В рамках реализации стратегии устойчивого развития «Ингосстрах» развивает подход клиентоцентричности, внедряя омниканальность и автоматизированные коммуникации для удобства взаимодействия со своими клиентами. Важнейшим принципом в построении коммуникаций является то, что ни одно сообщение не должно остаться без ответа.
Сейчас «Ингосстрах» для ответов клиентам использует платформу «CraftTalk: All-in-one», которая позволяет комплексно решать вопрос обработки обращений в разных каналах коммуникации и управлять знаниями компании из единого источника – базы знаний. Не важно, откуда поступает сообщение от застрахованного: из чата на сайте компании, через электронную почту, в мобильном приложении, на агентском портале или в мессенджерах в соцсетях — компания в течение нескольких минут обработает запрос, предоставит ответ или свяжет со специалистом, который поможет решить возникший вопрос. При этом специалисты нескольких департаментов пользуются единой актуальной базой знаний, что упрощает процесс получения необходимой информации и улучшает коммуникации как с клиентами, так и между отделами.
«Мы постоянно находимся в поиске новых возможностей для повышения эффективности работы контакт-центра. Как только у нашего партнера CraftTalk появился функционал GPT, мы решили проанализировать возможности технологии для наших задач», — отмечает Алина Логвинова, директор по дистанционному клиентскому обслуживанию «Ингосстраха». В рамках проекта рабочая группа выделила несколько сценариев возможной работы GPT – непосредственная коммуникация по рутинным запросам с клиентом или активная помощь операторам контакт-центра. Исходя из результатов тестов, эксперты пришли к выводу, что на первом этапе оптимальным будет использование GPT как умного ассистента оператора. Это позволяет дообучить модель и исключить возможность ошибки в ответе при работе искусственного интеллекта.
Тесты проводились на базе знаний «Ингосстраха» при работе с «Личным кабинетом» (регистрация и восстановление доступа). В рамках тестов CraftTalk GPT ищет в нужных статьях базы знаний блоки, максимально коррелирующие с запросом клиента, и формулирует для оператора наиболее точный ответ. Затем оператор просматривает подготовленный проект ответа, при необходимости уточняет его и отправляет клиенту.
