Современные люди предъявляют очень высокие требования к сервису. Запросы клиентов бросают серьезный вызов компаниям, заставляя их развивать дистанционные каналы, внедрять новые технологии и форматы обслуживания.
Сбербанк стремится не только удовлетворить потребности своих клиентов, но и предупредить их желания. В нашей статье расскажем о том, какие инновации помогают бренду предоставлять качественный сервис.
Решение по кредиту за пару минут
Взять кредит сегодня стало так просто. Не нужно ждать неделями, чтобы банк оценил твои доходы и принял наконец, решение, стоит ли тебе доверить деньги. Ответ на заявку по потребительскому кредиту придет прямо в мобильном приложении банка в течение нескольких минут. И это тоже — заслуга современных технологий.
Поясним, почему. Прежде чем решить, стоит ли выдавать вам кредит, банку необходимо оценить, сможете ли вы его вернуть. Такой анализ называется кредитным скорингом. Раньше в Сбербанке оценкой платежеспособности и добросовестности клиентов занимались люди, что занимало довольно много времени и порой носило недостаточно объективный характер. Теперь кредитным скорингом занимается нейросеть. Выводы строятся на основе множества данных: общих доходов человека, его кредитной истории, анализа транзакций и даже трудового стажа. По сути, скоринг это математическая модель, которая основана на статистических методах и учете больших данных (Big Data).
На сегодняшний день 98% решений о выдаче потребительских кредитов физическим лицам и до 30% — юридическим лицам в Сбербанке принимает искусственный интеллект. И даже некоторые заявки на ипотеку рассматриваются роботом. При этом многократно сокращается время на обработку запроса.
Бесконтактная оплата — технология NFC
Снять деньги в банкомате и забыть в нем карту — знакомая ситуация? Но и эта проблема уходит в прошлое. В 2017 году Сбербанк начал оснащать свои банкоматы NFC-считывателями* — устройствами для бесконтактного обслуживания. Новая технология позволяет пользоваться устройством не вставляя карту. Для идентификации достаточно приложить карту или гаджет с поддержкой NFC (смартфон, умные часы или браслет) к считывателю, отмеченному значком трех волн, и ввести ПИН-код. Такой способ исключает риск забыть карту в банкомате. Уже в первый год тестирования технологии количество оставленных карт в банкоматах Сбербанка сократилось практически вдвое.
Сегодня свыше 95% банкоматов Сбербанка оснащены NFC-ридерами. Бесконтактное обслуживание не только сокращает время проведения операции, но и упрощает взаимодействие с банкоматом.
Голосовой бот помогает решать вопросы в контактном центре
Очень часто, чтобы решить какие-то вопросы или получить консультацию, людям необходимо связаться с банком по телефону. В контактный центр Сбербанка поступает порядка 20 млн звонков в месяц.
Первым на звонке по номеру 900 клиентов приветствует бот. Он помогает 60% клиентов быстро получить ответ на вопрос.
Внедрять роботов в работу контактного центра Сбербанк начал 4 года назад — в декабре 2018. Эффективность работы голосового бота высока. Он отвечает на топовые простые запросы. Например, сообщит баланс по карте или вкладу, историю операций, направит ссылку на мобильное приложение, где эти и другие операции можно совершить самостоятельно, без обращения в контактный центр.
Бот вас прекрасно поймет, достаточно четко и в 2-х словах сформулировать ваш запрос. Например, «Заблокировать карту» или «Блокировка карты», если хотите заблокировать карту. Или «Баланс карты» — если хотите узнать, сколько денег у вас на счету. Внедряя новые технологии, Сбер принял важное решение по маршрутизации запросов: на самые простые отвечает бот, на более сложные — человек.
Персонализация предложений
Каждому конкретному человеку — нужны конкретные функции. Это касается и мобильного приложения Сбербанк Онлайн. В Сбербанке ценят время клиента, поэтому стремятся предлагать только те продукты, которые могут его заинтересовать — именно поэтому ведется работа по персонализации предложений в мобильном приложении. В этом компании также помогает искусственный интеллект.
Так в 2019 году искусственный интеллект внедрили в «Сбербанк онлайн». Здесь самообучающиеся алгоритмы анализируют поведение клиента. Затем в разделе рекомендованных операций человеку предлагают выполнить действия, которые он уже выполнял раньше. Например, в «шапке» появились Действия — персонализированные карточки, которые подбираются специальными алгоритмами. Примеры карточек — «Перевести маме», «Оплатить интернет». По тому же принципу настраиваются карточки на главной странице — на основании интересов клиента.
А чтобы сократить время, которое клиент тратит на выполнение операций в мобильном приложении, каждому желающему стал доступен персональный помощник из семейства личных ассистентов «Салют». Достаточно нажать на иконку в верхнем правом углу экрана и озвучить свою просьбу вслух, как цифровой помощник ринется ее выполнять. Пока сервис работает в тестовом режиме, но уже способен выполнять несложные операции: например, перевести деньги контакту из вашего телефона, сообщить остаток суммы на всех счетах, заблокировать карту и так далее.
Кстати, активная аудитория мобильного приложения — 65 млн клиентов, что составляет около 80% всего работоспособного населения страны. При этом в среднем пользователи заходят в приложение чаще, чем пять раз в неделю.
Персонифицированный подход получают и юридические лица — система интеллектуального управления подсказывает сотрудникам, обслуживающим предпринимателей и бизнесменов, какой сервис Сбера можно предложить клиенту, чтобы развить его компанию или сократить издержки.
Искусственный интеллект на страже безопасности
В глобальном мире, когда нет ничего проще, чем перевести деньги в другой город или даже страну в один клик, оплатить товар телефоном, приобрести валюту или акции компаний через мобильное приложение, главным приоритетом банков становится защита персональных данных и безопасность.
И действительно, страшно подумать, что произойдет, если хакеры доберутся до наших счетов. Уже много лет на службе кибербезопасности Сбербанка стоит искусственный интеллект. Он применяется для вычисления подозрительных операций. Система на основе больших данных анализирует поведение клиента, учитывает его пол, возраст, место проживания, финансовые привычки и на основе этой модели оценивает вероятность совершения им каких-либо операций.
