Компания общается с клиентом в чате, на просторах соцсетей, по телефону и через мобильные приложения. Омниканальность, к которой стремятся наиболее развитые организации, способна породить хаос, с которым нужно как-то справиться. Проблемы лучше решать до того, как они вообще начали становиться проблемами. Обычно такие вопросы решают аналитики. Как именно можно собрать хаос в порядок и проанализировать его, Банкир.ру рассказал Павел РЕЗНИК, Sales Executive Russia & CIS  компании NICE, которая в этом году вышла на российский рынок с целым пакетом решений, включая продукты по анализу аудио, видео, метаданных и текста.

— Какого рода компании составляют наибольшее число ваших заказчиков? Другими словами, какой сектор бизнеса наиболее нуждается в подобной аналитике?

— У нас есть клиенты почти из всех отраслей бизнеса. Если перечислять, то из сферы коммуникаций, финансовых услуг, здравоохранения, страхования, розничной торговли, гостиничного и туристического бизнеса, наконец, из ИТ-сферы. Если говорить именно про компании финансового сектора, то это банки, коллекторы, кредиторы, брокерские фирмы, компании по выпуску кредитных карт, ипотечные компании, инвестиционные банки, паевые инвестиционные фонды, хедж-фонды. И это еще не все, но, наверное, хватит перечислений. Лучше отвечу, зачем нужна такая аналитика — для оптимизации и преобразования бизнеса. При этом у нас есть что предложить самым разным отраслям. Одно из преимуществ NICE Nexidia — это как раз гибкость и адаптивность к конкретным потребностям каждого бизнеса. Имея такую обширную практику, мы используем накопленные знания и опыт для новых проектов и новых заказчиков.

— Давайте подробнее остановимся на том, какие именно бизнес-задачи помогают решить ваши продукты.

— Бизнес ежедневно сталкивается с новыми вызовами. Как увеличить доход и свою долю рынка? Как снизить издержки и себестоимость обслуживания? Как соответствовать всем правовым нормам или лучшим практикам? Почему клиенты уходят? Как вернуть старых клиентов и приобрести новых, добиться высокого уровня их удовлетворенности и лояльности?  Управленцы из всех отраслей спрашивают себя об этом  каждый день. Любой собственник согласится, что такие вопросы — основная головная боль. Чтобы справиться с подобными вызовами, предприниматель должен иметь актуальную практическую информацию о том, какой опыт взаимодействия с его компанией получает каждый клиент. Это ключ к раскрытию поведенческих событий, которые дадут полное понимание почти каждого аспекта бизнеса. И вот как раз возможность анализировать такое взаимодействие позволяет  внедрить функциональные изменения, которые повысят коммерческую ценность организации в целом.

— Можно ли сказать, что NICE занимается предоставлением бизнесу инструментов анализа любых данных, любого вида и из любых источников? Или все-таки есть ограничения? На каком роде данных вы специализируетесь?

Если клиент с вами общается — не важно голосом или с помощью текста — это общение можно и нужно проанализировать

— Во-первых, мы работаем с аудиоинформацией, но это далеко не все. NICE Nexidia поддерживает интеллектуальный анализ любых текстовых взаимодействий с вашей компаний, которые исходят от пользователей, включая чаты, блоги, электронную почту, веб-опросы, форумы и социальные сети. Если клиент с вами общается — не важно голосом или с помощью текста — это общение можно и нужно проанализировать. Кроме того, мы анализируем метаданные. Наши инструменты безопасно извлекают сведения из различных географически распределенных источников информации и передают структурированные данные и аналитику по взаимодействиям в любую нижестоящую систему или базу данных. Мы работаем с данными из любых каналов в режиме реального времени!

— По вашим наблюдениям, чего именно начинает не хватать компании, чтобы она пришла к выводу о необходимости анализа неструктурированных источников данных? Проще говоря, как ваши заказчики приходят к мыслям о внедрении систем бизнес-аналитики, основанных, например, на исследовании речи?

