ОТП Банк ускорил анализ обращений клиентов в 30 раз с помощью нейросетей

4 августа 2025 года, 17:19

ОТП Банк протестировал технологии Yandex B2B Tech для повышения качества обслуживания клиентов, сообщает пресс-служба компании.

Благодаря этому проекту скорость обработки и анализа сообщений клиентов увеличилась в 30 раз.

Клиентская поддержка банка обрабатывает более 400 тысяч текстовых обращений по 260 тематикам в месяц. Анализ такого объёма информации занимает много времени специалистов, поэтому банк автоматизировал этот процесс с помощью сервиса для речевой аналитики Yandex SpeechSense. Так, в ходе пилота за 7 дней было проанализировано больше 29 тысяч диалогов с клиентами — это в 30 раз быстрее, чем при ручной работе трёх сотрудников.

Инструменты для анализа коммуникаций помогли банку повысить качество работы поддержки. Система автоматически определяет тематику обращений, распределяет их по группам и выделяет в диалогах значимые смысловые блоки. Такой подход помог банку выявить направления для улучшения клиентского опыта.

Второй пилотный проект был направлен на автоматизацию клиентских консультаций с помощью ИИ-агента на основе YandexGPT. Агент отвечал на обращения клиентов в чатах мобильного приложения по 30 популярным темам, таким как частичное досрочное погашение кредита, разъяснение условий льготного периода и другие. Бот фактически без ошибок ответил на 60 тысяч запросов, в связи с чем индекс удовлетворенности клиентов (CSI) вырос на 0,2 из 10 пунктов. Кроме того, уровень автоматизации обработки диалогов увеличился до 8%. Лучше всего ИИ-агент работал в сценариях, где клиенту требовалось дать подробное пошаговое пояснение или уточнить ранее полученную информацию. В планах компании — расширить применение нейросетей для обработки более сложных запросов и системной работы с обратной связью клиентов.

YandexGPT входит в состав платформы Yandex Cloud AI Studio для создания и внедрения сервисов на базе генеративных моделей. Благодаря настройке правильной «температуры» ответов, ИИ-агент на основе YandexGPT отвечал на вопросы клиентов точно и понятно, но при этом не однообразно. Модель использовалась для консультаций, не требующих предоставления персональных данных, что обеспечило безопасность и конфиденциальность сервиса.