Богатство - не в обладании сокровищами,
а в умении ими использоваться
Наполеон Бонапарт 



 

Отзывы о банках


InfoBank.by – Все банки Беларуси  >  Fin.Bot 2019. Итоги конференции

Fin.Bot 2019. Итоги конференции

Размер шрифта:    Уменьшить шрифт  Восстановить исходный рзмер  Увеличить шрифт 
654

31 мая в Москве состоялась кейс-конференция финансового сектора - Fin.Bot 2019 - о практике применения чат-ботов, робоэдвайзинга и роботизации.

Организатор конференции, компания Conglomerat, поставила перед собой задачу собрать лучшую экспертизу и кейсы применения искусственного интеллекта в решении задач для бизнеса таких как рост эффективности процессов при снижении расходов, увеличение продаж и улучшение клиентского сервиса и маркетинга.

Сегодня на рынке немного реально работающих кейсов и коммерчески успешных практик. При этом потенциал направления огромен. Полный зал и 170 участников из действующих компаний финансовой отрасли стали ярким тому подтверждением.

Программа состояла из 3-х ключевых блоков: «DIGITAL-ЭРА в финансах», «Применение искусственного интеллекта для повышения эффективности процессов в финансовой организации» и «Типовые роботизированные сервисы в голосовых и текстовых каналах». Завершила конференцию экспертная дискуссия: «Готов ли сегодня банковский клиент к общению с роботом?»

В первой сессии спикеры говорили об основных тенденциях цифровизации финансового сектора. Звучали оценки и прогнозы аналитиков. Приводились примеры цифровой трансформации финансовой компании от планирования до реализации. Аудитория обсудила основные тренды в роботизированном обслуживании.
 
 
Максим Тамбиев, Сountry Manager Russia Forrester Research
своим выступлением о состоянии и современных направлениях цифровой трансформации в финансовой отрасли открыл первую сессию и высказал мнение о том, что платформенный бизнес – это открытый бизнес и открытое API. Тот уровень открытости, который нужен чтобы стать платформенным бизнесом российским банкам пока не доступен. И в существенной перспективе таких вариантов тоже нет. Несмотря на такой немого печальный прогноз, банки очень активно и успешно занимаются внедрением инноваций. По данным аналитиков половина компаний (включая банки) стараются создавать системы внутри и собственными силами, треть рынка подключают партнеров и совсем небольшой процент (10-13%) покупают готовые предложения. В крупных корпорациях процесс внедрения инноваций идёт весьма медленно. От идеи до внедрения может пройти 12 месяцев и более. Поэтому у стартапа в данной ситуации весьма положительные прогнозы по укреплению позиций на рынке и увеличению количества клиентов. Основными технологические приоритетами на 2019 год для финансовых компаний по всему миру остаются: безопасность и приватность, упрощение IT-архитектуры, улучшение использования данных и аналитики и усовершенствование существующих бизнес-приложений.
 
Марианна ДАНИЛИНА, Заместитель директора практики операционной эффективности KPMG говорила о текущем состоянии цифровой трансформации российских банков и отметила готовность банков инвестировать в цифровизацию. Банки Топ-10 с программами цифровизации на 3-5 лет уже имеют в портфеле одобренные инвестиции на сумму более 1 млрд. рублей. 63% опрошенных банков планируют инвестировать в цифровизацию в 2019 году и ожидают, что вложения окупятся в срок от 1 года до 2 лет. В целом успех в банковской сфере лежит не в плоскости финансирования (деньги есть), а в плоскости управления проектами и управления процессом цифровизации. Многие руководители смело утверждают, что у них есть программа цифровой трансформации, но на самом деле оказывается, что это какие-то разрозненные пилотные проекты в разных блоках бизнеса без централизованного управления и без полного понимания, куда, собственно, компания должна двигаться и к какому результату прийти. С одной стороны такой подход позволяет опробовать технологию и понять нужна она или нет, с другой – это ведет к распылению ресурсов и фокусировке на стратегию банка в целом, а на точечных сиюминутных операционных задачах подразделений, которые эту технологию внедряют.

Александр Пятков Руководитель Лаборатории по роботизации процессов, Сбербанк говорил о том, что роботизация в финансовом секторе дает новые возможности и новые инструменты повышения эффективности, и приводил примеры и статистику внедрения Сбербанка.

К маю 2018 года в Сбербанке было автоматизировано 4 бизнес-процесса, внедрено 30 цифровых сотрудников и сэкономлено 152 000 трудозатрат человеко-часов. К концу 2018 года в Сбербанке роботизировано 53 процесса (экономия 1,3 млн. человеко-часов трудозатрат в год).