Традиционные источники информации неполные. В этом всё дело. Эти источники говорят нам, что случилось, но чаще всего не отвечают на вопрос «почему это произошло?»

— Понимаете, традиционные источники информации неполные. В этом всё дело. Эти источники говорят нам, что случилось, но чаще всего не отвечают на вопрос «почему это произошло?» Нет сведений о непосредственном взаимодействии с клиентом. Что на самом деле произошло в диалоге клиента и сотрудника клиентской службы, о чем они говорили и как именно это было сказано? Никто не будет, да и не сможет копаться в миллионах записей, даже когда «все разговоры записываются», в поисках того единственного слова, которое как-то поменяло отношение клиента. Этот процесс нужно автоматизировать, тогда иголку в стоге сена найти будет совершенно не сложно. Руководству просто необходима достоверная информация для понимания и измерения эффективности своей работы.

— Вы знаете, что банковский сектор — крайне зарегулированная и оттого сложная сфера бизнеса. Могут ли помочь инструменты аналитики в вопросе соответствия нормативно-правовым требованиям?

— Да, вы правы, у банков все непросто. Что мы можем им предложить, чтобы облегчить жизнь? Наша платформа  Nexidia Complaint & Compliance Management использует  алгоритм для распознавания прерывистой и слитной речи из больших словарей, патентованную фонетическую индексацию и методы поиска. Это помогает ей проводить транскрибирование на уровне слов, фонетическую индексацию и анализ тональности. Звучит заумно, а на практике это позволяет сотрудникам отдела безопасности выявлять в диалогах потенциальное мошенничество и ненормативное поведение операторов, классифицировать взаимодействия, разделяя их на категории и отвечая на вопрос: все ли нормально, соответствует ли ситуация стандартам или есть риски.

Взаимодействия фильтруются и разделяются на две кучки — безопасные и рискованные. Назовем эти кучки темами. Как только темы сформированы, внутри Nexidia Complaint & Compliance Management можно создавать уже структурированные запросы по аудиодорожкам. Основанные на бизнес-логике и нормативных требованиях, такие  исследования позволяют аналитикам выявлять комплексные несоответствия нормативным требованиям в комбинациях сказанных фраз и метаданных. 

Это действительно важно, потому что таким образом неструктурированные данные преобразуются в ценную информацию, позволяющую, в том числе, автоматически находить трансакции с высоким риском в самых разных местах. И неважно, на каком языке были произнесены слова, ассоциирующиеся с повышенным риском, с каким акцентом говорили люди, какой сленг или жаргон использовали. Поиск таких опасных инцидентов — наша задача, поэтому мы создали решение специально для  нужд финансовых организаций. Что еще оно может? Например, оценивать и выстраивать угрозы по степени их серьезности, управлять повторяющимися задачами, выстраивать оповещения об угрозах в нужные последовательности для последующей их обработки сотрудниками отдела безопасности и нормоконтроля, отслеживать состояние угроз, определять их и не давать развиться в нечто большее. 

Использование богатого хранилища неструктурированных данных, которые есть у каждого банка, даст представление о мошеннической или любой другой незаконной деятельности еще до прибытия кого-либо из регулирующих органов

Увеличение числа судебных дел, штрафов и других дисциплинарных мер воздействия заставляют самые разные финансовые организации усиливать собственный контроль за соблюдением правоприменительных практик. Таким образом, появляется необходимость в управлении рисками путем изучения нетрадиционных каналов, в том числе и таких, как записанные разговоры между представителями компании и третьей стороной. Вообще, если коротко ответить на вопрос, то просто скажу, что использование богатого хранилища неструктурированных данных, которые есть у каждого банка, даст представление о мошеннической или любой другой незаконной деятельности еще до прибытия кого-либо из регулирующих органов.

— Пользуются ли ваши клиенты из банковской сферы решениями от Nexidia для проведения внутренних расследований? Если есть интересный кейс, то приведите его в пример.

