 |
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: 44
Страна: Россия
| 36% опрошенных россиян готовы инвестировать в юань, Выберу.ру, 02:14, 29.12.2024, Россия114 |
| Более трети соотечественников готовы использовать китайскую национальную валюту как средство сбережений. Однако большая часть россиян (54%) все же предпочитает рублевые вклады. К таким выводам пришли аналитики финансового маркетплейса “Выберу.ру” по результатам опроса 3000 пользователей старше 18 лет, проведенного в начале декабря. |
| Половина москвичей потратят на новогодние подарки до 3000 рублей, Московская неделя красоты, 02:02, 29.12.2024, Россия98 |
| Большинство москвичей планируют подарить елочные игрушки, уходовую косметику, аромасвечи и диффузоры, уложившись в сумму от 1000 до 3000 рублей. Самыми непопулярными вариантами презентов оказались парфюмерия и кондитерские изделия. Опрос проводился среди гостей II Московской недели красоты, которая проходит в выставочном зале «Манеж» с 26 по 29 декабря. |
| Зарегистрированы ПДУ нового фонда УК «Финстар Капитал», УК «Финстар Капитал», 03:39, 18.12.2024, Россия118 |
| 05.12.2024 г. Банк России зарегистрировал правила доверительного управления паевым инвестиционным фондом - Биржевой паевой инвестиционный фонд рыночных финансовых инструментов «ФИНСТАР - Денежный рынок ЮАНЬ» под управлением УК «Финстар Капитал». Уполномоченным лицом Фонда является ПАО ФИНСТАР БАНК. |
|
|
