Как искусcтвенный интеллект заменяет коллекторов

Банки начинают использовать роботов, чтобы общаться с клиентами и требовать у них возврата долгов. Искусcтвенный интеллект не обижается и не нарушает законы, а его услуги стоят дешевле человеческого труда

Сергей Марков и Дмитрий Теплицкий (Фото: Владислав Шатило / РБК)

«В массовом сознании коллекторы — это вышибалы с паяльниками, которым никакой закон не писан, — говорит IT-директор компании «АктивБизнесКоллекшн» («АктивБК») Сергей Марков. — Конечно, стереотип далек от реальности, а главный инструмент коллектора — телефон. Но работа нервная: должники зачастую позволяют себе оскорблять операторов. Все мы люди, и существует риск, что неопытный оператор сорвется и ответит в том же духе».

«Дочка» Сбербанка «АктивБК» разработала систему на базе искусственного интеллекта, которая ведет с должником культурный диалог, подбирая ответы на основе сказанного на другом конце провода. Это помогает устранить человеческий фактор и избежать штрафов за нарушение закона. Не исключено, что такие роботы-коллекторы в ближайшее время станут повсеместным явлением.

Дочки-матери


Генеральный директор «АктивБК» Дмитрий Теплицкий — бывший сотрудник уголовного розыска одного из московских ОВД, успел он поработать и гендиректором нескольких коллекторских агентств. Его напарник Сергей Марков — специалист по IТ. В студенчестве Марков увлекся системами искусственного интеллекта — разрабатывал логические игры для мобильных устройств на заказ и даже написал шахматную программу, которая стала победителем первенства России и СНГ.

В 2012 году вице-президент Сбербанка Светлана Сагайдак предложила менеджерам создать и возглавить коллекторскую «дочку» крупнейшего банка страны («АктивБК» на 100% принадлежит Сбербанку). «Мы ставили перед собой задачу привлечения передовых рыночных технологий в управлении взысканием просроченной задолженности и хотели создать собственную площадку для апробации таких технологий», — объяснили РБК в пресс-службе Сбербанка.

Изначально «дочка» работает со Сбербанком на рыночных условиях, получая примерно половину проблемных долгов физических лиц. При этом компания постоянно соревнуется с частными агентствами, между которыми распределяется оставшаяся часть сбербанковских дол​гов. «Нас тут никто особо не жалеет, — говорит Теплицкий. — Если бы нам передали весь портфель долгов, мы бы очень скоро превратились в жирных пиявок».

Чтобы сэкономить, менеджеры создали интеллектуальную CRM-систему, которая определяет, в каком часовом поясе живет клиент, учитывает пол, возраст, занятость должника, статистику по предыдущим звонкам. Анализ всех этих факторов в совокупности позволяет найти оптимальное время для дозвона и увеличивает число успешных переговоров с должником на 2–3%. «Учитывая огромные объемы переговоров, эта мелочь конвертируется в очень серьезные деньги», — говорит Марков.​

Сергей Марков и Дмитрий Теплицкий (Фото: Владислав Шатило / РБК)

В среднем агентство получает вознаграждение 5–20% от суммы возвращенного долга. Сейчас «АктивБК» работает уже с 27 банками («Открытие», Бинбанк и др.), это направление занимает около 25% в структуре выручки компании. Еще четверть дохода приносит взыскание выкупленных у кредиторов долгов по договору цессии, а основной оборот — около 50% — обеспечивает работа с должниками Сбербанка. Согласно данным СПАРК, выручка «АктивБК» в 2016 году составила 990 млн руб., чистая прибыль — 375 млн. В штате — около 1 тыс. операторов.

Спасительная нейросеть


Параллельно с основной коллекторской деятельностью «АктивБК» разрабатывал собственную систему распознавания человеческой речи. «Раньше контроль за качеством работы операторов проводили вручную, прослушивая разговоры. Но прослушать вообще все разговоры невозможно, а в одной из тысячи бесед может попасться что-то такое, что поставит крест на репутации компании», — говорит Сергей. К тому же операторы, которым положена премия за количество успешных переговоров, часто после проведения разговора указывали в системе «обещание об оплате», когда на деле должник ничего не обещал. Система распознавания речи такие хитрости пресекает: переводит словесный поток в текст, выискивает необходимые по скрипту или, наоборот, запрещенные фразы и выдает резюме: насколько успешно был проведен разговор и каков прогноз дальнейшего поведения неплательщика.

К началу 2016 года технология была готова и работала. Марков презентовал ее совету директоров Сбербанка, члены которого посоветовали «докрутить» продукт и создать роботизированного коллектора, который сможет не только распознавать, но и синтезировать речь. Составили план, согласно которому разработка должна была занять два с половиной года. Но не тут-то было.

На одном из совещаний в Сбербанке выступила российская компания, которая предлагала разработать и продать Сбербанку собственного роботизированного коллектора. Конкурент «АктивБК» показал демоверсию технологии и обещал продать банку готовый продукт уже через год. «Я был на том совещании и черт меня дернул сказать, что мы сделаем такую же демку за две недели, а готовый продукт — через год, только гораздо дешевле, — вспоминает Сергей. — В итоге мы две недели бегали по потолку, но в срок уложились». Уже в начале 2017 года робот-коллектор прошел первые тесты внутри «АктивБК».
Со стороны работа системы выглядит так: должникам дозванивается молодой человек или девушка; звонящий называет фамилию, имя, отчество должника и просит подтвердить дату его рождения. Если данные совпадают с теми, что есть в базе, голос озвучивает сумму долга и предупреждает о последствиях неуплаты. При этом робот ведет с должником диалог, отвечая на его вопросы, а если собеседник перебивает коллектора, просит дослушать до конца. В этом и заключается основное отличие от десятков уже существующих программ — система не просто озвучивает заранее прописанный текст, а «думает», как вести разговор в зависимости от реплик собеседника. И только если разговор заходит в тупик, робот (а это был он) переключает разговор на живого оператора.

Технически робот-коллектор от «АктивБК» — это несколько рекуррентных (с наличием обратной связи) нейронных сетей, обученных действовать по скрипту с тысячами возможных сценариев развития диалога. Чтобы система заработала, операторы прослушивают сотни часов реальных разговоров и снабжают поток речи субтитрами, на которых потом и обучается нейронная сеть. «Робот состоит из трех основных блоков, — поясняет Сергей. — Первый — это система распознавания речи собеседника, второй — это система синтеза речи, которая позволяет роботу говорить, и третий — это бизнес-логика, которая определяет смысл сказанного должником».

По словам создателей робота, технологии с такой функциональностью на рынке еще не было. «По отдельности IТ-инструменты для повышения эффективности работы коллекторов давно и активно применяются и в чат-ботах, и в системе интерактивного голосового взаимодействия (IVR), — подтверждает Дмитрий Песоцкий, менеджер по продвижению решений для контактных центров компании КРОК. — Другое дело — собрать все эти технологии в комплексный продукт и найти свою нишу на рынке. В этом плане коллеги сделали шаг вперед».

«Железка вместо мозгов»


По словам Сергея Маркова, в августе 2017 года эффективность робота-коллектора оказалась на 24% выше, чем у живых операторов — настолько чаще должники платили просрочки в течение двух недель после звонка машины, чем после общения с оператором. «Робота невозможно вывести из себя — у него железка вместо мозгов. Даже если должник будет вести себя некорректно, робот не обидится и не ответит тем же — у него подобных выражений просто нет в скрипте», — говорит Теплицкий.

Сейчас робот-коллектор обзванивает небольшую часть должников Сбербанка: из 250 тыс. звонков, совершаемых компанией за день, на долю искусственного интеллекта приходится несколько сотен разговоров. С августа «АктивБК» обслуживает и часть звонков в справочную службу банка. «Мы теперь не только долги выбиваем — наконец-то начали делать что-то доброе», — смеется Марков.

Корреспондент РБК пообщалась с роботом «АктивБК» — голос звучит механически, но система действительно распознает обращенные к ней реплики. Правда, попытка объяснить роботу, что с работой у журналиста сейчас проблемы и какое-то время он не сможет платить, успехом не увенчалась — робот не понял и попрощался. По признанию самих разработчиков, робот еще «сырой»: он распознает не все фразы и часто заканчивает беседу, перенаправляя звонок живому оператору. Даже если технология выйдет на новый уровень, вести сложные переговоры робот не сможет — он предназначен только для первого информирующего звонка, подтверждают в Сбербанке. «Операторы сейчас сами низведены до уровня робота: им приходится повторять однотипные фразы во время первого звонка, — говорит Теплицкий. — Робот избавит людей от гигантской доли рутинного труда, который не требует интеллектуальных усилий».

По расчетам Сергея Маркова, себестоимость труда робота почти в три раза ниже себестоимости работы оператора: минута автоматического разговора обходится «АктивБК» в 2,7 руб., минута работы оператора — в 6,5 руб. (впрочем, эти подсчеты не учитывают первоначальных инвестиций в разработку бота). Продавать услуги робота-коллектора сторонним банкам начнут в ближайший месяц: по словам Теплицкого, договоры с тремя «крупнейшими банками страны» уже на стадии подписания.

Чтобы сделать автоматизированные звонки эффективнее, агентство планирует осуществлять еще и эмоциональную разметку разговоров. «Человек, например, может сказать: да, я заплачу. А может: ага, сейчас, заплачу я. Набор слов — схожий, а смысл — диаметрально противоположный», — поясняет Сергей. Следующий шаг — создание новой системы под рабочим названием «киборг-коллектор», которая будет помогать оператору вести сложные переговоры (анализируя диалог и выводя на монитор в онлайн-режиме информацию о должнике и прочие подсказки).

«Мы не претендуем на то, чтобы заменить человека машиной, — в полной мере это невозможно, — говорит Сергей. — Машинное обучение лишит нас части рабочих мест, но создаст их еще больше, делая человеческий труд разумнее». Глава Сбербанка Герман Греф настроен более решительно — он собирается сократить половину из 330 тыс. сотрудников банка к 2025 году.

Оригинал статьи / РБК

0 комментариев

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.