 |
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: 301
Страна: Россия
| НОВИКОМ поддержит «Швабе» в развитии экспортного потенциала, Холдинг «Швабе» Госкорпорация Ростех, 15:07, 20.06.2026, Россия122 |
| Холдинг «Швабе» Госкорпорации Ростех приступит к формированию запасов сырья для производства оптических изделий. Это позволит увеличить экспортный потенциал компании. Проект профинансирует НОВИКОМ (входит в холдинг «РТ-Финанс» Госкорпорации Ростех). Объем первого транша выделенных средств составит 1,7 млрд рублей. |
| Команда Lime Credit Group приняла участие в IV Ярмарке эмитентов, ГК Lime Credit Group, 15:49, 02.06.2026, Россия318 |  |
| Директор департамента корпоративных финансов Павел Огнев выступил в сессии «Открытый диалог с эмитентами: фокус на финансовых результатах и прогнозах». А в стендовой активности от команды Lime Credit Group приняло участие 330 инвесторов. |
| «Созвездие ЦР» — кто обеспечивает технологический суверенитет цифрового рубля, BSS, 21:33, 05.05.2026, Россия552 |
| Исследование «Созвездие ЦР» от «Технологии Доверия» (ТеДо) анализирует рынок решений для работы с цифровой национальной валютой. На фоне регуляторных требований и сжатых сроков внедрения выделяется компания BSS — единственный вендор с 17 реализованными проектами, что почти в 2,5 раза превышает показатели ближайшего конкурента. |
|
|
