Контакт-центр будущего: как достичь синергии искусственного интеллекта и человека
Как развивается поддержка в «Альфе»
Подход «единой платформы», который применяется в контакт-центре «Альфы», очень выгоден для клиентов: им больше не нужно дозваниваться и часами ждать свободного специалиста. Обратиться в поддержку банка можно в приложении и на сайте, по телефону, электронной почте, в соцсетях, сервисах-отзовиках — текстом и голосом.
В приоритете — баланс между эффективностью работы контакт-центра и удовлетворенностью клиентов. Главная задача специалистов — помочь реально решить вопрос, а не закрыть обращение как можно быстрее.
Среднее время ответа первой — оперативной — линии обычно не превышает 30–60 секунд: вдвое меньше, чем два года назад. На нее приходится 89% всех обращений, а решение большинства вопросов занимает до пяти минут. Вторая линия разбирает сложные кейсы, требующие больше внимания. Когда вопрос требует детальной проработки, клиенту сообщают, сколько именно времени понадобится. 95% сложных обращений и претензий специалисты обрабатывают от нуля до 24 часов, а в нестандартных случаях может потребоваться до 3 дней. Для сравнения: средний показатель по рынку составляет 4 суток.
Банк стремится развивать сервис, который не только отвечает ожиданиям, а предвосхищает их. Следуя этому принципу, «Альфе» удалось создать не просто технологичный контакт-центр, а бенчмарк для всей индустрии. Уровень автоматизации в подразделении заметно выше рынка и превышает 80%, а его прогрессивные стандарты подтверждают на мировом уровне. Так, недавно контакт-центр «Альфы» прошел повторную международную сертификацию по стандарту ISO — такой сертификат есть только у двух банков в России.
За лучшей поддержкой стоят лучшие специалисты и технологии, которые работают бок о бок. Вот как это выглядит изнутри — от найма и обучения сотрудников до их ежедневной работы.
Люди — главное в поддержке
Вместе с ростом банка увеличивается и нагрузка на контактный центр. Чтобы привлекать новых специалистов и снижать текучку кадров, в «Альфе» создают подходящие условия для всех.
Устраиваться на фулл-тайм в офис — далеко не единственный вариант. Например, по программе «Домашний контактный центр» можно работать откуда угодно, где есть стабильный доступ к интернету, в удобное сотруднику время от одного часа в день. Такой подход помогает привлечь на работу тех, кто ищет дополнительный заработок. Благодаря проекту в поддержке появились сотрудники-подростки от 14 до 18 лет. Они помогают сверстникам, которые пользуются детской картой «Альфы», чтобы банк стал ближе ко всем своим клиентам и говорил с ними на одном языке.
Другой проект — «Вместе в КЦ» — создан для действующих специалистов, в том числе сотрудниц, которые ушли в декретный отпуск. Для них это дополнительный заработок, для «Альфы» — удобство адаптации, ведь они уже знакомы с продуктами банка и быстрее приступают к работе. Кроме того, проект помогает сотрудницам быстрее возвращаться в рабочий ритм после декрета.
Управлять эффективностью и чувствовать себя частью большого сообщества «Альфы» специалистам помогает сервис Alfa Home. Здесь операторы планируют рабочий график, смотрят расчет дохода, видят показатели своей работы и получают подсказки, что можно улучшить. А еще в Alfa Home есть элемент геймификации: за достижения можно получать «коины» и обменивать их на мерч.
«Когда я пришла в контакт-центр, у нас не было ни голосовых помощников, ни базы знаний. Но было главное — желание помочь. Сегодня технологии усиливают это человеческое качество: они берут на себя повторяемые процессы, чтобы специалист мог сосредоточиться на профессиональном решении вопроса клиента. В Альфа-Банке нет конкуренции между человеком и ИИ-системами. Технологии не заменяют людей, а возвращают им время на понимание ситуации и внимание к клиенту. И это выгодно всем», — рассказывает Нино Кодуа, главный операционный директор Альфа-Банка.
Как ИИ обучает операторов
Ориентироваться в огромном потоке информации специалистам помогают виртуальные помощники, обученные на данных банка. Но работе с этими помощниками тоже нужно учиться, и здесь начинается самое интересное: одни ИИ-сервисы проводят онбординг (адаптацию новичков в компании) и учат операторов управлять другими ИИ-сервисами.
«Чтобы контакт-центр работал со стабильным качеством, важно сделать так, чтобы и опытный консультант, и студент, для которого это первая работа в жизни, могли одинаково хорошо ответить на вопросы клиентов. Мы готовим не узких специалистов, а тех, кто быстро ориентируется во внутрибанковском информационном пространстве и находит решения сам — без переключений с одного консультанта на другого», — объясняет Виктор Забалуев, руководитель департамента дистанционной поддержки клиентов.
После прохождения стартовых онлайн-курсов — перед первым выходом на реальную рабочую смену — знания специалистов проверяет ИИ-экзаменатор. Он задает распространенные вопросы клиентов: о льготном периоде по кредитке, актуальных условиях вкладов, а еще просит разобрать кейсы: «К вам обратился клиент за выпиской по счету — ваши действия?» Алгоритм анализирует ответы и выставляет оценку с точностью до 98% по сравнению с оценками реальных проверяющих. Так опытные специалисты экономят время на приеме экзаменов, а студенты проходят тесты в любое удобное время.
Как сотрудники поддержки становятся супергероями
Специалисты поддержки каждый день используют виртуальных ассистентов. Набор ИИ-помощников и их возможности регулярно расширяются, но главный принцип неизменен: снять с людей рутину, чтобы они сосредоточились на главном — оперативной и человечной поддержке клиентов.
