БПС-Сбербанк улучшил виртуального бота. Теперь он узнает клиента по голосу
У голосового помощника БПС-Сбербанк по имени Алеся появились новые функции, сообщают в банке.
Голосовой бот Алеся перешёл на искусственный интеллект: если раньше он строго следовал алгоритмам, то сейчас гораздо быстрее анализирует запросы, учится на них и совершенствует манеру общения. Благодаря голосовой биометрии, голосовой помощник подскажет остаток по карте или задолженность по кредиту. Также Алеся поможет узнать, когда можно получить оформленную карту, озвучит актуальные курсы валют и решит другие задачи.
«Центр клиентской поддержки БПС-Сбербанка стал первым контакт-центром в Беларуси, где реализованы все современные AI-технологии по обработке естественной речи. Это позволяет оперативно решать большинство вопросов без участия оператора, что удобно для самого клиента. Но это также повышает эффективность сервисной поддержки, ведь виртуальный помощник способен полноценно ответить примерно на треть обращений. И это не предел: с каждым месяцем Алеся осваивает новые навыки и возможности. То, что раньше казалось фантастикой, сегодня становится реальностью», — отметил заместитель председателя правления БПС-Сбербанка Олег Бородко.
Внедрение нейронных сетей и интеграция с голосовой биометрией происходили бесшовно. Специалисты впервые в Беларуси объединили в одном клиентском сценарии технологию распознавания естественной речи и голосовую биометрию. Тем самым в БПС-Сбербанке планируют повысить скорость и качество обслуживания. Это также усилит безопасность сервисной поддержки в дистанционном формате.
Чтобы при звонке в банк узнавали с первого слова, нужно разрешить запись голосового слепка. Банк может обращаться к сохранённому слепку для верификации. Процедура происходит мгновенно и не предполагает паузы.
В текущем году в БПС-Сбербанке также внедрили новые для рынка технологии речевой и текстовой аналитики взаимодействий. Теперь звонки и чаты анализируются с применением технологий AI. Решение призвано улучшить качество обслуживания, в том числе выявлять «скрытые зоны».
«Технология речевой и текстовой аналитики позволяет увидеть, на какие реплики оператора была позитивная реакция, а на какие — негативная. Рекомендации по общению формируются ежедневно, — рассказала директор центра клиентской поддержки Анна Литвинович. — Это даёт нам возможность говорить с клиентом на одном языке, а значит, быть ещё более полезными».
Читать на dev.by