10.10.2017, Банкир.ру
— Что появится в ближайшее время на коллекторском рынке в части технологий?
— О роботах-коллекторах уже многие, вероятно, знают. Пока что в том виде, в котором эта технология существует, она имеет несколько ограниченную сферу применения — роботы способны неплохо разрешать типовые ситуации на ранних этапах просрочки.По сути дела, во время первого звонка должнику оператор строит свое общение на основе сравнительно небольшого скрипта.И работа оператора-человека в таком случае по своей форме механическая. В сущности, оператор в некотором смысле работает роботом. Цель первого звонка должнику — эффективная обработка наиболее типичных ситуаций в соответствии с небольшим набором лучших для таких случаев практик.
В среднесрочной перспективе роботы вряд ли полностью вытеснят людей из функции коммуникации с должниками
Естественно, решения, которые активно внедряются в индустрии сегодня, постепенно будут совершенствоваться. По мере совершенствования они будут забирать на себя уже менее тривиальные коммуникации, распространять область своего действия на второй и последующие звонки. Они научатся более эффективно решать какие-то нестандартные ситуации, отталкиваясь от накопленного опыта. Но в среднесрочной перспективе роботы вряд ли полностью вытеснят людей из функции коммуникации с должниками. Хотя, скорее всего, серьезно повысят планку требований к операторам колл-центров, так как специализацией людей станет решение сложных нестандартных задач.
— Иначе говоря, между роботом и человеком так и останется «разделение полномочий»?
— Как показывает практика, даже весьма продвинутые прикладные системы искусственного интеллекта в тандеме с человеком зачастую более эффективны, чем полностью автоматизированные решения. Например, шахматный мастер, использующий помощь программы, играет гораздо сильнее, чем программа в одиночку. В настоящее время у нас реализуется подобный проект, условно говоря, «киборг-оператор». Эта система работает вместе с человеком: когда оператор ведет разговор с должником, система слушает этот разговор, распознает, что сказал должник.И, если оператору нужна какая-то справочная информация (например, должник просит уточнить сумму и структуру своей задолженности или, скажем, какие-то детали клиентского договора), — система автоматически покажет оператору эту информацию, сэкономив таким образом время. Оператору не нужно будет кликать по кнопкам, делать запрос вручную, он сможет сосредоточиться на общении с должником. Или же система может подсказать оператору, какие аргументы уже были высказаны должнику ранее. Напомнить достигнутые ранее договоренности. Сравнить голос человека, с которым идет разговор, с голосом человека, с которым общение происходило во время предыдущего звонка — на случай, если должник займет позицию «я — не я, и задолженность не моя».
Система может подсказать в общении с тем или иным клиентом, какой аргумент лучше употребить, опираясь на статистику взыскания
Более того, такая система может подсказать в общении с тем или иным клиентом, какой аргумент лучше употребить, опираясь на статистику взыскания. В наших колл-центрах происходит около 250 тысяч телефонных разговоров с должниками в день. Поэтому накоплен большой массив данных, позволяющих сделать выводы о том, какие аргументы наиболее действенны в конкретных ситуациях. Соответственно, система сможет подсказать оператору, какая тактика может дать наиболее предпочтительный результат.
НАПКА: роботы-взыскатели дешевле людей-коллекторов
Об этом рассказал директор Национальной ассоциации профессиональных коллекторских агентств Борис Воронин.
— Времена рассылки писем должникам ушли в прошлое?
— «Бумажные» сообщения какое-то время продолжат играть заметную роль в процессе взыскания, но доля этого канала будет постепенно снижаться. Электронные текстовые коммуникации в России традиционно менее развиты, чем на Западе. Если взять западные компании, то изрядная доля их взаимодействия с должником происходит в текстовом виде —через электронную почту, сообщения в push-системах. Статистика нашего сегодняшнего портфеля такова, что всего 17% должников имеют e-mail, который может быть теоретически использован для коммуникации. Не всегда это связано с тем, что у людей нет электронных адресов. Просто люди часто не указывают эти адреса при заполнении банковских анкет. Мы можем использовать открытые источники данных для поиска адресов электронной почты. Но достаточно полных открытых источников этой информации на сегодняшний день просто не существует. Поэтому в нашем бизнес-процессе мы рассматриваем электронные текстовые сообщения как вторичный канал коммуникаций. Безусловно, со временем ситуация в этой сфере может измениться. Но я думаю, что в среднесрочной перспективе в России голосовые каналы при взыскании все-таки будут оставаться основными.
— В таком случае, что будет меняться в системах речевого анализа?
Есть интересные эксперименты по поводу того, можно ли по интонации человека определить его намерения с той или иной точностью
— Они будут усложняться. Как я рассказывал в своем выступлении на форуме, наша система распознавания речи сегодня умеет просто переводить слова в текст. Но для повышения эффективности коммуникации нужно научиться выявить интонацию, уметь определить пол и приблизительный возраст человека, с которым мы общаемся, определять совпадения голоса в разных разговорах. Есть интересные эксперименты по поводу того, можно ли по интонации человека определить его намерения с той или иной точностью. Собирается ли он платить или обманывает нас. Скажем, должник говорит: «Да, да, я заплачу», но на самом деле имеет в виду: «Отвяжитесь от меня, не хочу я с вами разговаривать».
В этой области предстоит еще ряд экспериментов, но потенциально технологии машинного обучения способны не хуже людей определять интонацию и эмоциональную окраску слов.
— Как будет меняться сам процесс взыскания?
