Евгений Хохлов Генеральный директор АО «ПрограмБанк» Основатель рынка банковской автоматизации Евгений Хохлов — о том, как ИИ-скрининг остатков на счетах превращает холодный обзвон из раздражителя в финансового помощника. Прагматичный взгляд на технологии без хайпа.

Вам звонят из банка. Вежливый, но бездушный голос (или живой оператор с интонацией робота) предлагает кредит, который вы только вчера погасили, или депозит, когда на карте минус. Знакомая картина? В этот момент клиент не думает о выгоде — он думает: «Банк меня не слышит. Банк просто спамит». Именно эта эмоция — главный убийца конверсии в холодных продажах, и бороться с ней нужно не скриптами, а математикой.

Евгений Хохлов, Генеральный директор компании «ПрограмБанк», смотрит на эту проблему без иллюзий. Человек, создавший первый в России коммерческий банковский продукт «Операционный день банка» еще в 1989 году и воспитавший рынок банковской автоматизации, привык оперировать не хайповыми терминами, а сухими данными. Ученик академика Юрия Журавлева, одного из столпов математической теории распознавания образов, он уверен: искусственный интеллект в обзвоне сегодня нужен не для имитации человеческой болтовни, а для решения одной критической задачи — понять, кому звонить, а кого лучше не трогать.

«Достаточно много банков сейчас внедряют холодный обзвон, — констатирует Хохлов. — Но де-факто, может, 90, а может и 99 процентов этих звонков ничего не приносят. Просто потому, что звонят человеку, которому именно это сейчас не надо».

Главный провал классического обзвона — его статичность. База выгружается, менеджеры (или роботы) идут по списку, отрабатывая скрипт. В этот момент у клиента на счету могло произойти все что угодно: крупное поступление, внезапный кассовый разрыв или просто период затишья. Игнорирование этой динамики и порождает тот самый раздражающий шум, из-за которого трубку бросают, не дослушав.

Решение, которое предлагает Евгений Хохлов, лежит в плоскости динамического анализа остатков на счетах клиентов. Идея проста и изящна одновременно.

«Проанализируй с помощью искусственного интеллекта, как меняются данные по остаткам конкретного клиента — объясняет эксперт. — И если у тебя есть представление о том, когда у него много денег, предлагай ему депозиты. Когда в какой-то момент у него должно быть много денег, а их мало — предлагай ему кредиты. Но предлагай именно тогда, когда этому клиенту действительно это нужно».

Это и есть интеллектуальный скрининг в действии. Речь не о магии, а о построении предиктивных моделей на исторических данных. Искусственный интеллект учится на цифровом следе клиента: регулярность и объемы поступлений, типичные периоды накопления и трат, косвенные признаки подготовки к крупной сделке. На выходе система формирует статичный список для прозвона, а динамическую очередь с приоритетами: кому из клиентов предложение будет актуально прямо сейчас, а кого лучше оставить в покое.

Такой подход дает банку три неочевидных, но крайне важных эффекта.

1. Снижение частоты касаний с нецелевой аудиторией. Это прямое следствие правила «Если все как обычно — не звоним, не тратим ни его время, ни свое». Меньше звонков «в молоко» означает пропорциональное снижение негатива, жалоб и отписок от коммуникаций. Клиент перестает воспринимать банк, как назойливого спамера.

2. Рост конверсии первого касания. Когда звонок поступает именно в момент финансовой потребности, сопротивление клиента минимально. Ему не нужно объяснять, зачем ему кредит, — он сам думает, где бы перехватить денег до зарплаты или куда пристроить внезапный излишек. Экономика такого звонка принципиально иная.

3. Изменение роли банка в глазах клиента. Постоянное попадание «в точку» создает у человека ощущение, что банк работает как персональный финансовый помощник, а не как лотерейный автомат по раздаче предложений. «Во-первых, повысится эффективность этого самого обзвона, — резюмирует Хохлов. — Во-вторых, повысится оценка клиентом банка как помощника. Производственного, финансового помощника».

Важно подчеркнуть: затраты на такой анализ, как отмечает эксперт, не сопоставимы с экономией на содержании огромного колл-центра или сливе дорогой базы. «Это не дополнительные затраты, это вот сервер что-то такое делает. То есть это делает искусственный интеллект», — подчеркивает он. Даже с учетом необходимости разворачивать модель на собственных мощностях, чтобы данные не утекали в облако, для среднего и крупного банка это вложение с быстрой окупаемостью.

Конечно, современные голосовые технологии не ограничиваются одним лишь скринингом. Сегодня в основном звонит уже робот, а не человек, и это действительно дешево. Нейросети неплохо научились имитировать живую речь, хотя пока еще выдают себя неестественными паузами, из-за чего многие абоненты сбрасывают звонок. Но все это работает только при условии, что звонок совершается вовремя и тому, кто готов слушать, — а это и есть задача первого блока.

То же касается автоматического заполнения CRM или генерации саммари разговора. Это полезные инструменты, снижающие рутину, но они лишь масштабируют процесс, а не делают его качественно иным. Суфлирование менеджеру в реальном времени или контроль комплаенса тоже важны, однако их экономический эффект меркнет по сравнению с главным прорывом — отказом от звонков тем, кому они не нужны.

Евгений Хохлов смотрит на горизонт в один год с реалистичным прагматизмом. За это время, по его мнению, банки, которые начнут активно внедрять динамический анализ остатков, смогут заметно отстроиться от конкурентов по качеству клиентского опыта. Холодный обзвон перестанет быть синонимом спама и превратится в канал действительно персонализированной помощи.

Что можно сделать уже сегодня? Проведите аудит небольшой выборки клиентов (например, 100-200 записей) и сопоставьте даты звонков с динамикой их остатков. Посмотрите, в скольких случаях предложение было сделано «мимо кассы». Увиденные цифры, скорее всего, станут лучшим обоснованием для запуска пилотного проекта по внедрению ИИ-скрининга. Ведь, как показывает практика, иногда лучше промолчать, чем звонить невпопад.

Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с нами по указанным контактам:
+7(495) 651-84-84, +7(495) 651-84-91, marketing@programbank.ru