Журнал о PropTech

Робот помогает собирать долги по квартплате

ООО "УК Кембридж сервис" запустило голосового робота, основной функцией которого является обзвон клиентов-должников. Внедрение бота позволило снизить затраты на звонки и поднять эффективность взыскания задолженности.
Материал: Comnews
Виртуальный сотрудник, основанный на платформе резидента "Сколково" ООО "Робовойс" (Robovoice, входит в ГК Softline), обзванивает клиентов управляющей компании "Кембридж сервис", имеющих задолженности по услугам ЖКХ. Бот, выполняя роль коллектора, связывается c клиентом по телефону, сообщает или напоминает о задолженности и уточняет дату оплаты.

Сценарий работы умного голосового робота предусматривает также предоставление информации о возможности погашения долга в рассрочку и перевод на оператора для консультации. Результаты обзвона фиксируются ботом для дальнейшего взаимодействия с неплательщиками.

Выбор платформы Robovoice обусловлен ее ценовой доступностью для предприятий любого размера, функциональными возможностями, которые при этом сочетаются с легкостью внесения изменений в сценарии работы без вмешательства вендора или интегратора.

Руководитель продукта "НОТА МОДУС. Взыскание" Сергей Ульянов назвал сферу ЖКХ, наряду с банками, микрофинансовыми организациями и коллекторскими агентствами, одной из основных точек притяжения для голосовых роботов: "Востребованность использования ИИ высокая, что объясняется, с одной стороны, увеличением общей задолженности населения, с другой - желанием повысить эффективность бизнеса при оптимизации затрат. Также в среде специалистов, работающих с голосовыми роботами, существует мнение, что должники порой охотнее взаимодействуют с роботом, чем с человеком. Но объективная статистика в этой области пока собирается".

Директор департамента голосовых цифровых технологий ООО "БСС" (BSS) Александр Крушинский назвал взыскание задолженности одним из основных традиционных направлений для роботизации исходящих обзвонов наряду с телемаркетингом (продажей продуктов и услуг по телефону). При этом, по его оценке, популярность телемаркетинга неуклонно падает вследствие больших объемов спам-звонков и мошенничества, тогда как популярность автоматизации процессов взыскания задолженности, наоборот, растет. Вместе с тем Александр Крушинский считает, что вне финансового сектора популярность использования ИИ для автоматизации взыскания исчезающе мала.

"Настройка ежемесячного информирования клиентов о задолженности по услугам ЖКХ с помощью голосового бота Robovoice позволила нам обеспечить системность контакта с должниками, повысить эффективность взыскания задолженностей и снизить операционные расходы. Стоимость минуты работы робота ощутимо ниже относительно штатного оператора или аутсорсингового колл-центра. Кроме того, мы не несем расходы за недозвоны, а состоявшиеся звонки тарифицируются посекундно", - прокомментировал первые итоги проекта генеральный директор УК "Кембридж сервис" Денис Климанов.

Генеральный директор Robovoice Александр Павлов назвал одной из предпосылок проекта не только желание заказчика сократить расходы и поднять эффективность процесса по сбору задолженности, но и снизить стрессовую нагрузку на операторов.

Директор практики "Стратегия трансформации" ООО "Рексофт Консалтинг" Алексей Богомолов также обратил внимание, что задача по автоматическому информированию о задолженности и процедурах по ней - психологически сложная для сотрудника контакт-центра. Среди других мотивов внедрения он назвал повышение производительности труда сотрудников и улучшение клиентского опыта: "Компании при автоматизации работы контакт-центров стремятся не только сократить затраты на стандартные задачи информирования. ИИ позволяет дополнительно провести анализ запроса, истории взаимодействия с клиентом и классифицировать задачу, что открывает возможность не только прямой экономии, но и более фокусного подхода к проблемным или эксклюзивным ситуациям. Так, проведенный анализ потребности компаний в ИИ-ботах выявил, что более 75% организаций внедрят подобные решения именно для роста продуктивности специалистов поддержки и улучшения клиентского опыта".

