Вестник цифровой трансформации

Сбербанк: предиктивная маршрутизация в контактном центре для юридических лиц
Сбербанк: предиктивная маршрутизация в контактном центре для юридических лиц

Сергей Рябков: «Лучший IVR – это его отсутствие. Набрав номер поддержки банка, клиент хочет как можно быстрее попасть на нужного сотрудника»


12:31 10.03.2023 (обновлено: 10:39 15.03.2023)  |  Николай Смирнов | 2999 просмотров



Сергей Рябков, руководитель проектов, владелец продукта «Предиктивная маршрутизация» в Сбере, - об оптимизации работы контакт-центра, позволившей без потери качества обслуживания избавиться от интерактивного меню.

Оптимизация работы контакт-центра имеет позитивное влияние не только на бизнес его владельцев, но и на лояльность клиентов, получающих более быстрое и качественное обслуживание. В Сбере реализовали проект предиктивной маршрутизации в контакт-центре для юридических лиц, разгрузив операторов и попутно за год сэкономив клиентам 7 лет рабочего времени. Об особенностях этого проекта рассказывает Сергей Рябков, руководитель проектов, владелец продукта «Предиктивная маршрутизация» в Сбере и номинант на премию Data Award.

- В чем заключалась бизнес-проблема?

Наши клиенты – юридические лица, владельцы бизнесов различных размеров и масштабов. Наш опыт показал, что они предпочитают решать возникающие вопросы, общаясь по телефону с живым человеком. Поэтому мы отказались от автоматизированных сценариев в IVR, сделав упор на маршрутизацию входящих вызовов на операторов контакт-центра.

Портфель продуктов и услуг Сбера достаточно велик и разнообразен. Каждый продукт довольно сложен для изучения, поэтому, формируя группы операторов, мы разделяем их по знанию конкретных продуктов банка. Это сильно усложняет задачу маршрутизации: классическое «тональное» (DTMF) меню будет для клиента слишком сложным и объемным, а при общении с голосовым ассистентом клиенты могут неверно сформулировать вопрос, что повлечет за собой некорректное распределение вызова. Также в 10% случаев клиенты напрямую просят подключить оператора либо молчат.

- Почему это важно для вас?

Создавая новые продукты в Сбере, мы исходим из потребностей нашего клиента. Разрабатывая сервис, мы задались вопросом: как сделать идеальную систему маршрутизации?

Наши опросы показали, что для клиентов важна скорость решения вопроса и точность соединения с нужным оператором: никому не нравятся ситуации, когда вызов переводят от одного сотрудника к другому и при каждом новом контакте приходится заново объяснять свою проблему.

Также мы поняли, что лучший IVR – это его отсутствие. Набрав номер поддержки банка, клиент хочет как можно быстрее попасть на нужного сотрудника.

- Какой путь решения выбрали?

У нас есть большое количество систем, сопровождающих все процессы взаимодействия клиента с нашими продуктами. По ним мы можем увидеть цифровые следы клиента и триггеры, влияющие на его обращения в контактный центр. Зная это, мы запустили сервис предиктивной маршрутизации в контакт-центре Сбера для юридических лиц.

Ядром сервиса является рекомендательная система, имеющая интеграции с большим количеством банковских систем, в которых клиенты оставляют цифровые следы. Анализируя эти следы, рекомендательная система сообщает продукт и тему обращения клиента в IVR, который принимает решение о подборе группы операторов и маршрутизации вызова.

- Как была поставлена задача?

Основная цель проекта – улучшение клиентского опыта за счет более быстрой и точной маршрутизации вызовов, приходящих на линию поддержки 0321.

Вторая, но не по значению, цель – это оптимизация затрат на содержание контакт-центра. Более точная маршрутизация позволяет снизить долю переводных звонков, а значит уменьшить нецелевую нагрузку на операторов и оптимизировать их численность.

- На каких технологиях построено решение?

Используется передовой технологический стек в разработке, подразумевающий под собой микс из собственных разработок банка и кастомных сборок open source решений.

Данные для сервиса поставляются в потоковом режиме из Apache Hadoop. Обработка потоковых данных реализована на фреймворке Apache Flink, который преобразует их в триггеры, влияющие на маршрутизацию, и затем сохраняет в NoSQL СУБД Cassandra.

Ансамбль из двух AI-моделей (линейная регрессия и нейросеть) исполняется в банковской среде MEF. Результат классификации затем через брокер сообщений Kafka отправляется в интеграционный тракт с платформой IVR контакт-центра.

- Какой математический аппарат используется?

При создании сервиса большое внимание мы уделили определению цели для маршрутизации звонка, по которой далее будет обучаться AI-модель. Мы разметили пул звонков в контакт-центре за прошедший год, в результате чего появились порядка 60 проблематик, которые легли в основу целевой модели. Для корректного их предсказания нам пришлось интегрировать нашу рекомендательную систему с большим количеством источников данных, среди которых системы дистанционно-банковского обслуживания, сайт Сбера, CRM-системы, данные по транзакциям, уведомлениям, получаемым клиентом, системы service desk, обращения в контакт-центр и пр.

«Под капотом» у рекомендательной системы находится синергия экспертных бизнес-правил и алгоритмов искусственного интеллекта, включающих в себя ансамбль AI-моделей: ряда линейных регрессий и нейросети.

- Каких результатов удалось достичь?

По результатам работы нашей команды сервис успешно масштабирован до 85% от входящего трафика. За два года работы время на маршрутизацию снижено более чем в четыре раза. После того, как клиент набрал номер телефона поддержки, он слышит только приветствие «Сбера для Бизнеса», уведомление о записи разговора, после чего сразу же к линии подключается оператор.

Благодаря анализу больших данных в реальном времени уже в начале звонка клиента мы знаем проблематику обращения, не задавая при этом клиенту никаких вопросов. Также повышена точность маршрутизации: доля вызовов, переведенных оператором после запуска нашего сервиса, в среднем стала на 10% ниже.

- В чем роль проекта для бизнеса компании?

Сервис позволяет существенно экономить на содержании контакт-центра: за счет короткого IVR экономия на телефонном трафике составляет 1,3 млн минут в год.

Кроме того, снижается нагрузка на контакт-центр: за прошлый год за счет более точной маршрутизации мы разгрузили 88 операторов, что в свою очередь позволило снизить стоимость обслуживания клиентов на 6%. А для наших клиентов за 2022 год это вылилось в экономию 7 лет рабочего времени.

- В каком направлении продолжит развиваться платформа?

Мы продолжаем работать над улучшением точности наших алгоритмов. Кроме того, мы хотим дополнительно анализировать поведенческие характеристики клиента в каналах обслуживания, чтобы предлагать действительно персонализированное обслуживание каждому, кто обратится в контакт-центр Сбера для юридических лиц. В том числе, планируем делать сценарии «мягкой» автоматизации, помогая непосредственно в IVR решать вопросы только тем клиентам, кто к этому готов.

Помимо этого, мы планируем сделать сервис омниканальным, перенеся его в текстовые каналы контактного центра и интегрировав с существующими ботами и виртуальными ассистентами.

 

Теги: Сбер Data Award

На ту же тему: