Fromtech: почему большая часть банков скоро интегрирует генеративный ИИ

Банковский сектор стоит на пороге технологической трансформации — генеративный искусственный интеллект переходит из категории экспериментальных инструментов в стратегический. Большинство экспертов отрасли отмечают, что это обусловлено двойным выигрышем: клиенты получают быстрый и персонализированный сервис, а банки — значительный рост операционной эффективности без увеличения штата.

Исходя из нашего опыта, первые проекты по внедрению генеративного ИИ банки действительно начинают с задач, где эффект проявляется максимально быстро и измеримо. Поэтому мы рекомендуем стартовать с автоматизации входящих звонков, исходящих сервисных уведомлений или генерации стандартных документов. Уже через несколько недель снижается нагрузка на колл-центр, а качество сервиса растет.

На мой взгляд, ключевым преимуществом современных решений является гибридная архитектура, которая минимизирует риски внедрения. Мы оставляем критически важные шаги под контролем проверенных скриптов, а вариативные части диалога доверяем генеративному ИИ. Это позволяет сохранить стабильность процессов, добавляя гибкость в общении с клиентами.

Мой опыт участия во внедрении генеративного искусственного интеллекта показывает, что помимо оптимизации затрат, технология открывает дополнительные источники дохода. Так, GenAI позволяет анализировать историю клиента в реальном времени и предлагать релевантные продукты прямо в ходе сервисного диалога. Например, при запросе о задолженности система может предложить рефинансирование, а в процессе беседы — ненавязчиво уточнить информацию для повышения точности скоринга.

В нашем понимании, взаимодействие становится масштабируемым и персонализированным, а каждый клиент получает внимание как VIP, но без роста затрат для банка.

При внедрении генеративного ИИ мы уделяем особое внимание безопасности данных и достоверности ответов. Для минимизации рисков используем RAG-архитектуру, где ИИ формирует ответы только на основе проверенных внутренних источников. Критические операции выполняются по строгим сценариям, а сложные запросы автоматически передаются оператору.

Поэтому, если вы собираетесь внедрять голосовых роботов в свой бизнес, стоит помнить о безопасности. Она обеспечивается сквозным шифрованием, аудитом доступа и возможностью развертывания в изолированном контуре, что полностью соответствует требованиям ЦБ и ФЗ-152.

По нашим наблюдениям, первые результаты внедрения видны уже через 2-3 месяца, а полная окупаемость обычно достигается за 6-12 месяцев. Это происходит за счет снижения операционных расходов на 30-40%, роста продаж через контекстуальные предложения и сокращения ошибок.

Хочу поделиться примером из нашего проекта для компании «Экванта». При подсчете результатов внедрения гибридного голосового агента выяснилось, что  контактность составила 56% на стадии Soft-collection, при этом доля возвращенных платежей приблизилась к 64%. Общая нагрузка на операторов снизилась почти вдвое, а клиенты отметили более вежливый и гибкий тон общения. Это достойный результат, показывающий настоящую результативность голосовых роботов!

Смотря на успешные истории внедрения, я предполагаю, что через 3-5 лет голосовой ИИ станет таким же обязательным элементом банковской инфраструктуры, как мобильное приложение сегодня. Банки, не внедрившие такие технологии, действительно рискуют потерять в качестве сервиса, лояльности клиентов и рыночной доле.