— Будет происходить интеллектуализация процесса. На сегодняшний день мы используем разные инструменты взыскания: это и телефонные звонки, и обычная бумажная почта, и электронные сообщения в той или иной форме, и SMS, и автоинформаторы, иногда выездная работа. Какой набор действий наиболее оптимален? Что нужно сделать агентству, чтобы с минимальными затратами и с наибольшей вероятностью взыскать задолженность?
В этом плане коллекторские агентства будут становиться умнее. Их действия будут все более адресными, в большей мере будут опираться на статистику. Это во многом повысит и комфорт клиентов банков, потому что будет происходить уход от стратегии интенсивной бомбардировки сообщениями.
Коллекторскому процессу в определенных ситуациях может не хватать гибкости
Новый закон установил определенные ограничения на частоту взаимодействия с должниками. Но мы и сами понимаем, что взаимодействие с очень высокой частотой не всегда означает хорошее взыскание. Для многих категорий должников эффект будет прямо противоположным. Если вы где-то перегнете палку, человек может озлобиться и перейти от конструктивного взаимодействия сразу к негативу, отказаться от общения. В конечном счете, это плохо скажется на взыскании. Поэтому здесь коллекторскому процессу, как и любому другому современному бизнес-процессу, в определенных ситуациях может не хватать гибкости. Системы машинного обучения и искусственного интеллекта здесь как раз могут позволить сделать шаг вперед.
Мы сейчас используем целый «мешок» моделей, предназначенных для оптимального управления процессом взыскания, выбором правильных инструментов на каждом этапе работы с должником. Но в то же время понимаем, что здесь есть еще огромное пространство для развития.
— Технологии стоят денег, и, наверное, небольшие агентства вряд ли смогут себе все это позволить. Может ли техническая революция перекроить рынок?
— Здесь есть несколько аспектов. Во-первых, это на сегодняшний день не так дорого, как кажется. В целом развитие технологий в этом направлении приводит к технологической инфляции. Раньше над задачей распознавания речи десятилетиями работали крупные компании, стремясь создать какой-то эффективный продукт. И все равно это не очень хорошо получалось. А тут появляются какие-то прорывные технологии, например, новые архитектуры и фреймворки для нейронных сетей, их удается удачно использовать для эффективного решения задачи распознавания речи. И вдруг оказывается, что многолетние наработки в мгновение ока устаревают. Они уже не нужны, и, в принципе, любой грамотный студент может настроить нейронку так, что она будет распознавать речь лучше, чем все эти солидные и громоздкие корпоративные решения.
За решением «не делать ничего» тоже скрывается большой риск — можно внезапно оказаться позади рынка
Вторая сторона вопроса: на самом деле, у крупных игроков всегда есть большая угроза пострадать от своих размеров, так как с ростом размера нередко возникает технологическая инертность, заорганизованность. Во времена очередной технологической революции оказывается, что стратегия «не делать ничего» неожиданно становится очень рискованной. Но менеджеры этого не понимают, им кажется, что инновации связаны с повышенным риском. В конце концов, неизвестно, заработает ли новая технология, и не скрыты ли в процессе ее внедрения губительные подводные камни. При этом они упускают из виду, что за решением «не делать ничего» тоже скрывается большой риск — можно внезапно оказаться позади рынка и быстро растерять свои преимущества, что не так уж редко происходило со многими компаниями-гигантами.
— А как у вас? Вы же крупная компания.
— У нас сейчас в IT работают чуть больше 30 человек. Но люди, которые непосредственно занимаются задачами машинного обучения и искусственного интеллекта, — это довольно небольшое ядро команды, человек пять. Это не так много даже для сравнительно небольшого коллекторского агентства. Иногда в гараже из старых микросхем можно собрать нечто инновационное, и быстрый прогресс новых технологий делает подобные сценарии весьма реалистичными. Бывает, что людей мало, но они «в тельняшках». Они могут сделать прорывной продукт в то время, когда крупные компании будут по инерции совершенствовать свои морально устаревшие решения.
— Вы говорите, что коллекшн сегодня становится умнее. Это 230-ФЗ так изменил рынок?
— Я думаю, что 230-ФЗ во многом стал причиной для переосмысления в целом всех процессов в коллекшне. Есть устоявшиеся практики на рынке. Есть мнения экспертов, которые на протяжении многих лет никто не подвергал сомнению. Но тут приходит законодатель и пытается установить определенные рамки и правила. Это, конечно, стимулирует интеллектуальную деятельность внутри организаций. В этой ситуации участники рынка неизбежно стали задаваться вопросом: как должен выглядеть бизнес-процесс в новых условиях? Рынок стал искать и находить новые подходы.
А здесь, кроме как интеллектуализировать никаких других ресурсов просто нет
Кроме того, есть некоторые тонкости закона, которые в определенной мере подталкивают агентства к поиску высокотехнологичных решений. Если частота взаимодействий с должником снизилась, значит, нужно работать над качеством этих взаимодействий. А здесь, кроме как интеллектуализировать, сделать более умным это взаимодействие, никаких других ресурсов просто нет. Опять же — было введено ограничение на частоту непосредственного взаимодействия с должником. Но есть и другие виды взаимодействия, например, те же автоинформаторы. Хорошо, но почему бы не заменить этот автоинформатор на интерактивную систему, подобную нашему роботу? Автомат уже не будет тупо барабанить текст. Он будет каким-то образом пытаться выстроить с человеком диалог. По крайней мере, это будет не хуже, чем обычный статичный автоинформатор. Такие процессы происходят, и, как говорится, нет худа без добра. В этом смысле добром оказалось встряхивание рынка и поиск новых путей развития.