Сегодня автоматизация Сбербанка это 865 - цифровых сотрудников, работающих в режиме 24/7 и выполняющих более 35 000 заданий в день. Проект внедрен за 14 месяцев.

Размер фабрики роботов Сбербанка - это третий результат в мире.

Одна из первых технологий, которую внедрил Сбербанк была RPA, которая имитирует действия человека при работе автоматизированных систем через пользовательский интерфейс. Одним из первых процессов внедрения роботизации в Сбербанке стала процедура открытия счета для клиентов- юридических лиц. Система смогла обрабатывать более 2000 счетов ежедневно. Благодаря внедрению такого робота, сокращено время открытия счета с 5 часов до 35 минут, клиентский менеджер получил дополнительно 15 минут для общения с клиентом, открытый счет становится активен еще до выхода клиента из офиса, сокращено количество участников процесса, в «пиковые часы» одновременно работает до 180 цифровых сотрудников.
 
Наталья РОМЕНСКАЯ Директор по цифровой трансформации ВТБ
в своем выступлении об управлении цифровой трансформацией в банке подчеркнула, что «при внедрении новых технологий ВТБ не готов рисковать потерей клиентов и денег» и рассказала о том, как ВТБ шло по пути управления цифровой трансформации. Промышленное внедрение любых технологий невозможно без маркетинговых исследований. Нужно понимать зачем это нужно, какие технологии необходимо внедрить, какие требуются инвестиции, окупаемость проекта.

Основные проблемы автоматизации в любом банке – это нежелание пронимать и воспринимать нужность автоматизации сотрудниками и клиентами и бюрократия с огромным количеством формальных процедур.
 
Максим Авдеев Руководитель департамента инноваций, Группа QIWI
говорил о платформенных подходах к цифровой трансформации финансового бизнеса и открытых API. По его мнению, в России пока невозможно построить полноценную систему открытого банкинга, взяв на вооружение опыт некоторых стран. На рынке есть масса компаний, которые могут делать банкинг гораздо лучше, чем сами банки. Но регулятором жестко указано, что финансовые услуги могут представляться только теми, у кого есть лицензия. Сейчас на рынке выигрывает тот, кто может быстро удовлетворить потребности клиента. Банк не в состоянии за неделю изменить свою бизнес-модель, чтобы подстроиться под клиента. Поэтому нужно искать стартапы.

Не для кого не секрет, что Рокетбанк и Точка работают на инфраструктуре QIWI-банка. QIWI-банк это не только банк имеющий лицензию но и IT-компания. И это отличный пример того, что в целом финансовая индустрия готова к открытому банкингу.  
 
Во второй сессии говорили о практиках применения искусственного интеллекта в клиентском сервисе и поддержке, об управлении управлении рисками на основе AI, о машинном обучении в маркетинге, голосовых интерфейсах, интеллектуальных call-центрах, когнитивных помощниках и омниканальности.

Опытом внедрения поделились Александр ФОНАРЕВ (SBDA Group (Rubbles)), Дамир ГАЛИЕВ (АК БАРС БАНК), Михаил ПОПОВ (TalkBank), Алексей КУДАЧКИН (Газпромбанк)

Владимир КОРЧЕБНЫЙ (Абсолют Страхование), Сергей ПОПОВ (NAUMEN), Андрей КУЗНЕЦОВ (dialog). Все спикеры отметили, что роботизация в финансовом секторе дает новые возможности и новые инструменты для повышения эффективности. Но пока на рынке нет единого универсального решения, которое решит все проблемы банка.
 
Михаил Попов сооснователь Talk Bank
говорил о создании единообразного клиентского опыта в различных текстовых и голосовых AI-интерфейсах. 93% обращений клиентов (и физических лиц и юрлиц), Talk Bank закрывает чат-ботами.

Роботизация финансового процесса подразумевает коммуникации во всех мессенджерах. Получение в мессенджере официального статуса бизнеса необходимо, так как снижает в разы риски мошенничества третьих лиц.

Talk Bank имеет официальный статус в 4 мессенджерах.

Различие и схожесть разных интерфейсов можно унифицировать и предложить потребителю наиболее удобный для него способ коммуникации.

Самый простой интерфейс – это мобильное приложение.

Унифицированный опыт присутствия и применения в различных мессенджерах помогает повысить статус банка и повысить лояльность клиентов.
 
