💻 MayBee: френдлі HRM система. Просте та iнтуїтивне управління комплексними HR процесами 🔥

Штучна робоча сила, або як Райф навчає ШІ обслуговувати корпоративних клієнтів

Використання штучного інтелекту (ШІ) банками — це поки що екзотика й експерименти й переважно в ритейлі. Проте Райффайзен Банк, який є найбільшим іноземним кредитором українського бізнесу, впроваджує ШІ як додатковий робочий інструмент для покращення бізнес-процесів та обслуговування корпоративних клієнтів.

Оставить комментарий
Штучна робоча сила, або як Райф навчає ШІ обслуговувати корпоративних клієнтів

Використання штучного інтелекту (ШІ) банками — це поки що екзотика й експерименти й переважно в ритейлі. Проте Райффайзен Банк, який є найбільшим іноземним кредитором українського бізнесу, впроваджує ШІ як додатковий робочий інструмент для покращення бізнес-процесів та обслуговування корпоративних клієнтів.

Райффайзен використовує різні рівні ШІ: 

  • Машинне навчання (ML) давно застосовується в перевірках платежів на регуляторні вимоги щодо комплаєнсу та санкційності, або під час автоматизації ручних перевірок, наприклад, під час накладання та зняття арештів із коштів на рахунках, перевірки розмірів податків, сплачених до бюджету тощо.
  • Роботизація бізнес-процесів широко впроваджена в частині використання ШІ для виконання фізичних завдань, як, наприклад, розкладання електронних документів, листів тощо в архіві
  • Gen AI та АА (генеративний ШІ та просунута аналітика) для розвитку CRM-системи з метою глибше знати свого клієнта та бути клієнтоцентричним банком.
Директорка департаменту корпоративних продуктів і розвитку бізнесу Райффайзен Банку Україна Наталія Пащенко

У 2024 році Райф став пілотним банком у Групі Raiffeisen Bank International (RBI) та почав використовувати переваги ШІ у своїй CRM-системі для міжнародного бізнесу. Як це допомагає в обслуговуванні та залученні бізнес-клієнтів dev.ua дізнавався в Наталії Пащенко, директорки  департаменту корпоративних продуктів і розвитку бізнесу Райффайзен Банку.

Нове рішення Райфу базується на запровадженій CRM-системі Copernicus — власній розробці RBI, яка була локалізована й адаптована до вимог українського ринку.

Покращення підготовки до зустрічей

Одним з основних завдань ШІ в CRM-системі є допомога в підготовці до зустрічей із клієнтами. Система збирає й аналізує дані з інтернету про діяльність клієнта, консолідуючи актуальні новини з надійних джерел, таких як офіційні сайти компаній і ЗМІ.

Збір інформації — це важлива, хоча й рутинна частина роботи корпоративного менеджера, яку вдається покращити й оптимізувати за допомогою ШІ, суттєво зекономивши час.

Заміна ручної роботи на автоматизацію через ШІ дає змогу за міжнародними клієнтами швидко отримати повну картину про бізнес клієнта та його потреби, підвищити рівень довіри через демонстрацію обізнаності менеджера банку про діяльність клієнта, а також бути в курсі останніх новин і трендів у галузі. 

ШІ допомагає пропонувати додаткові послуги або рішення, що відповідають специфічним потребам клієнтів. Наприклад, якщо банк дізнається з публікацій, що клієнт розглядає угоду з купівлі-продажу великих об'єктів або бере участь у тендері, менеджери можуть запропонувати відкрити рахунок ескроу чи скористатися банківською гарантією для мінімізації ризиків.

Інтеграція AI Sales Assistant

Команда пілотного проекту CRM-системи Copernicus

У CRM-системі Copernicus у Райфі інтегрований AI Sales Assistant, а саме у віджет підготовки до зустрічі з клієнтом. Менеджери банку використовують його для роботи з міжнародними клієнтами.

По суті це окрема платформа, де міститься логіка відбору інформації про клієнта та набір ключових параметрів для пошуку. Під час запуску підготовки до зустрічі через API відбувається запит на пошук новин і мапінг із заданими параметрами клієнта.

У разі успішного збігу ШІ видає до 10 останніх актуальних новин із відкритих джерел із посиланнями та виводить короткий висновок із результатів пошуку, щоб спростити користувачу скринінг інформації.

Інновація добре себе проявила, у тому числі в контексті економії часу менеджера на збір інформації про клієнта. Тому планується надалі розвивати рішення для роботи й з українськими компаніями, адаптувати під пошук українською мовою.

Також у межах розвитку інструментів підготовки до зустрічі у RBI в розробці перебуває AI Generated Customer Summary. Це інструмент, що зможе використовувати також внутрішні доступні дані, як-от застосування лімітів, річний звіт, звіт про ризики та AI для зведення всіх доступних даних на основі попередньо визначених підказок.

Персоналізація послуг завдяки глибинному аналізу

Команда пілотного проекту CRM-системи Copernicus

Завдяки ефективному аналізу фінансових показників і доступних в інтернеті даних про бізнес клієнта ШІ допомагає банку пропонувати персоналізовані банківські продукти та послуги.

Для глибинного розуміння бізнесу клієнта за допомогою ШІ всередині CRM аналізується динаміка фінансового стану компаній, що дає змогу зрозуміти фінансову стабільність корпоративної групи. Особливо це важливо в умовах війни.

У CRM Copernicus впроваджений інструмент Advanced Analytics, що використовує ШІ й генерує так звані сигнали, що спонукають менеджера до певних дій. Логіка створена на платформі розробки за принципом low-code та використовує внутрішні бази даних, що містять дані про клієнта, його продукти та транзакції.

Ще одним напрямом аналізу є вивчення стратегічних планів клієнта, а саме аналіз повідомлень, звітів, заяв представників клієнта про розвиток через офіційні публікації в ЗМІ або на офіційних вебсайтах. Це дає змогу зрозуміти майбутні цілі та напрям розвитку компанії.

Оптимізація процесів 

ШІ збирає інформацію про дохідність клієнта та відображає у звіті

ШІ автоматизує банківські процеси, знижуючи витрати та підвищуючи ефективність, надаючи консолідовану аналітику про бізнес клієнта.

За допомогою агрегації інформації з внутрішніх і зовнішніх джерел ШІ дає змогу не запитувати базову інформацію у клієнта, вчасно отримувати інформацію з новин через медіа моніторинг, агрегувати дані про дохідність операцій клієнта та дає змогу витрачати менше часу на підготовку до зустрічі з клієнтом.

Також у межах розвитку інструментів підготовки до зустрічі AI Generated Customer Summary, що поки в розробці в RBI, надалі зможе використовувати також внутрішні доступні дані, як-от застосування лімітів за кредитами, річний звіт про співпрацю з клієнтом, звіт про ризики. AI зводитиме всі доступні дані на основі попередньо визначених алгоритмів і візуалізувати в короткому висновку.

Чи можна повністю довіряти штучному інтелекту?

ШІ збирає новини про клієнта з Інтернету

З результатами ШІ працюють менеджери, які знають свого клієнта та є експертами своєї галузі, тож, якщо щось іде не так, вони дають зворотний зв’язок власнику продукту, який із командою виправляє помилки або допрацьовує алгоритми/моделі.

ШІ від себе мало що вигадує, бо бере інформацію з доступних джерел і структурує її під запит, але це все та сама інформація, що міг би взяти менеджер, витративши більше часу. 

