ОТП Банк: ИИ оценивает, как оператор мотивирует погасить долг

Финансы и страхование · Контроль качества

Что внедрили

Контроль коммуникаций по задолженности дополнили языковой моделью: она анализирует сложный критерий мотивации клиента к оплате.

Результат

Число выполненных обещаний оплаты выросло на 5,5%.

Задачи

Взыскание задолженности; Контроль качества

Параметры внедрения

Компания: ОТП Банк
Отрасль: Финансы и страхование
Процессы: Контроль качества
Продукт: Naumen Conversation Intelligence
Сроки: Не указаны
Стоимость: Не раскрыта

Источники

ОТП Банк: успешное внедрение Naumen Conversation Intelligence | Кейсы NaumenДата публикации источника не указана

Другие применения продукта

ОТП Банк

ИИ анализирует причины отказа от кредита

Речевая аналитика контролирует алгоритмы удержания клиентов, а языковая модель определяет причины отказов и подсказывает сотрудникам действия.

Эффективность удержания клиентов в период охлаждения выросла на 30%.

ОТП Банк

ИИ проверяет обоснованность клиентских компенсаций

Языковая модель анализирует основания начисления сорри-бонусов и эмоциональный фон общения, дополняя формальный контроль.

Точность начислений выросла с 85% до 97%.

ОТП Банк

Аналитика выявляет обращения, которые не передали экспертам

Система проверяет обращения и отмечает случаи, когда проблема не решена или требуемый перевод на вторую линию не состоялся. Эксперты подключаются к таким диалогам.

Общий объём жалоб в ЦБ снизился на 25%.

ОТП Банк

ИИ находит причины неудачных телефонных продаж

Модель классифицирует возражения в исходящих звонках. На основе анализа банк меняет обучение операторов и работу с возражениями.

Общий рост конверсии в продажи кредитов и кредитных карт составил 3,3 процентного пункта.

Все применения Naumen Conversation Intelligence