— Да, решение Nexidia используется в секторе финансовых услуг в том числе и для внутреннего контроля, аудита и расследований. В этой связи Nexidia часто используется юридическими и консалтинговыми фирмами для оказания аудиторских и следственных услуг финансовым организациям на временной основе. Nexidia предлагает надежный механизм для непрерывного мониторинга поведения и контекстов в аудио- и текстовых взаимодействиях. Кроме того, у нас большой набор инструментов анализа, которые применяются для ситуативных исследований. Способности Nexidia в этой сфере хорошо видны на примере, взятом из хорошо известного дела о мошенничестве Enron: мы провели анализ звонков. В результате исследования Nexidia смогла указать на исключительную терминологию, которую использовали трейдеры-мошенники, и предоставить аналитикам инструменты для подробного сопоставления и оценки мошеннического поведения всех связанных с делом трейдеров по их аудио-взаимодействиям. 

— Вы чуть раньше упомянули сленг и другие особенности речи. Давайте разовьем тему. Нет ли у компании NICE трудностей с выходом на российский рынок? Ведь ваши решения по речевой аналитике работают с языковыми моделями, а это значит, что язык, на котором говорят клиенты и агенты — решающе важен. Не секрет, что, например, Яндексу удалось не дать компании Google захватить львиную долю поискового рынка именно потому, что речь шла о кириллическом поиске, где у Яндекса была накоплена хорошая экспертиза. При этом в странах, где Google имела дело с привычным английским языком (а он является официальным для 54 стран мира), компании удалось стать чуть ли не монополистом в своем сегменте.

— Могу предположить, что вопрос связан с тем, что компаний, которые уже внедрили  и используют решения для аналитики клиентских взаимодействий от NICE/Nexidia, пока не так много. Дело тут, безусловно, не в языковой специфике, и у NICE, как у ведущего вендора в этой области, нет никаких сложностей с русским языком. Дело, скорее, в специфике самого продукта, потребность в котором у потенциального заказчика растет медленно, постепенно. Путь от стратегических целей компании к формулировке ею конкретных задач или гипотез, которые можно проверить с помощью аналитики взаимодействий — это достаточно длительный процесс.

Мы вместе с клиентом проходим путь от «мы слышали об этой новой технологии, и знаем, что у конкурента икс система уже есть», до «у нас есть конкретный набор задач, которые мы хотим решать с помощью системы аналитики, и теперь понимаем, какие конкретные бизнес-выгоды мы получим». По сути, наша компания проводит образовательную работу. Например, в процессе пресейла мы устраиваем PoC (Proof ofConcept, доказательство концепта), доказывая клиенту, что система не просто обладает нужным функционалом, а действительно решает несколько конкретных задач клиента, которые мы вместе с ним отобрали. 

Хотя, конечно, мы бы не смогли нарастить хороший темп развития в России, не имей мы здесь профессионального локального представителя. Сейчас во всех проектах, связанных с аналитикой, мы опираемся на компанию «Оберон», которая с прошлого года начала и продолжает инвестировать в рост команды специалистов, готовых проводить весь спектр работ, связанных с нашим решением. Они занимаются первыми презентациями, подготовкой к РоС (а для этого требуется хорошо поработать, потому что вместе с клиентом они проведут    бизнес-анализ, выявят и отберут подходящие задачи, которые требуют решения). Потом они занимаются непосредственно  PoC-пилотом, установкой и настройкой решения, его запуском в эксплуатацию. Наконец, они берут на себя обучение аналитиков клиента и, если потребуется, решение первого пакета задач аналитики. А мы, со своей стороны, обеспечиваем полную поддержку всех активностей команды «Оберона» так, как если бы это были наши собственные сотрудники. 

— А всё-таки могут ли возникнуть сложности в работе с диалектами, с акцентами, с неразборчивой речью? А если в записи есть шумы от окружения, например, это ухудшит результаты?

— Языковые пакеты, которые мы разработали, весьма устойчивы к диалектам и акцентам. Каждый такой пакет создан при активном участии носителей языка, которые отличаются друг от друга. Мы задействовали людей, работающих в разных сферах, разного возраста, наконец, обоих полов, тем самым обеспечив широкий срез населения для моделированияпрактически всех возможных языковых ситуаций. Такой подход гарантирует, что системаотлично определяет произносимые фразы независимо от диалекта или акцента говорящего.

