Использование искусственного интеллекта в банковской системе продаж и обслуживания клиентов не всегда приносит ожидаемый результат

Еще до повсеместного внедрения искусственного интеллекта банковский сектор активно развивался в течение многих лет, становясь все более автоматизированным. Безусловно, это улучшило качество обслуживания клиентов. Теперь к работе приступили различные нейросети, и в ближайшие годы мы увидим, как будет меняться работа людей. В первую очередь, вопрос заключается в том, какую именно работу стоит автоматизировать.

Для банков самой простой и очевидной сферой для этого является обслуживание клиентов. Чем больше вопросов решает робот, тем меньше нужен человек и тем дешевле стоит обслуживание одного клиента. В случае простейших операций это может оказаться обоснованным. Если человек хочет узнать, когда придет его банковская карта или где найти выписку со счета, то нет разницы в том, дает этот ответ человек или машина.

Однако в мире финансов есть и одна проблема: искусственный интеллект может быть умным и быстрым, однако только технологий здесь недостаточно. Необходимо еще и доверие, а оно формируется с течением времени.

Оформление жилищного кредита, финансирование компании или решение финансовых проблем касается жизни человека иначе, чем большая часть повседневных событий. Чаще всего в этом случае не бывает одного конкретного вопроса и четкого ответа на него. Клиент может захотеть объяснить свою ситуацию, сравнить различные возможности или просто понять, почему банк принял то или иное решение.

Поэтому я бы относился достаточно осторожно к мысли о том, что в будущем хорошим банком будет считаться тот, где клиент соприкасается с обслуживающим персоналом как можно меньше. Скорее, наоборот. Если большая часть технологий будет для банка одинаково доступна, то компетенции сотрудников и качество их обслуживания могут в конечном счете стать решающим фактором. Модель искусственного интеллекта или систему самообслуживания конкуренту будет скопировать проще, чем хорошего менеджера.

В то же время в банке достаточно много такой работы, о которой клиент даже не догадывается и для выполнения которой человек не особо нужен. Примером может служить поиск информации. В финансовом секторе достаточно много различных правил, распорядков и процедур. Они необходимы, и кто-то должен ежедневно следить за ними. Обычно это означает, что один сотрудник задает вопрос, а второй ищет на него ответ, имея более высокую квалификацию для этого.

В Coop Pank в 2025 году к специалистам по поддержке сотрудников обращались в среднем 300 раз в месяц. Для того чтобы снизить их нагрузку, Coop Pank начал использовать чат-бота. После этого число запросов увеличилось в четыре раза.

Это означает, что нагрузка на специалистов снизилась, а поиск информации упростился, причем сотрудники стали искать ее чаще. Теперь искусственный интеллект помогает нашим работникам экономить время. Нагрузка ответственных работников при этом уменьшилась примерно на 80 процентов.

Это другой способ думать об автоматизации. Целью не является то, чтобы человек спрашивал меньше. Наоборот, он может спрашивать даже больше, но при этом нагрузка специалиста не будет расти пропорционально, и у него останется больше времени для того, чтобы заниматься более сложными случаями.

Больше всего времени занимают небольшие дела

Такое же явление можно наблюдать и в системе инфотехнологий. В крупной компании постоянно осуществляются небольшие девелоперские проекты, и много времени расходуется еще до того, как специалист приступит к его реализации.

Заказчик описывает свои пожелания. Разработчик задает дополнительные вопросы. Заказчик уточняет. Вопросы задаются по электронной почте, в конечном итоге достаточно большой ресурс расходуется на то, чтобы сделать множество маленьких дел.

Эту часть искусственный интеллект может запросто взять на себя. Coop Pank использует агента, который задает заказчику вопросы и передает разработчику обработанные ответы. Это помогает существенно сэкономить время. Подобный пример может показаться не особенно показательным, но в целом по организации экономия оказывается существенной.

Эту часть искусственный интеллект может запросто взять на себя. Coop Pank использует агента, который задает заказчику вопросы и передает разработчику обработанные ответы. Это помогает существенно сэкономить время. Подобный пример может показаться не особенно показательным, но в целом по организации экономия оказывается существенной.

При общении с клиентом искусственный интеллект не должен занимать руководящую позицию

Сейчас мы очень часто видим, как в общении с клиентами человек очень часто заменяется на искусственный интеллект, который предлагает стандартные ответы на самые частые вопросы, однако не можем разобраться в особенностях каждого конкретного случая. В то же время мы хотим, чтобы при принятии важных решений можно было проконсультироваться с настоящим специалистом. Если приводить в пример медицину, то искусственный интеллект может помочь врачу проанализировать снимок МРТ или найти отклонения в большом объеме данных, но для постановки диагноза, назначения лечения и принятия ответственных решений нам необходим человек, мнению которого мы доверяем.

В банковской сфере положение дел похожее, и в случае важных финансовых решений нам нужен человек, который поймет и предложит самый подходящий вариант.

При этом искусственный интеллект может быть помощником при общении с клиентом. В процессе продаж он поможет сравнить услуги, найти необходимую информацию, подготовиться к беседе и т.д. Это дает возможность менеджеру оперативнее реагировать на запросы клиента, при необходимости проверяя факты.

Менеджер, у которого львиная доля времени уходит на поиск информации, не может быть эффективным. В идеале информация должна быть всегда под рукой, а рабочее время можно будет в этом случае потратить на общение с клиентами.

Банковский сектор – это сфера, где нельзя ограничиться тем, что искусственный интеллект отвечает в основном верно. Безопасность данных, достоверность источников и ответственность людей важны и в случае, если языковые модели станут еще лучше.

Поэтому успех применения искусственного интеллекта нельзя измерить только тем, сколько времени получается сэкономить. Важно и то, за счет чего происходит экономия.

Если искусственный интеллект сокращает время, которое юрист тратит на поиск документа, разработчик – на сбор информации, а менеджер – на анализ данных, то все делается верно. Если же клиент не может пообщаться с работником банка, то экономия будет кратковременной, а качество в конечном счете пострадает.

Искусственный интеллект дает банкам возможность сделать работу быстрее и эффективнее, однако не все зависит от алгоритмов. Даже в наше время доверие, эмпатия и умение понять клиента остаются ценностями, которые могут передать друг другу лишь люди, а это является немаловажным моментом в случае, когда мы говорим о том, насколько искусственный интеллект может быть внедрен в банковском деле.

Изначально статья была опубликована в Postimeees.