас возникли вопросы по построению ДБО в мессенджерах, по разработке чат ботов в WhatsApp, Telegram, FB Messenger и Viber — заполните контактную форму или напишите нам на bank@chatbots.studio.