 |
Банк Уралсиб использует технологии машинного обучения для эффективного контакта с бизнес-клиентами
В последние годы подавляющее большинство организаций, использующих исходящие телефонные звонки своим клиентам, отмечают снижение контактности клиентской базы. «Люди неохотно отвечают на звонки с номеров не из своей телефонной книги, и причин тому множество: это и рост числа случаев телефонного мошенничества, спам-звонков, и общая информационная нагрузка, распространенность альтернативных каналов общения (мессенджеры, соц. сети), да и бывает просто неудобно разговаривать, так как звонок происходит не вовремя. При этом голосовой канал остается, пожалуй, самым лучшим способом коммуникации для обсуждения сложных вопросов, и если повод для разговора срочный и важный, то найти альтернативу телефонному звонку сложно», – отметил руководитель Департамента развития технологий и взаимоотношений с клиентами Банка Уралсиб Антон Козлов.
В Уралсибе для клиентов МСБ решение проблемы нашли в том, чтобы звонить в оптимальное для конкретного клиента время. Основой для этого стала созданная здесь модель машинного обучения, которая оценив массу параметров, с достаточно высокой точностью может определить максимально удобное для клиента время контакта с банком. На рынке уже используются аналогичные ML-модели, которые дают некоторый прирост уровня контактности. Но эффективно они работают только с розничными клиентами, физическими лицами, так как для обучения требуется статистика по нескольким миллионам клиентов, а количество клиентов МСБ даже у крупных банков значительно меньше. Однако эти ограничения не стали препятствием для создания эффективной модели, тесты которой на реальных клиентах показали примерно двукратное увеличение контактности базы при звонках в рекомендуемые моделью диапазоны времени, по сравнению с обычным способом дозвона.
«В этой ситуации выигрывают все: мы получаем возможность проконтактировать с гораздо большим количеством клиентов для решения необходимых вопросов, а клиенты получают возможность принять звонок в удобное для них время и не упустить важные в работе с банком моменты», – резюмировал Антон Козлов.
Банк Уралсиб активно использует технологии искусственного интеллекта в бизнес-практике, в том числе для создания предиктивных моделей, управления клиентским опытом и повышения эффективности операционных процессов.
Контактное лицо: Ирина Волина
Компания: ПАО "Банк Уралсиб"
Добавлен: 04:34, 17.01.2025
Количество просмотров: 226
Страна: Россия
| Эксперт Lime Credit Group рассказал финансовым советникам о секторе ВДО, ГК Lime Credit Group, 20:48, 15.10.2025, Россия89 |  |
| На конференции «Личное финансовое планирование. Времена года» директор департамента корпоративных финансов ГК Lime Credit Group Павел Огнев рассказал финансовым советникам и розничным инвесторам об особенностях сектора высокодоходных облигаций (ВДО), которые в текущих рыночных условиях делают облигации интересным инструментом для приумножения капитала. |
| Caranga прошла надзорный аудит СМК, Caranga, 23:27, 24.09.2025, Россия318 |
| В сентябре 2025 года компания Caranga (МФК “Каранга”) прошла процедуру первого надзорного аудита оценки соответствия системы менеджмента качества по международному стандарту ISO 9001:2015. |
| 35% опрошенных киберспортсменов не знают о том, что должны платить налоги, Выберу.ру, 23:01, 24.09.2025, Россия187 |
| Финансовый маркетплейс «Выберу.ру» провёл исследование, чтобы выяснить, как россияне зарабатывают на киберспорте и относятся ли к этому всерьёз — в том числе в части уплаты налогов. Опрос охватил 1 500 респондентов, имеющих опыт участия в турнирах, стриминге или продаже внутриигровых активов. |
|
|