 
Дамир Галиев Директор по инновациям АК БАРС БАНК рассказывал об опыте внедрения в банке бот-платформы собственной разработки. Решение о разработке бот-платформы собственными силами было принято после того, как в банке был внедрен мобильный банкинг, созданный внутренними IT-специалистами. Внедрение проекта самостоятельно минимизирует риски рассинхронизации действий внешней и внутренней команды. Прежде всего мы проанализировали рынок, проверили различные гипотезы и поняли, что решение проблем через ML – это миф. Команда банка взвесила свои потребности и приняла решение о создании интеллектуального суфлера, которой мог бы помогать сотруднику колл-центра повышать свою производительность. Результатами внедрения стало повышение производительности сотрудников до 60%.
 
Александр Фонарев Co-Founder & Chief Data Scientist SBDA Group (Rubbles)
 говорил о том, когда и как применять AI в проектах. Он отметил, что все проекты по внедрению искусственного интеллекта – это фактически RnD-проекты (проекты исследований и разработок) и есть большие риски, что эти достаточно затратные проекты не заработают. Никто заранее не может спрогнозировать качество такого проекта. Сегодня на рынке присутствует потребность в хороших специалистах, которые могут вести проекты по внедрению искусственного интеллекта. Несмотря на то, что крупные игроки рынка (Сбербанк, Яндекс и пр.) подняли достаточно высоко планку по заработной плате, ощущается нехватка квалифицированных кадров.  Сам же  data scientist ожидает от работодателя, помимо хорошей зарплаты, интересных задач, свободы в действиях, профессионального развития, применять ML везде (в том числе там, где он не нужен). Поэтому бизнесу нужно ставить разработчика в определенные рамки. Machine Learning на практике должен быть четким и лаконичным: Формулировка задачи,  сбор,  обработка и хранение данных, общение с бизнесзаказчиком, интерпретация результатов, внедрение в продакшн. извлечение пользы из результатов, менеджмент процессов вокруг.
 
 
В третьей сессии говорили о  типовых роботизированных сервисах.

Николай МИШИН-ТАРАННИК Product manager Модульбанк
поделился опытом о  запуске нейросети и полученных преимуществах.

 Модульбанк - это финтех, который работает только с юрлицами. Сегодня Модульбанк – это 160000 клиентов, 1150 сотрудников, это более 1 млрд чистой прибыли. Большинство клиентов приходит к нам по рекомендациям. Наш NPS никогда не опускался ниже 70%, мы можем решать около 80 000 вопросов ежемесячно, 9 секунд – первая реакция в чате, 60% вопросов решаем в чате в режиме онлайн. Запуск виртуального помощника был взвешенным решением. Оценка затрат на его поддержку постепенно, но уверенно падает, а окупаемость возрастает. Показатели работы в сети, охват и точность обработки информации растут, но не такими быстрыми темпами, как бы нам хотелось. Но мы понимаем, что важно не только брать информацию из сети, но правильно ее анализировать. А новый виртуальный помощник не только дает нам возможность максимально плотного общения с клиентом, но и помогает нашим бизнес-аналитикам в оценке и принятии решений.
 
 
Андрей ЗАЙЦЕВ, Директор департамента контактных центров и роботизированных систем NAUMEN говорил о том, возможно ли обрабатывать роботами более 1,5 млн обращений клиентов в месяц и высказал мнение о том, что в ближайшее время более 80% обращений клиентов будет обрабатываться роботами, а 20% запросов будет обслужиться сотрудниками бюро расследований. Это нестандартные решения, требующие ответов специалистов высокого уровня.  В качестве примеров массовой обработки обращений был приведен опыт Почты России, где  внедрен голосовой робот NAUMEN, который помогает найти клиентам ближайшее к ним отделение и почтовое отправление. Внедрение робота сократило расходы Почты России и помогло высвободить 1\5 операторов контакт-центра. Еще одним примером стал – текстовый помощник ОТП-Банка, который работает на сайте и помогает клиентам ориентироваться. Функций у него гораздо больше, чем у голосового помощника Почты России. Он был внедрен за 3 месяца. Первые итоги обслуживания показали, что за месяц  работы текстового помощника 95% обращений по массовым запросам было точно классифицировано, 37% всех обращений клиентов банка закончили поиски и нашли ответы на свои вопросы на этапе робота, 30% обращений моментально были перенаправлены на оператора (определенный перечень тем и вопросов запрещен к обслуживанию роботом). И это очень хороший результат.
 
Анна АНДРЕЕВА Главный аналитик Отдела развития Тинькофф Банк
рассказывала о том, как научить ботов приносить деньги.

