Как банку создать чат-бота, способного распознавать свободную речь

Задача

Автоматизировать клиентскую поддержку, сохранив высокий уровень удовлетворенности пользователей.

Предпосылки и мотивация

Райффайзенбанк активно развивает дистанционные каналы обслуживания. Поэтому для эффективной клиентской поддержки недостаточно горячей линии и требуются инструменты автоматизации.

Решение

Создать бот-платформу для поддержки пользователей, разработать собственного чат-бота и голосового ассистента.

Реализация

Поддержку клиентов в чат-каналах запустили в 2017 году. Первый чат появился на сайте, затем в десктоп-версии интернет-банка, мессенджерах, мобильном банке. В конце 2019 года чат-бот заработал во всех каналах привлечения физлиц. В феврале 2020-го его запустили для клиентов — юридических лиц, а в апреле — для клиентов сегмента премиум.

На первых этапах банк тестировал готовые вендорские решения, но в итоге решил разрабатывать бота самостоятельно. Это позволило ускорить процесс, сделать его более гибким и использовать внутренние данные для обучения и развития бот-решений. А в дальнейшем помогло создать и внедрить отдельный модуль голосового бота с возможностью распознавать свободную речь. В результате в июне 2020 года в канале чатов появилась функция голосового ввода, а в августе на горячей линии был запущен голосовой ассистент.

При создании решений команда отказалась от жестких rule-based-механик. Они предполагают, что бот реагирует только на конкретные формулировки, в которые клиент может и не попасть. Вместо этого применили более гибкие механики распознавания намерений. «В нашем случае бот заранее не знает, какие фразы должен написать или сказать клиент, а распознает намерение его запроса — вопрос и его тематику, согласие или отрицание, уточнение», — рассказывает руководитель канала чата и чат-бота Райффайзенбанка Илья Щиров.

Боты в чатах и голосовой ассистент умеют предлагать варианты ответа на выбор, уточнять, правильно ли поняли вопрос, просить перефразировать обращение. Если бот не понял клиента после одного уточняющего вопроса, то автоматически переводит разговор на оператора. Он также моментально реагирует на просьбу клиента переключиться на специалиста и выделяет наиболее чувствительные темы, требующие участия сотрудника.

Результаты

С начала прошлого года нагрузка на бот-платформу выросла более чем в десять раз — до 350 тыс. обработанных диалогов в месяц в текстовом и голосовом каналах. При этом только за 2020 год стоимость одного контакта в канале чатов снизилась вдвое.

Планы и перспективы

Банк намерен добиваться большей персонализации общения бота с клиентами и улучшать показатели автоматизации. Также планируется автоматизировать исходящие звонки и сообщения в чатах — от финансового ассистирования и предложений продуктов до сервисных коммуникаций.