Медиапроект «Банковское обозрение» ведет для себя отсчет времени начала полноценного внедрения речевых технологий в банках с апреля 2016 года, когда состоялась организованная им конференция «Три ипостаси банковской биометрии».

В те далекие времена заместитель технического директора компании ЦРТ Алексей Рыбаков рассказал о кейсах в американском Wells Fargo и белорусском Приорбанке, входившем в группу Райффайзенбанка: «Голос используется не для управления счетом из-за проблем с ИБ, а для того, чтобы избавить людей от обращений по всяким мелочам в отделения банков благодаря IVR ― системе предварительно записанных голосовых сообщений, выполняющей функцию маршрутизации звонков».

Голос в банке

Прошло довольно много лет, наполненных процессами цифровой трансформации, развитием концепции Mobile First, ограничениями пандемии Covid-19, западными санкциями и т.д. Однако голосовые технологии в банках не ушли в тень, наоборот, они радикально изменили и продолжают менять клиентский опыт. Так кому и зачем сегодня в финансовом секторе нужен «голос»? Куда завела эволюция технологий, начиная от «лампового» IVR с его визитной карточкой ― ответом клиенту: «Ваш звонок очень важен для нас»?

Начиная с 2011 года мир услышал о множестве разработок в области нейронных сетей и облачных технологий. Мир начал тестировать их и привыкать к голосовому ассистенту от Apple Siri, интегрированному в iPhone 4S. В 2012 году появился сервис Google Now, который был доработан до Google Assistant. Microsoft с Cortana вышел на этот рынок в 2013 году, Amazon выпустил умного ассистента в 2014-м, взяв курс на создание отдельных устройств cо встроенной Alexa. Наконец, отечественная разработка от компании «Яндекс» ― Алиса ― была представлена в октябре 2017 года.

Эти сервисы довольно быстро проникли во множество отраслей экономики. Однако в финансах они, невзирая на все их достоинства, дальше продвинутых IVR в контакт-центрах редко где использовались. На то существует несколько весомых причин.

Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS, объяснил: «Банки работают с самым дорогим после здоровья ― с деньгами своих клиентов. Как следствие у банков одни из самых высоких требований по информационной безопасности. Это влечет за собой важную особенность: в большинстве случаев банки ограничены в использовании облачных сервисов. Все должно быть размещено исключительно в контуре банка. А это бросает довольно серьезный вызов разработчикам чат-ботов и других решений на базе речевых технологий. И они справились».

Вторым ограничением долгое время была экономическая целесообразность инвестиций в технологии внутри конкретных банков. «Вау-эффект» ― это, конечно, здорово, но вложенные деньги требуют отдачи.

Голоса во фронт- и бэк-офисах

Тем не менее привыкшие к различным сервисам традиционные, но при этом технически продвинутые клиенты банков, а также миллениалы и представители поколения Z, предпочитающие взаимодействие с финансистами через цифровые каналы, получили свое. Современные технологии помогли банкирам дать им то, что они хотели.

Например, благодаря надежной аутентификации клиента посредством мобильного приложения на смартфоне удалось существенно снизить уровень фрод-рисков. Это дало возможность повысить количество сценариев использования голоса.

Александр Крушинский добавил: «Поскольку клиент работает в авторизованной зоне, голосовой робот может занимать “проактивную позицию”. Например, если банк видит, что клиент уткнулся в суточный лимит переводов, бот может сразу рассказать клиенту, как увеличить лимит, не дожидаясь, пока он сформулирует свой вопрос. А функционал распознавания устной речи легко превращает бота в полноценного голосового ассистента». Ассистент неплохо справляется и с помощью в навигации по довольно сложным сценариям в суперприложениях.

Но бездушный голос уже мало кого может впечатлить, привлечь и удержать. Понимая это, в 2022 году в Альфа-Банке «оживили и гуманизировали» банковского робота Альфа. Владимир Китляр, лидер команды Alfa Digital, отметил: «Мы однозначно решили, что Альф будет специализированным финансовым помощником, не будет распыляться на “суперспособности” в непрофильных для него областях. В основе нашего продукта ― именно банковский функционал, взаимодействие клиента с мобильным приложением через естественную речь. Альф ― собирательный образ на базе культурного архетипа “умный дворецкий“. Это привлекает наших клиентов».

В бэк-офисе многих банков в рамках импортозамещения происходят серьезные подвижки. Например, УБРиР в 2023 году, перенося контакт-центр с платформы SAP на Naumen, запустил голосового помощника на входящей линии, который помогает операторам классифицировать и обрабатывать звонки сразу по 108 сценариям.

А ВТБ завершил тестирование речевого тренажера для развития навыков «живого» общения сотрудников контакт-центра банка. «Данный опыт позволил сократить время разговора на 25–30 секунд — это более 8% средней его продолжительности, снизить долю негативных отзывов от пользователей более чем на 5% и сократить отток сотрудников контакт-центра на 66%», — поделился достижениями Сергей Безбогов, заместитель руководителя технологического блока ВТБ.

По прогнозам экспертов, ожидается дальнейшее развитие голосовых технологий. Банкирам стало понятно, где и как ИИ может изменить банкинг и финтех-компании.

Cпецифика внедрения чат-ботов и виртуальных ассистентов в банках

Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS

Банки — это крупнейший сегмент по размеру контакт-центров, и даже небольшая автоматизация последних (25%) дает ощутимый эффект. При этом у клиентов банка могут быть сотни причин для обращений, а значит, для покрытия этих 25% недостаточно автоматизировать пару наиболее востребованных тематик — нужны как минимум несколько десятков. И тут важно правильно подобрать тематики, на балансе частотности и сложности, так как часто эффективнее сделать 30 простых, но менее востребованных сценариев чат-бота, чем три востребованных, но сложных и требующих интеграции.

Еще один специфический фактор — наличие мобильного банка, установленного на телефон большинства клиентов.

Во-первых, так как клиент общается в авторизованной зоне, бот может предлагать решение исходя не только из вопроса клиента, но из истории его последних действий. Например, если клиент уткнулся в суточный лимит переводов, бот может сразу рассказать, как увеличить лимит.

Во-вторых, использование deep-link (ссылки, которая открывает нужный раздел приложения). Это сильно сокращает трудоемкость реализации сценариев и незаметно обучает пользователя работе с приложением.

При этом чат-бот становится средством навигации по функционалу приложения. И если добавить к этому распознавание устной речи, то мы получим голосового ассистента для управления с помощью голосовых команд.

Наконец, банки имеют одни из самых высоких требований к информационной безопасности и, как правило, требуют установку всех компонентов в своем закрытом контуре. Проблема в том, что речевые технологии работают на нейросетях. А нейросети требуют мощных серверов, причем желательно с GPU (графическими ускорителями). Мы, например, уделяем много внимания тому, чтобы все наши компоненты были оптимизированы для работы в стандартной инфраструктуре банка на не самых мощных серверах без GPU.