Сергей Ульянов считает, что роботы за последние годы сильно продвинулись вперед: "Они могут даже покашливать как человек, поэтому отличить его от живого специалиста будет сложно. Также системы позволяют настраивать тембр, скорость речи и адаптировать скрипт и особенности говорения под психотип клиента. Однако подчеркну, что нет ни одной организации, где роботы могли бы заменить живых сотрудников колл-центров на 100%. Соотношение "люди-роботы" зависит от уровня технологической зрелости бизнеса, клиентского сегмента, в котором работает компания, а также от более тонких настроек: половозрастная структура или глубина и размер задолженности".

Александр Крушинский назвал две технологические особенности проектов по автоматизации взыскания долгов: "Основная специфика любых проектов по внедрению голосовых роботов заключается в невозможности ограничить абонента - какие вопросы он будет задавать роботу и как будет реагировать на реплики робота. Поэтому очень важно обеспечить адекватную реакцию робота на частные вопросы клиента. И для этого используется целый комплекс специфических приемов - как на уровне используемых технологий распознавания речи, так и на уровне проектирования самого сценария диалога. Также для исходящих звонков важно, чтобы робот мимикрировал под живого человека до полной неотличимости. Для этого, как правило, робота делают на гибриде предзаписанных реплик живого человека и синтеза. И чтобы участки синтезированной речи не отличались от предзаписанных реплик, используемая технология синтеза должна обеспечивать создание кастомного голоса - копирующего того диктора, записи которого используются. Причем, как правило, для разных фаз взыскания используются разные голоса. На первичных фазах это может быть просто вежливое напоминание. На фазах большой просрочки - более строгие, жесткие интонации".

Заместитель генерального директора ООО "АБК" Евгения Уткина назвала сферу взыскания одним из лидеров по использованию ИИ: "Во-первых, в работе по взысканию любых видов задолженности количество исходящих звонков значительно превышает входящие. При работе с просроченной задолженностью 85% исходящих звонков совершаются роботом-оператором, 99,5% звонков робот отрабатывает самостоятельно и только 0,5% переводит на оператора контакт-центра. Во-вторых, это эмоциональная составляющая. Звонки операторов контакт-центров по взысканию задолженности часто вызывают негативную реакцию. Оператор не может не реагировать на эмоциональность клиента, который испытывает финансовые трудности. Использование технологии голосового робота сводит к минимуму влияние человеческого фактора и улучшает качество взаимодействия с клиентами". По ее оценке, технология востребована для любой компании, где есть большое количество должников, таких как финансовые учреждения, коллекторские агентства, телекоммуникационные компании и др., при этом использование робота-оператора в 10 раз дешевле работы специалиста контакт-центра.

"Основная причина любой роботизации - поиск путей оптимизации затрат на взыскание. Бизнес ожидает, что машина работает быстрее, эффективнее и дешевле. Кроме того, роботы не болеют, не берут выходных, не устают и не выгорают, - считает Сергей Ульянов. - Кроме того, у компании может быть силен вкус к инновациям: есть технологические чемпионы, которые привыкли работать с инновациями. Также драйвер может быть внешним: требование регулятора или повышение общей степени зрелости бизнес-среды. Но максимальный эффект достигается только в том случае, когда голосовые роботы идут в связке с продвинутыми инструментами речевой аналитики, а все результаты коммуникации, в том числе по роботизированному каналу, применяются в стратегиях взыскания, которые в свою очередь исполняются в едином пространстве - CRM-системе".

Александр Крушинский назвал основным, а часто единственным мотивом автоматизации снижение затрат: "Экономика довольно проста. Стоимость одного оператора для контакт-центра - от 700 тысяч до 1 миллиона в год. В крупных коллекторских контакт-центрах могут работать десятки или сотни операторов. Такие звонки хорошо поддаются роботизации и на фазе софт-коллекшн, то есть на фазе напоминания о задолженности, и на этапе работы с длительной просрочкой - когда нужно не просто напомнить, но и мотивировать должника на погашение".
Материал: Comnews
Эксплуатация