Використання сервіс-дизайну

Райффайзен Банк Україна активно використовує Design Thinking під час створення продуктів і сервісів. Ось як це допомогло у створенні CRM-системи Copernicus для корпоративного бізнесу:

  1. Емпатія з користувачем. Дизайн-мислення починається з етапу емпатії, де продуктова команда (бізнес+ІТ) глибоко вивчають потреби, проблеми та бажання кінцевих користувачів — корпоративних менеджерів. Проведення глибинних інтерв’ю дало змогу виявити реальні больові точки. Так, наприклад на збір та аналіз інформації про бізнес клієнта йдуть дні. Чому б не застосувати ШІ, який зробить основну частину роботи за секунди?
  2. Визначення проблем, які потрібно вирішити. Це забезпечує чітке розуміння цілей проєкту та його напряму. У нашому випадку: як ШІ може полегшити менеджерам процес вивчення клієнтів?
  3. Генерація ідей. На цьому етапі важливо було не обмежуватися жодними рамками, щоб отримати якомога більше можливих рішень. Так народилися ідеї з оптимізації процесів за допомогою впровадження ШІ.
  4. Прототипування, тестування ідей із залученням реальних користувачів. Це ітераційний процес. На основі зворотного зв’язку прототипи вдосконалюються. Цей етап дає змогу відсіяти багато багів. Адже, наприклад, якщо говорити про пошук даних в інтернеті, то треба знати, яким джерелам можна довіряти.
  5. Безперервне вдосконалення. Збір зворотного зв’язку після впровадження фічі для виявлення нових потреб і можливостей для вдосконалення.

Перспективи розширення використання ШІ

Використання ШІ в Групі Райффайзен уже стало звичним, його вплив на банківську індустрію продовжує зростати.

У майбутньому Райффайзен Банк планує розвивати ШІ у вигляді чатів із використанням мовних моделей, що розуміють запити користувачів і надають відповіді на них. Крім того, планується розширення можливостей ШІ для моніторингу дотримання клієнтами стандартів ESG, аналізу звітності з документів і багато іншого.

Технології з використанням ШІ в банківському секторі мають перспективи для пошуку, структурування інформації, адаптації даних під потребу користувача. У Райфі вбачають перспективу не в заміні співробітників на ШІ, а в наданні менеджерам інструментів для покращення клієнтського досвіду та високоекоефективного роботизованого асистента, що може швидко обробляти великі обсяги даних. 

У Райфі вірять у формулу успіху: стосунки, помножені на дані, дають унікальний клієнтський досвід і реальну клієнтоцентричність. 

Завдяки підвищенню ефективності бізнес банку збільшується, отже — вивільнений людський ресурс перерозподіляється на нові напрями.

Штучний інтелект швидко робить рутинну роботу та дає простір для фантазії й створення наступних найкращих пропозицій для клієнтів і бізнесу. 

А от співробітникам банків обов’язково треба вивчати різні рішення на базі ШІ й обирати ті, що дійсно дадуть змогу збільшити власну ефективність роботи.

«Я пішов у BigData бо передчував що IT-бульбашка дуже роздута». Platform Owner і Delivery Director Райфу пояснює як полюбити великі дані й бути ефективним у цій сфері
«Я пішов у BigData, бо передчував, що IT-бульбашка дуже роздута». Platform Owner і Delivery Director Райфу пояснює, як полюбити великі дані й бути ефективним у цій сфері
По темi
«Я пішов у BigData, бо передчував, що IT-бульбашка дуже роздута». Platform Owner і Delivery Director Райфу пояснює, як полюбити великі дані й бути ефективним у цій сфері
Студент з Одеси потрапив до команди кібербезпеки Райфу написавши CISO повідомлення у месенджері. Навіщо Євген Балютов витрачає час навчаючи початківців
Студент з Одеси потрапив до команди кібербезпеки Райфу, написавши CISO повідомлення у месенджері. Навіщо Євген Балютов витрачає час, навчаючи початківців
По темi
Студент з Одеси потрапив до команди кібербезпеки Райфу, написавши CISO повідомлення у месенджері. Навіщо Євген Балютов витрачає час, навчаючи початківців
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
По темi
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментариев пока нет.