Контроль звонков: как российские банки начали глубже анализировать разговоры клиентов

Российские банки начали активно использовать нейросети для анализа звонков клиентов, что позволяет выявлять причины отказов и жалоб. Такие системы переводят аудиозаписи в текст и помогают сотрудникам быстро реагировать на проблемы. Например, Совкомбанк уже экономит около девяти с половиной тысяч часов рутинного труда в месяц благодаря автоматизации процесса. В будущем планируется, что роботы смогут контролировать даже выполнение обещаний электронных помощников. Об этом пишет портал Ferra.

Голосовой канал становится важным источником данных о клиентском опыте. Ранее информация о звонках была недоступна для анализа, но с развитием технологий автоматической транскрибации и языковых моделей, банки начали использовать эти данные для улучшения качества обслуживания.

Анализ разговоров позволяет не только фиксировать факты, но и понимать эмоциональный фон общения, выявлять основные проблемы клиентов и определять, как улучшить сервис. В Совкомбанке автоматизированная система ежемесячно обрабатывает более трехсот тысяч диалогов, что позволяет выявлять закономерности и улучшать качество обслуживания.

Автоматизация также освобождает сотрудников от рутинной работы по документированию результатов звонков. Вместо этого система формирует черновики карточек клиентов, что позволяет специалистам сосредоточиться на более сложных задачах.

Важным аспектом является скорость реакции на запросы клиентов. Совкомбанк разработал систему, которая предоставляет операторам подсказки в реальном времени, что значительно ускоряет процесс обслуживания.

В будущем планируется расширение применения речевой аналитики на цифровых помощников, чтобы контролировать качество их взаимодействия с клиентами. Это позволит улучшить управление клиентскими коммуникациями и повысить удовлетворенность клиентов.