Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

Николай Барташев, Банк Оранжевый: «Благодаря речевой аналитике мы наладили оперативный контроль качества обслуживания клиентов»

Николай Барташев, Банк Оранжевый: «Благодаря речевой аналитике мы наладили оперативный контроль качества обслуживания клиентов» 18.12.2018

Николай Барташев, начальник управления информационных технологий Банка Оранжевый и спикер Второй встречи дискуссионного клуба «ИТ в финансовых организациях», рассказал CFO Russia о пилотном проекте по внедрению речевой аналитики в его компании.  

Когда в Банке Оранжевый стартовал пилотный проект по внедрению речевой аналитики?

Мы запустили его в июне 2018 года.

Что стало причиной для запуска проекта?

Стремление к улучшению качества сервисов, которые мы предоставляем клиенту, и желание повысить эффективность работы контакт-центра.

На какие этапы делился проект?

Изначально его поделили на шесть этапов.

Первый шаг – анализ возможностей системы и постановка задачи. Второй – определение технических требований к коммуникационным и вычислительным системам. Третьей стадией была разработка моделей обслуживания с учетом использования возможностей речевой аналитики. Четвертый этап – реализация моделей и предварительная настройка системы. Пятый – опытно-промышленная эксплуатация. И, наконец, шестой – контроль и оценка результата, корректировка моделей обслуживания. 

С какими сложностями вы сталкивались в процессе и как с ними справились?

В ходе работы над проектом пришлось столкнуться с некоторыми сложностями.

Во-первых, для эффективного использования системы контроля качества необходимо раздельное фиксирование записей разговоров оператора и клиента.

В банке на момент принятия решения о проведении пилотного проекта использовали принцип монозаписи. То есть весь телефонный разговор фиксировался в одном файле, что значительно усложняло аналитику текста. Соответственно, в рамках проекта банк реализовал принцип стереозаписи при фиксации и хранении данных. Такой подход позволил настраивать различные библиотеки и аналитические скрипты для роли клиента и сотрудника контакт-центра.

Во-вторых, системе речевой аналитики требуется обязательная и постоянная адаптация словаря распознавания речи. В финансовой сфере существует множество специализированных терминов и определений, которые вызывают сложности при распознавании. Данные термины необходимо своевременно выявлять и включать в словарь, чтобы повысить качество распознавания.

Какой эффект получила ваша компания от использования речевой аналитики?

Нам удалось наладить оперативный контроль качества обслуживания клиентов.

За счет выявления и анализа лучших практик сократилось среднее время обслуживания и снизилась непродуктивная нагрузка на операторов.

В результате цифровизации данных контакт-центра банк получил дополнительный источник аналитической информации. Он служит основой для исследования потребностей клиентов и позволяет своевременно выявлять проблемы в процессе реализации продуктов и услуг.

Задать свои вопросы Николаю и узнать больше об опыте Банка Оранжевый вы сможете на Второй встрече дискуссионного клуба «ИТ в финансовых организациях», которая состоится 26 февраля 2019 года в Москве.

Алиса Попова


Комментарии