— Хорошо, но каким образом ваша компания планирует справиться с местными конкурентами, которые также предоставляют решения в сфере речевой аналитики?

— Безусловно, мы понимаем, что работаем на достаточно конкурентном рынке, где есть и российские, и зарубежные вендоры. И раз мы все еще тут, вероятно, каждый находит своего покупателя. Но шутки в сторону. У нас есть детально проработанный подход к продвижению решения, который наглядно покажет клиенту ключевые преимущества решения аналитики от NICE во всех аспектах. К технологическим аспектам следует отнести, в частности, «всеядность» нашей аналитики, готовность работать с файлами из любой системы записи разговоров, а также наличие двух движков распознавания речи. Я говорю об ASR (автоматическом распознавании речи), также известном как STT, которое основано на использовании словаря, адаптированного к бизнесу клиента — такой есть и у других. Но у нашей компании его дополняет уникальная патентованная технология фонетического индексирования, которая позволяет вообще без использования каких-либо словарей получать ответы на вопросы типа «сказал ли клиент или оператор определенную фразу», и все это с недостижимой для «базовой» ASR/STT-технологии точностью.

Но NICE и «Оберон» не продают заказчикам ни «голую» технологию, ни «коробочные аналитические решения». Мы, совместно с клиентом, тратим значительное время на бизнес-анализ для определения тех стратегических направлений, где аналитика может оказаться  полезна именно этому клиенту. Потом мы повышаем уровень детализации, формулируя бизнес-кейсы и гипотезы, которые мы — опять же, вместе с клиентом — будем решать с помощью этой системы аналитики. Причем сразу прикидываем, какие финансовые результаты каждая из гипотез даст в случае ее положительного решения. 

Обратите внимание, на этом этапе к услугам клиента предоставляется вся экспертиза и опыт анализа в аналогичных линейках бизнеса сразу от двух компаний (NICE и «Оберон») — зарубежной и отечественной. При этом мы не навязываем клиенту «чужих кейсов», делая фокус именно на его актуальных задачах.  Иногда мы даже берем несколько десятков кейсов, а затем отбираем из них для РоС три-пять наиболее выигрышных как для заказчика, чтобы результаты РоС был осязаемым, так и для нас — с целью продемонстрировать максимально широкий набор функциональных возможностей. 

Пройденный успешный РоС приносит два очень важных результата. Во-первых, доказывается, что решение от NICE/Nexidia может эффективно  решать  специфичные, стоящие перед клиентом бизнес-задачи. Во-вторых, клиенту дается практическое подтверждение обоснованности проведенных ранее предварительных расчетов ROI. Причем расчеты эти ведутся не для какой-то абстрактной системы аналитики, а именно для аналитики NICE/Nexidia. Именно в таком подходе мы видим ключевую возможность успешно конкурировать с решениями, для которых, зачастую, единственным конкурентным преимуществом является низкая стоимость. 

— Согласна, сегодня ваше «доказательство концепта» прозвучало весьма убедительно. Но интересно, как ваши решения выглядят на практике. Расскажите, пожалуйста, о каком-нибудь интересном случае именно в России. Был ли у вас какой-то сложный клиент или сложная задача, которую удалось с успехом решить? 

— Давайте я расскажу об интересном и приятном для нас случае, подтверждающем, как мне кажется, правильность подхода NICE к продвижению решения аналитики на рынок. Проект пока не стартовал, так что, с вашего разрешения, пока без имен и названий компаний, хорошо? Итак, дано: крупная компания с контакт-центрами на более чем тысячу агентов, задумалась об использовании системы речевой аналитики как инструмента получения инсайтов. Им нужны были данные для принятия решения о модернизации бизнеса. У них самих очень сильная команда: руководство контакт-центров, аналитики, методисты, коучи — все очень активные, нацеленные на результат. Они сами предварительно изучили рынок решений по речевой аналитике, ознакомились с конкурентным ландшафтом и сузили выбор.

