Итак, вы готовы к этому шагу, если:

  • Решили, какие сервисы будет предоставлять бот. В широком смысле, боту можно поручить любую работу, где есть четкий скрипт: даже предварительное интервью при приеме на работу можно автоматизировать. Более или менее привычным на рынке стало использование бота в поддержке клиента. По сути, часть функций первой линии, контакт-центра. Также бот может вполне эффективно, по нашему опыту, быть и промоутером: помогать выбирать тариф, например, или какой-то товар. Боты могут быть развлекательными, просто «потрепаться», или полезными: бот-фармацевт или учитель английского.
  • Сформулировали, каким бот должен быть: как он будет реагировать на общие и не имеющие отношения к предоставляемому сервису вопросы, какой у него будет «характер» — какие речевые привычки ему нужно привить. Ваш бот будет подчеркнуто формально вежливым или позволит себе сленг?
  • Решили, какой уровень интеграции бота во внутренние процессы банка вам требуется. Очевидно, что чем глубже интеграция бота в другие системы, тем полезнее он для клиента, информативнее, на большее количество вопросов может ответить. «Живой» сотрудник, принимающий запросы от клиентов сейчас, как правило, имеет доступ к CRM, биллингу, системе регистрации обращений. Вопрос в том, до чего вы готовы «допустить» бота.
  • Отобрали примеры разговоров, пользуясь которыми разработчики создают базу знаний бота. Это могут быть онлайн-чаты, переписка в электронной почте, расшифровки из контакт-центров. Вы должны быть готовы поделиться скриптами, по которым обучаются и работают «живые» операторы поддержки.
  • Поняли, какой канал будет максимально эффективным именно для ваших клиентов. Нужно решить, будет ли чат-бот встроен в сайт? Заведете ли вы ему отдельный канал в мессенджере? И если да, то какой мессенджер выберете? Или все вместе.
  • Решили, кто будет отвечать за возможные проблемы с ботом и его развитие внутри банка. А также кто будет следить за его актуальностью и оперативно взаимодействовать с разработчиком.
  • Осознаете, что пользователи будут задавать боту не совсем те вопросы или формулировать их иначе, чем вы предполагали. В нашей практике был случай, когда около 85% пользовательских запросов не совпали с ожиданиями банка-заказчика. Выход в такой ситуации один  — дорабатывать бота, переориентировать его.

 

«Хайп вокруг ботов, технологии, с помощью которой часть общения с клиентами можно переключить на искусственный интеллект, создал рынок, впервые с момента возникновения у нас появились конкуренты. И это к лучшему, даже если к ним уйдут некоторые из клиентов.

Для меня это значит, что рынок формируется, появляется осознание клиентов полезности и необходимости нашего продукта. Объем рынка пока оценить практически невозможно.

Но надеюсь, что, в том числе нашими усилиями, в следующем году рынок оформиться и его можно будет попробовать оценить в деньгах. Сейчас появилась возможность конкурировать качеством продукта и сервиса, а не воевать с альтернативными способами использовать бюджет.

На мой взгляд, по-настоящему крутого банковского бота еще нет на рынке, ни у нас, ни на Западе, но очень надеюсь показать такого в следующем году».

 

Клиентов банков ждет армия чат-ботов Чат-боты превращаются в обязательный атрибут банковского бизнеса. Большинство российских банков сейчас тестирует чат-боты для Telegram. Однако в перспективе все нацелены на Facebook и готовы осваивать WhatsApp и Viber, как только те откроют свои API. 

  • Понимаете, что как бы детально бот ни был «сделан» на этапе разработки, пика компетентности он достигнет через 2-3 месяца после релиза, то есть, набравшись опыта в общении с живыми клиентами. Со временем глубина диалога бота с клиентами будет увеличиваться, их общение будет становиться все более и более продуктивным. Глубина диалога, способность вести диалог, — это хороший критерий оценки работы бота, он равен количеству пар «вопрос-ответ», которыми бот и человек обменялись прежде, чем проблема была решена. Критерий хороший, но не идеальный. Бывают случаи, когда для решения проблемы клиенту и чат-боту хватало и одной пары реплик «вопрос-ответ». Такое возможно, если человек очень точно сформулировал запрос. Например, клиент хотел узнать, когда банк даст ему ответ по кредитной заявке, а бот, запросив информацию в базе, выдал ответ о статусе рассмотрения заявке и примерном сроке, когда нужно ждать ответа. Такой диалог даже при небольшой глубине — успех.
  • Готовы отслеживать логи «разговоров» бота с клиентами и постоянно расширять круг тем. Внимательный анализ логов поможет понять, чего хотят клиенты и сделать бота по-настоящему эффективным.
  • Готовы постоянно обновлять информацию — как ту, которая доступна клиентам самостоятельно, например, через сайт, так и ту, которую они могут получить только от оператора или бота.

Бот с характером, или Как повторить успех digital_Gref’а Будущее — за ботами с яркой индивидуальностью, а не за «умными» автоответчиками, считает создатель digital_Gref’а Виктор Куряшкин. Он рассказал порталу Bankir.Ru, чему научил команду провал разработки Microsoft и что обеспечивает боту успех у пользователей.