В 2020 году Райффайзенбанк запустил собственную бот-платформу. Она объединяет чат-бот для работы с тестовыми обращениями, а также голосового ассистента для автоматизации входящей линии (голосовой IVR, понимающий свободную речь). Все компоненты разработки, machine-learning[1]-ядро, распознающее смысл обращений, инструменты администрирования, отчетности, все интеграции (включая разработку чата в мобильном приложении) реализованы внутренней командой банка.

Важная особенность платформы — полная независимость от внешних решений, что обеспечивает гибкость при создании продуктов. К примеру, чат-бот был изначально реализован с возможностью подключения ко всем текстовым каналам: мобильному банку для физических и юридических лиц, интернет-банку для физических и юридических лиц, WhatsApp, Viber, Telegram, Yandex-Dialog, сайту, а голосовой бот поддерживает входящие и исходящие звонки с возможностью использования (подключения) любого внешнего движка распознавания и синтеза речи. Команда располагает всеми необходимыми компетенциями для полного цикла создания, запуска и поддержки любых цифровых инициатив.

[1] Ядро, работающее на технологиях машинного обучения.

При создании бот-платформы были сформулированы три ключевые цели:

• Увеличение доли неголосового канала среди всех обращений в контактный центр за счет улучшения пользовательского опыта.
  Бот позволяет клиентам получать ответы на вопросы моментально, без ожидания в очереди даже в часы пиковой нагрузки. В 2019 году доля неголосовых каналов составляла 20 % для физических лиц (ФЛ) и 9 % — для юридических лиц (ЮЛ). На текущий момент — 40 % для ФЛ и 30 % для ЮЛ.
• Автоматизация 40% текстового трафика контактного центра.
  Платформа была запущена в 2020 году. На текущий момент чат-бот частично участвует в 90 % диалогов ФЛ и ЮЛ и закрывает без участия оператора 30 % диалогов с ФЛ и 10 % диалогов с ЮЛ.
• Сохранение и улучшение лидирующих позиций в области клиентского опыта в неголосовых каналах.
  Райффайзенбанк участвует в синдикативных исследованиях NPS и сохраняет лидирующие позиции на протяжении полутора лет.

В ходе развития команды была добавлена еще одна стратегическая цель – это создание платформы голосового бота для автоматизации входящего и исходящего трафика в формате свободной речи. Это позволяет оптимизировать нагрузку с параллельным улучшением клиентского опыта за счет отказа от кнопочного IVR.

Ключевыми стейкхолдерами Agile-команды внутри организации являются руководители направлений контактного центра, руководители команд, разрабатывающих банковские продукты (потребительские кредиты, кредитные карты, ипотека, расчетные счета ЮЛ, кредиты МСБ), и руководители сегментов (физические лица, юридические лица, Premium-направление).

Для достижения лучшего клиентского опыта происходит тесная интеграция с ключевыми стейкхолдерами в четырех направлениях:

• Общие/сквозные цели бизнес-подразделений и Agile-команды, к примеру: доля закрытых ботом диалогов, синдикативный NPS и т. д.
• Прозрачная и открытая коммуникация между командой и стейкхолдерами в разных форматах (от общих еженедельных конфколов до общих Telegram-чатов для решения оперативных вопросов).
• 100%-ная прозрачность логов работы. Все результаты системы доступны для всех заинтересованных лиц и могут быть независимо проанализированы. Все данные обновляются в открытых витринах баз данных с периодичностью 1 раз в час.
• Регулярное проведение открытых демонстраций новых функций для всех желающих. Согласование макетов и прототипов доработок с заказчиками на ранней стадии для точной и корректной реализации доработок.

• Бот-платформа полностью разработана внутренней Agile-командой Райффайзенбанка, от ML-ядра до интерфейса администратора. В процессе создания и дальнейшего развития применяются методы гибкой разработки (в частности, фреймворк Scrum). Разработка происходит 3-недельными спринтами, и, как следствие, time-to-market (время от идеи до выхода на клиентов) составляет не более 3 недель.
• Продукт отвечает самым строгим требованиям отказоустойчивости и масштабируемости (поддержка кратного увеличения нагрузки как в моменте, так и в течение длительного периода). В его разработке применяется новейший стек технологий, базирующийся на микросервисной архитектуре. Все это позволило с начала года бесшовно увеличить нагрузку на решение в 8 раз (с 30 до 210 тысяч обработанных диалогов в месяц). Гибкий подход к разработке позволит оперативно вносить изменения не только в настраиваемые блоки, но и в бэкэнд приложения, что позволило, к примеру, создать специальный аварийный режим в условиях повышенной нагрузки в период пандемии и полностью автоматизировать в пиковые моменты до 50 % обращений.
• Создание ML-ядра собственными силами позволило адаптировать его под лексику и специфику Райффайзенбанка и максимально эффективно использовать ресурс, необходимый для обучения модели (разметка диалогов). Так, общий ресурс разметчиков для чат-бота не превышает 1 fte в месяц.
• Внутренняя разработка чат-бота позволила сократить период запуска на всех внешних клиентов (2 недели) и одномоментно интегрироваться сразу со всеми существующими каналами (более 10), так как чат-бот изначально создавался как виртуальный оператор. Это позволило сразу и без дополнительных доработок получить всю необходимую статистку для контроля и развития системы. Как следствие, это минимизировало ресурсы, необходимые для запуска в сегментах МСБ и Premium.
• В дальнейшем это способствовало разработке и внедрению отдельного модуля голосового бота с возможностью распознавания свободной речи, с механикой гибкого подключения любых облачных и необлачных движков синтеза и распознавания речи. Внутренняя разработка позволяет быстро добавлять необходимые интеграции с внутренними системами, комбинировать разные способы коммуникации (СМС, push, звонок, чат) для достижения лучшего клиентского опыта.
• В ежедневной деятельности бот-платформа применяет дополнительные инструменты коммуникации: динамическое предложение нескольких вариантов ответов, уточнение правильности ответа (если степень уверенности недостаточно высока), просьба перефразировать обращение. Важным условием для сохранения позитивного клиентского опыта для каждого диалога является правило: не переспрашивать или уточнять у клиента более одного раза. Платформа адаптивно понимает недовольство клиента, просьбу пригласить оператора, а также выделяет наиболее чувствительные темы, требующие вовлечения пользователя.
• Управление голосовым и текстовым модулем осуществляется в режиме одного окна и доступно для администрирования бизнес-пользователям.

• Внедрение чат-бота в текстовом канале уже привело к прямой оптимизации более 3400 человеко-часов, что, в свою очередь, экономит до 250 тысяч долларов в год.
• С учетом эффекта от сокращения расходов на инфраструктуру, вызванного активным ростом доли текстового канала и своих разработок, стоимость одного контакта с клиентом в канале чатов сократилась в 2 раза только за 2020 год.
• Активное развитие функций чат-бота уже сейчас позволяет моментально реагировать на более 90 % диалогов и 30 % из них закрывать без участия оператора, что повышает уровень клиентского сервиса.
• Ядро бота настроено таким образом, что когда он определяет, что клиент хочет пообщаться с оператором, хочет оформить продажу или настроен очень негативно, он переводит данный диалог на операторов. Это позволяет сглаживать риски негативного клиентского опыта и потери потенциальных продаж (более 10 тысяч диалогов в месяц).
• В среднем в месяц чат-бот участвует более чем в 120 тысячах диалогов, закрывает без участия оператора более 30 тысяч диалогов.
• В области клиентского опыта взаимодействие строится на том принципе, что система оценок бота не должна ничем отличаться от оценки оператора. Все KPI операторов автоматически рассчитываются и для бота. Основные источники информации — это оценки чат-бота в приложении, качественные исследования пользователей (глубинные интервью), количественные исследования (опросы) и регулярная вычитка диалогов. Все новые функции добавляются через функции АB-тестов, что позволяет минимизировать риски ухудшения опыта. На текущий момент чат-бот получает порядка 1000 оценок пользователей в месяц. Доля положительных оценок в диалогах чат-бота (без оператора) — более 75 %. FCR чат-бота составляет более 88 %.
• Также огромное значение в сфере автоматизации процессов играет внедрение роботов, автоматизирующих рутинные операции. На текущий момент порядка 10 разных процессов контакт-центра выполняются без привлечения людей. Это позволяет оптимизировать нагрузку примерно 70 человек. Наиболее крупные из них — это процессы резервирования счетов, выпуска или блокировки карт, создания в системах банка новых клиентов.

• Бот-платформа является полностью внутренней разработкой команды Райффайзенбанка.
• За время своего существования бот-платформа позволила сократить стоимость одного контакта с клиентом в канале чатов в 2 раза, оптимизировав операционные расходы на обслуживание контактного центра, а также время работы сотрудников.
• Высокотехнологичные решения в основе платформы обеспечивают её высокую надёжность, позволяют кратно увеличивать нагрузку и вносить изменения в работу без сбоев. Внутренняя разработка позволяет быстро добавлять необходимые интеграции с внутренними системами, комбинировать разные способы коммуникации (СМС, push, звонок, чат) для достижения лучшего клиентского опыта. Платформа показала свою эффективность в экстренных обстоятельствах: аварийная версия чат-бота позволила успешно справиться с ростом нагрузки во время пандемии и автоматически обрабатывать до 50 % обращений в пиковые моменты.
• Развитие внутренней экспертизы разработки позволило оперативно внедрять новые доработки бот-функционала в чат-канал, и повысить долю обращений, решаемых через чаты, в общем потоке обращений в КЦ с 20 до 40 %.
• За полгода эксплуатации чатбот-платформа позволила закрывать 25 % диалогов без участия оператора, предоставляя ответ пользователю автоматически, а значит моментально. Чат-бот помогает в решении 90 % диалогов и имеет высокие показатели клиентской лояльности.
• Наличие собственной бот-платформы позволило запустить виртуального голосового ассистента с функцией распознавания и синтеза свободной речи, который решает более 24% обращений без помощи оператора.
• Самостоятельное создание и развитие такого ландшафта IT-решений в рамках одной команды является беспрецедентным с точки зрения как инвестируемых ресурсов, так и отдачи от них.