ВТБ: AI/ML-система интеллектуального урегулирования задолженности
Что внедрили
AI/ML-модели выбирают следующий инструмент урегулирования и оптимизируют операционные действия; LLM и ИИ-агенты автоматизируют речевую аналитику, сопровождение переговоров и генерацию документов.
Результат
Подтверждённый прирост финансового результата — более 2,3 млрд руб.; удовлетворённость взаимодействием с банком выросла на 50%; более 98% первичных контактов и около 70% звонков выполняются роботом; более 1,5 млн клиентов урегулировали задолженность; более 4 тыс. клиентов сохранили имущество и кредитную историю.
Показатели приведены компанией; методика атрибуции финансового эффекта не раскрыта.
Задачи
урегулирование задолженности; Next Best Action; AI/ML; LLM; ИИ-агенты; речевая аналитика; омниканальные коммуникации; A/B-тестирование; реструктуризация
Параметры внедрения
- Компания
- ВТБ
- Отрасль
- Финансы и страхование
- Процессы
- Обслуживание клиентов; Финансы и бухгалтерия
- Продукт
- Интеллектуальная экосистема управления просроченной задолженностью с портфельными и операционными моделями, LLM и ИИ-агентами.
- Сроки
- Не указаны
- Стоимость
- Не раскрыта
Источники
ВТБ: ИИ обеспечивает этику урегулирования | Издательство «Открытые системы»Публикация источника: