Коллектор 2.0. Как роботов учат взыскивать долги

Взыскатели долгов внедряют высокие технологии. Коллекторская компания «Секвойя кредит консолидейшн» запустила систему, которая должна предсказывать настроение должников по голосу. Это специальная программа, которая в реальном времени анализирует голосовые параметры должника: тон, обертон, громкость, спектр звукового сигнала. «Например, программа может определить заранее, что человек может закричать. В этом случае сотрудник нашего call-центра получит соответствующий сигнал и вежливо попрощается. Раньше нам приходилось слушать несколько минут, пока должник выговорится. Если программа определяет, что на проводе человек готов к конструктивному диалогу, наш сотрудник сразу начнет предлагать варианты погашения долга», — рассказывает глава IT «Секвойя кредит консолидейшн» Ренат Урманов. В компании говорят, что точность таких прогнозов составляет 97%. В итоге «Секвойя» планирует экономить до 50% средств на каждом неудачном звонке, таких в компании 10%. «В среднем один полноценный звонок обходится агентствам в 30 рублей. Экономия в 15 рублей с одного неконструктивного общения в масштабах бизнеса составляет существенную сумму», — рассчитывает Урманов. Сколько потратили на разработку данной программы, в агентстве не говорят.

 

ООО «АБК» (коллекторская компания, учрежденная Сбербанком) для взыскания долгов и вовсе придумал робота-коллектора. «Он распознает слова должника и выбирает фразы-мотиваторы при помощи нейронной сети, синтезируя человеческую речь. Он также способен автоматически обучаться и безошибочно определять оптимальную стратегию работы», — рассказывает генеральный директор ООО «АБК» Дмитрий Теплицкий.

 

Робот-коллектор, впрочем, готов пока только к несложным диалогам. «Он реагирует на такие слова, как «не могу, не получается, нет возможности и т.д.». В этом случае робот говорит мотивирующие фразы типа «у вас накопилась задолженность, на следующей неделе к вам приедет инспектор, чтобы выдать уведомление». Но если человек начнет рассказывать о своей нелегкой судьбе и тяжелом финансовом положении, робот, скорее всего, его не поймет», — приводит пример Теплицкий.

 

Робот-коллектор самообучаемый и вскоре сможет разговаривать с должниками по душам, уверен Теплицкий. Но хамить или угрожать собеседнику он не сможет. «Однажды клиент начал кричать на робота, потому что не успевал записывать информацию под диктовку. Над этими моментами мы тоже работаем», — рассказывает Теплицкий. Робота ООО «АБК» создавали собственными IT-силами, поэтому затраты оцениваются в 1 млн рублей. «Робот использует нашу четырехлетнюю базу переговоров. Мы используем самые удачные цитаты наших сотрудников и внедряем их в функционал робота», — рассказывает Теплицкий. Call-центры обходятся коллекторским агентствам дороже всего. Поэтому роботы призваны сократить затраты. По подсчетам Дмитрия Теплицкого, если робот договаривается хотя бы с одним должником из 100, то компания уже экономит.

 

В коллекторском агентстве «ЭОС» робота внедрили, чтобы следить за сотрудниками собственного call-центра. Программа Voice analytics ведет мониторинг всех разговоров в реальном времени и отмечает некорректные слова или предложения. До внедрения этой технологии отдел контроля качества проверял лишь 2-3% от всех разговоров. «Это позволяет выявлять наших «лучших сотрудников». Например, если кто-то скажет, допустим, фразу «вам пришел последний день», то система сразу об этом сообщит. И мы проверим разговор», — рассказывает генеральный директор ЭОС Антон Дмитраков. Программу также создавали для увеличения эффективности работы call-центра. Например, компьютер определил, что некоторые сотрудники ЭОС звонили должникам только чтобы узнать, есть ли у них деньги для погашения долгов, и в случае отрицательного ответа прекращали разговор. При этом никакой разъяснительной беседы не вели. ЭОС потратил на технологию $300 тыс. — это для штата в 150 человек. Если бы сотрудников было больше, сумма была бы выше.

 

За высокими технологиями будущее, уверены собеседники dp.ru. «Наши акционеры четко поставили цель — стать финтехкомпанией. За последние 2 года мы уже потратили $10 млн», — делится планами Урманов. «Максимальную эффективность взыскания в досудебном порядке обеспечивают голосовые коммуникации. Они сложнее в автоматизации, но дают гораздо больший эффект взыскания. Именно в этом направлении движется рынок», — анализирует Теплицкий. При этом оценить, как скоро окупятся затраты, участники рынка не готовы. «На самом старте высокотехнологичного продукта коллекторское агентство не сможет его использовать первые полгода, так как необходимо собрать статистику и практику применения», — заключает Дмитраков.

 

Коллектор 2.0. Как роботов учат взыскивать долги