Пришли к нам и посмотрели наши презентации и демонстрации. А дальше началась наша совместная с «Обероном» работа по движению в сторону PoC. Вместе с аналитиками клиента мы шли от трех стратегических направлений: увеличения продаж в контакт-центрах, оптимизации операционных расходов и повышению качества обслуживания клиентов компании. 

Примерно за месяц работы и ряда встреч и обсуждений пришли к двум десяткам гипотез-кейсов, которые бизнесу было бы необходимо исследовать с помощью нашего решения. Причем по каждой гипотезе мы посчитали плановые проценты улучшений. Потом, исходя из расставленных приоритетов, отобрали три кейса для проведения РоС: по одному кейсу на каждое стратегическое направление. И свели все это — то есть описание функционала и преимуществ системы, истории успеха в данной линейке бизнеса и проработанные нами направления и кейсы — в одну компактную презентацию. 

Так вот,  история в том, что посмотрев и обсудив презентацию, систему, еевозможности, и, главное, проведенный совместно с руководством контакт-центров и «Обероном» бизнес-анализ и сформированный набор кейсов и плановых результатов, руководитель принял такое решение: «На РоС время и деньги не тратить, с нового года внедрять систему в промышленную эксплуатацию». И санкционировал бюджет на внедрение. Так что прямо сейчас мы ведем предварительные работы вроде планирования ресурсов, а с нового года — «побежим». 

— А был ли в вашей практике случай, когда клиент нетрадиционным образом воспользовался решениями Nexidia? Приведу пример того, что я имею в виду. Одна российская компания нуждалась в инструменте отчетов для «полевых» консультантов, которые постоянно находятся в разъездах по торговым точкам. Они поискали и не нашли подходящих для себя решения у ИТ-компаний. Или решения стоили слишком дорого для такой задачи. Тогда они подключили у себя IVR, настроенный таким образом, чтобы каждый консультант просто звонил и нажимал кнопки по соответствующему голосовому меню. А на том конце система автоматически записывала эти нажатия, и получался отчет от каждого сотрудника в режиме реального времени. Так вот, можно ли решения от Nexidiaиспользовать нетривиально? 

— Интересный и менее традиционный вариант использования Nexidia показала нам сфера онлайн-ритейла в одной из крупных восточноевропейских стран. Итак, онлайн-ритейлер (можно я снова без имен?) предлагал другим платформу для онлайн-магазинов, это можно сравнить с eBay, и основал свою модель получения дохода на потребителях, закупающих продукты в магазинах, которые разместились на этой платформе. Однако дело повернулось так, что как только клиенты звонили в ту или иную точку через платформу, некоторые, особо хитрые магазины просили их повесить трубку и перезвонить напрямую, то есть завершить сделку в обход платформы. Такое поведение было запрещено правилами размещения на этой площадке, но не было никакого способа обеспечить соблюдение правила. Так владелец маркетплейса страдал, пока не появилась Nexidia…

— В каком направлении будут развиваться ваши разработки? Если заглянуть в будущее, то какие задачи вам хотелось бы решить (и что пока невозможно сейчас)?

— Конечно, мы не можем ничего обещать, поэтому не воспринимайте эти слова как серьезные гарантии или обязательства. Давай просто порассуждаем. Какие темы нам были бы интересны в будущем? Безусловно, мы хотели бы поработать над расширенной аналитикой и продуктами, где будет применяться искусственный интеллект. Расширенная аналитика даст заказчикам новые метрики и визуализированные показатели, которые натолкнут их на новые мысли и идеи. А искусственный интеллект и техники машинного обучения помогут улучшить анализ взаимодействий с клиентом компании и анализ пути, который он совершает в процессе такого взаимодействия. Кроме того, мы хотели бы сделать так, чтобы заказчик имел возможность делать плавный переход от анализа на макроуровне к анализу на микроуровне, а потом использовал бы результаты анализа для получения преимуществ от улучшенной маршрутизации. Вот такие у нас направления для дальнейшего развития.