Коммерсантъ FM

ИИ распознает эмоции должников

Поможет ли технология повысить эффективность колл-центров

Коллекторы будут собирать деньги с должников с помощью анализатора эмоций. В профильном подразделении Сбербанка уже подключили технологию, распознающую речь и интонации собеседника. Искусственный интеллект помогает операторам колл-центра направлять разговор в нужное русло, подавляя раздражение должника и определяя ложные обещания. Машина различает семь видов эмоций: радость, удивление, страх, уныние, раздражение, злость и нейтральное состояние.

Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ  /  купить фото

Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ  /  купить фото

Пока технология помогает оператору улавливать настроение собеседника с помощью цветных лампочек, но в будущем она будет составлять целые сценарии беседы, пояснил гендиректор агентства «АБК» и руководитель компании-разработчика анализатора речи VS Robotics Дмитрий Теплицкий: «Мы анализируем в рамках разговоров между должником и оператором эмоции в в режиме онлайн и подсказываем с помощью индикатора оператору, где эмоции слишком накалены, где надо попробовать как-то разрядить ситуацию, не давить, вывести диалог в позитивное русло, тем самым добившись успеха и придя к взаимным договоренностям об оплате задолженности. Чем краснее индикатор, тем более накаленная ситуация. Когда он более зеленый, это значит, что все в порядке, конфликта нет. Когда эмоции выходят из-под контроля, мы подсказываем оператору какие-то определенные фразы с точки зрения психологии, которые нужно произнести. Следующий шаг развития этого продукта — онлайн-подсказки».

Распознавание эмоций напрямую не влияет на успешность сбора задолженности, но сказывается на качестве контакта, отмечает эксперт. Планируется, что алгоритм будет дополняться подсказками, взятыми из реальных диалогов коллекторов с должниками, когда с помощью какой-то удачной фразы специалист смог переменить настроение собеседника и добиться от него возврата долга. Но подобные технологии и сейчас уже используются в коллекторских агентствах. Дополнительные лампочки вряд ли существенно улучшат их работу, полагает заместитель директора группы компаний «Финансовые услуги» Григорий Галицких:

«Каким образом работает типовой, хорошо налаженный автоматизированный колл-центр? Сотрудник нажимает кнопочки, например, спрашивает собеседника: “Вы хотите продолжить разговор?” Собеседник говорит “да”, тогда кнопочка выбора одну фразу дает. Если собеседник говорит “нет”, оператору выдается работа с возражениями, и он просто читает с экрана и эту историю отрабатывает. Машина сама набирает номер, набрасывает какую-то основную информацию по работе с клиентом, и он просто по факту работает — сейчас скажу ужасную вещь — как робот. Чем более рутинно он кликает на эти кнопочик и зачитывает, что в них написано, тем у него выше эффективность разговора, потому что все это построено на обработке большой массы данных — чистая статистика. Теперь добавляем в эту историю тему с эмоциями. Это значит, что оператору колл-центра надо отвлечься от своей потоковой обработки и начать вникать в то, что ему пишет машина, менять свой эмоциональный настрой ведения разговора.

Это отличная штука, но не для типового оператора.

То есть это должен быть совсем иной процесс работы с клиентом, другие люди с другими компетенциями». По словам Галицких, искусственный интеллект может быть лишь помощником живого оператора. Должник часто ведет себя иррационально, и машинный алгоритм с подобными задачами не справляется.

Эксперты составили портрет самого успешного коллектора — это одинокая женщина, которой за 30 лет, она в разводе и с ребенком. Такой оператор колл-центра не верит горячим мольбам должников, умеет фильтровать поток негатива и легко распознает лживые обещания. Кроме того, такой работник знает, что не на кого рассчитывать, ведь нужно содержать семью, поэтому провалить задание нельзя. У роботов такой мотивации нет.

Светлана Белова

Новости компаний Все

Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...