
Сбербанк активно внедряет искусственный интеллект в процессы взыскания просроченной задолженности. Робот-оператор уже совершает более 80% звонков по этим вопросам, что позволяет банку экономить и повысить эффективность работы.
Робот-оператор: новая эра взыскания долгов
Первая версия робота-оператора для автоматических звонков должникам была запущена в Сбербанке в 2017 году. С тех пор технология значительно усовершенствовалась, и сегодня многие должники даже не подозревают, что общаются с роботом. Робот научился проявлять эмпатию и заботу, стрессоустойчив и всегда спокоен.
Преимущества роботизированного взыскания
- Робот работает на всех стадиях взыскания, включая самую длительную просрочку на этапе исполнительного производства.
- Он персонализированно подходит к взаимодействию, задает тон беседы и общается естественно, как человек.
- Клиенты, которым по душе живое общение, по-прежнему могут получить консультацию в офисах банка.
Финансовый эффект и перспективы развития
Совокупный финансовый эффект от применения искусственного интеллекта в процессах работы с задолженностью в этом году составит порядка 4,5 млрд рублей. В будущем Сбербанк планирует внедрить ИИ-агента, который будет подбирать самый оптимальный вариант урегулирования долга для каждого клиента.
«Мы продолжаем автоматизировать процессы урегулирования долгов: сегодня искусственный интеллект не только общается с должниками, но и формирует стратегии, принимает решения о реструктуризации и анализирует эффективность работы», — рассказал директор дивизиона «Розничное взыскание и урегулирование» Сбербанка Денис Кузнецов.
Будущие направления развития
Сбербанк планирует продолжать совершенствовать технологии взыскания долгов, чтобы сделать процесс более эффективным и удобным для клиентов. Внедрение ИИ-агента станет следующим шагом в этом направлении.
В целом, использование роботов и искусственного интеллекта в процессах взыскания просроченных долгов позволяет Сбербанку повысить эффективность работы, снизить затраты и улучшить качество обслуживания клиентов.