«Вспомните Тони Старка из вселенной Marvel. Сам по себе он крутой персонаж, но по-настоящему могущественным его делает костюм с ИИ-помощником Джарвисом. Подобную логику мы применяем к операторам контакт-центра: даем инструменты, которые освободят их от рутины и усилят там, где потенциал искусственного интеллекта раскрывается на максимум», — делится Александр Блинов, руководитель дирекции по переводу бизнес-процессов на модельный подход.
Вот три знаковых ИИ-кейса, которые помогают специалистам поддержки «Альфы» носить костюмы супергероев.
1. «Альфа-помощник» оператора — личный ИИ-ассистент подскажет специалисту лучший выход из любой ситуации
Нейросеть в режиме реального времени считывает суть диалога и подсказывает специалисту варианты ответа. Она может предложить уточнить информацию у клиента, если данных для решения его вопроса недостаточно. Например, если пользователь пишет: «Почему не начислился кешбэк?», помощник пояснит оператору, что нужно узнать об операции, по которой возникли проблемы, и тут же выдаст пример формулировки: «Подскажите, пожалуйста, на какую сумму, где и когда вы совершили покупку, по которой не начислился кешбэк?» Под капотом этой технологии находятся ИИ-агенты, RAG-технологии и LLM.
А еще помощник перефразирует короткие сообщения, которые набирают операторы в периоды высокой загрузки, в более полные ответы. Например, «Нужно подождать три дня» превратится в «Понимаю, что вы не хотите ждать, но обычно такие переводы занимают до трех рабочих дней. Если до пятницы деньги не придут, пишите — во всем разберемся».
2. Классификатор и регистратор — заполняют формы за оператора, пока тот разговаривает с клиентом
Раньше после каждого звонка оператор заполнял чек-лист: с каким вопросом пришел клиент, какой продукт обсуждали, чем завершился разговор. Теперь это делает виртуальный помощник — автоклассификатор. Во время разговора алгоритм заполняет все данные протокола: выбирает тему обращения и продукт, фиксирует результат.
В итоге специалист сосредоточен на разговоре и экономит одну-две минуты на каждом обращении — именно столько в среднем он тратил раньше на заполнение чек-листа. Теперь это время можно посвятить обработке других запросов, что отразится на его достижениях и материальном вознаграждении.
Точность классификации выросла: это рутинная часть работы, с которой машины справляются лучше людей. Стала точнее и общебанковская аналитика по работе с обращениями клиентов — она помогает улучшать сервис и эффективность поддержки.
3. Суммаризатор базы знаний — выделяет главное в массиве корпоративных данных
У банка огромная внутренняя база знаний с условиями по продуктам, инструкциями и скриптами на самые разные случаи. Раньше оператор при сложном вопросе ставил диалог на удержание, искал статью по нужной теме и изучал ее. На поиск ответа уходили минуты, а клиент все это время ожидал на линии.
С суммаризатором все стало проще и быстрее: специалист пишет запрос в поисковую строку — и генеративный ИИ сразу показывает ответ. Алгоритм находит нужный раздел базы знаний и за несколько секунд пересказывает его суть по каждому конкретному кейсу.
Сейчас ИИ выдает релевантный результат в 80% случаев, и этот показатель постоянно повышается. Но главное доказательство его эффективности в том, что для многих специалистов он стал «настольным» сервисом: систему ежедневно используют более 11 000 сотрудников «Альфы».
Что ждет поддержку дальше
Итак, уже сейчас в поддержке «Альфы» автоматизировано 80% процессов, а более половины всех запросов в чате банка решает бот до подключения оператора. Это еще одно решение «Альфы» на базе ИИ, которое с каждым днем становится «умнее».
Трансформировалась и сама структура контактного центра: монолитное подразделение с узкой специализацией преобразовалось в объединение разноплановых и разнообразных проектов на базе общей платформы. Именно она помогает людям и технологиям работать в синергии, усиливая возможности друг друга.
А еще сотрудники поддержки могут проявить свои супергеройские качества на том фронте работ, где больше всего нужна вовлеченность прямо сейчас.
«Благодаря разносторонней подготовке специалисты контакт-центра могут даже помогать другим департаментам, например, в доставке карт, операционном департаменте и в отделе урегулирования убытков, если там повышается нагрузка. И наоборот: сотрудники других подразделений могут временно усилить контакт-центр, если количество запросов резко выросло. Это мы называем платформенным подходом к работе с клиентами», — рассказывает Виктор Забалуев.
Для других компаний контакт-центр «Альфы» — ориентир, на который хотят равняться. Поддержку банка три года подряд признают лучшим большим контакт-центром в России на премии CCGuru Awards. Консалтинговая компания FRANK RG отметила лучшую претензионную службу на рынке. А за внедрение суммаризатора базы знаний банк получил награду на Generation AI Awards. Все это стало возможным благодаря развитой культуре инноваций и активному внедрению ИИ в реальную работу.
«Я мечтаю о моменте, когда специалист поддержки сможет сосредоточиться на главном — внимательно слушать клиента, разбираться в сути запроса и говорить с ним по-человечески. А система будет делать все остальное: подбирать решение, оформлять результаты и заполнять отчеты. И это не фантастика, а наше ближайшее будущее, в котором построение сервиса и помощь — это не функция, а общепризнанная культура», — делится Нино Кодуа.
В ближайшее время в банке хотят распространить успешные ИИ-кейсы поддержки на другие подразделения — внедрить виртуальных помощников в департаменты продаж и работы с долгами. Еще команда хочет добавить функцию голосового ввода: специалисты смогут проговаривать ответы клиентам, даже если общаются в чате, а система будет переводить речь в текст. Останавливаться никто не намерен: в контакт-центре «Альфы» большие планы на нейробудущее.