Негибкость сотрудников подтолкнула нас к решению о внедрении роботов в процесс коммуникаций с клиентами. Первым внедрением ИИ стало подключение системы подсказок в интерфейс сайта. Внедрение этой системы помогло снизить нагрузку на сайт и сократить количество обращений на 5% по всем продуктам. Но на подсказках далеко не уедешь. Невозможно выстроить сценарий догадок по всем продуктам банка, у которого только карточных предложений более дюжины, не считая иных продуктов и решений. Мы приняли решение разработки и внедрения многошаговой системы чатов, которая помогла нам разгрузить работу колл-центра. Разработка системы началась в мае 2018 года и к декабрю 2018 года были получены следующие показатели: 30% вопросов в чатах решают боты, 30% - ответы не тривиальные вопросы. 45% - персональные ответы клиенту (например, о задолженности или балансе карты). Теперь мы экономим до 40 млн рублей в месяц.
 
Дарья КОЗЛОВА Product manager Рокетбанк
об AI в клиентской поддержке сказала следующее. В банке было внедрено несколько AL-кейсов для поддержки клиентов. Мы столкнулись проблемой соблюдения равновесия между автоматизацией и эмпатией. Все обслуживание наши клиенты получают через чат или по телефону. При обучении сотрудников колл-центра мы стараемся избежать шаблонов, воспитываем проактивность и умение думать головой. При общении с клиентами наши специалисты не используют скрипты и должны уметь разговаривать на языке клиента. При этом каждый наш сотрудник должен понять клиента и постараться решить проблему с первого обращения и максимально быстро. 90% обращений к нам приходят через чат мобильного приложения, 10% обращений - звонок по телефону. Это дает нам неограниченные возможности для развития AI именно в чате. Считаем, что любая технология должна улучшать клиентский опыт, поэтому бот должен уметь отвечать клиенту не хуже сотрудника клиентской поддержки. Часть обращений необходимо закрывать автоматизировано.
 
 
Эллиот ГОЙХМАН, Founder and CEO LikeBank, USA
опроверг миф о том, что боты — это унылое ДБО. У каждого банка свой интерфейс, свои потребности и задачи. При запуске LikeBank за основу был взят привычный и удобный человеку интерфейс мессенджера, которому он доверяет, где хранит свои фото. Наше преимущество пред другими банками -  наш мессенджер имеет голосового помощника, и клиенту не нужно делать массу переходов-кликов чтобы получить желаемую услугу. Наша цель не просто создать виртуальный кошелек, а возможность открытия счета и обслуживания для самозанятых физлиц и пр. Представьте себе, что голосом можно создать запрос в банк на формирование счета за услугу, звук голоса обрабатывается и трансформируется в виртуальный счет или QR-код, который оперативно отправляется по почте в банк или потребителю и далее только ожидание уведомления об оплате. При этом клиент экономит массу времени. Запуск нашего проекта намечен на август.
 
Игорь ДМИТРИЕВ, руководитель управления дистанционных услуг ДельтаКредит
говорил о бот-технологии в кредитовании на примере первого бота для одобрения ипотеки.

Сегодня мы создали первого бота для решения по онлайн ипотеке. Запуск был достаточно быстрый, так как многие процессы у нас давно автоматизированы. Бот запущен через наш сайт, в соцсетях и пр. Он начитает работу с момента заполнения онлайн-заявки на ипотеку. Клиенту нужно ответить примерно на 100 вопросов, после чего бот анализирует ответы клиента и сообщает сумму одобренного кредита. Скептики могут сказать, что 100 вопросов это очень много и никто не будет на них отвечать, но первые недели работы бота показали 10% приток клиентов.     Мы не успели перед активированием бота подключить его к госуслугам, но в течение месяца мы это упущение исправим. Пока клиент при общении с ботом должен самостоятельно проходить на страничку госуслуг и активироваться, после чего возвращаться к общению с ботом. Благодаря активизации госуслуг клиент сокращает в разы время сбора необходимых для ипотеки документов. В наших планах расширение цифрового клиентского пути к ипотеке: подключить к боту функции распознавания документов, одобрения и оценки объекта, страхования и обслуживания объекта недвижимости.
 
Сайт конференции: www.finbot-forum.ru
 
Организатор форума - компания Conglomerat
Ранее реализованные проекты компании в финансовом секторе: FinTech Russia, Scoring Case Forum, FinProfit, Banking Risks Regulation, FinSMM, Fin Data Conference, MFO Russia Summit, World-Class Risk Management, SME Banking, Retail Risks Management, Russia Risk Conference, Microfinance Invest Forum, Retail Credit Conference

 


Источник: www.finbot-forum.ru

Понравилось? Отправь друзьям!


Оставить комментарий
  
Комментариев нет
Другие новости