 |
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: 216
Страна: Россия
| ГК Lime Credit Group представила финансовые результаты за 6 месяцев 2025 года, ГК Lime Credit Group, 23:04, 14.08.2025, Россия382 |  |
| Консолидированные финансовые показатели отражают синергетический эффект от деятельности группы и каждого бизнес-юнита в ее составе: платформы потребительского онлайн-кредитования МФК «Лайм-Займ», онлайн-сервиса автозаймов МФК «Каранга» (Caranga), профессиональной коллекторской организации «Интел Коллект», IT-компании Credit Data. |
| 20% опрошенных россиян оплачивают покупки через СБП взамен на скидку, Выберу.ру, 18:00, 31.07.2025, Россия402 |
| В 2025 году каждый пятый опрошенный соотечественник принимал решение оплатить покупку через Систему быстрых платежей (СБП), если продавец предлагал скидку или бонус при выборе такого способа расчета. К такому выводу пришли аналитики финансового маркетплейса “Выберу.ру” в ходе опроса 2500 россиян в возрасте старше 18 лет. |
| «Выберу.ру» стал победителем премии New Retail 2025, Выберу.ру, 17:53, 31.07.2025, Россия176 |
| Финансовый маркетплейс «Выберу.ру» одержал победу в конкурсе кейсов New Retail 2025 за проект, который доказал: современные технологии и аналитика способны кратно повышать эффективность маркетинга даже без роста бюджета. |
| Соцсети МФК «Лайм-Займ» в топ-10 крупнейших среди МФО, МФК «Лайм-Займ», 16:54, 12.07.2025, Россия214 |
| По данным сервиса Brobank.ru, социальные сети МФК «Лайм-Займ» суммарно по количеству аудитории занимают 6 место в общем рейтинге крупнейших социальных сетей МФО и 4 место по приросту за последние 6 месяцев. |
|
|
