«Голос клиента 2.0» — NLP/LLM-анализ обращений клиентов (ВТБ)
Описание проекта
Банк ВТБ реализовал масштабный проект «Голос клиента 2.0» — систему на базе собственных ML-моделей и LLM для онлайн-анализа всего потока обращений клиентов в голосовых каналах и чатах. Система классифицирует тематику обращений в режиме реального времени, «читает» жалобы и претензии машинным способом и автоматически передаёт подразделениям структурированную информацию о потребностях клиентов. Проект реализуется в рамках стратегии управления качеством клиентского опыта 2024–2026 гг.
Задача
Банк обрабатывает десятки миллионов обращений клиентов в год. Ручная классификация и анализ тематик занимали значительные ресурсы и не позволяли оперативно передавать инсайты бизнес-подразделениям.
Цели внедрения
-
Обеспечить подразделения розничного бизнеса онлайн-информацией о потребностях клиентов
-
Автоматически классифицировать тематики в голосовом канале и чатах
-
Автоматизировать «чтение» жалоб и претензий с учётом всей истории клиента
Результаты
-
Финансы
-
Не раскрыто (доходы от моделей ИИ в ВТБ в 5,1 раза превышают затраты на их производство в годовом исчислении — суммарно по всем ИИ-проектам) Время
-
Не раскрыто для данного проекта отдельно Качество и эффективность
-
Классифицировано более 1000 тематик в голосовом канале обслуживания (по состоянию на середину 2025 года)
-
Классифицировано более 700 тематик в чате
-
В 85% звонков, где клиент озвучил вопрос, тематика определена успешно и автоматически запущен нужный сценарий в рабочем месте оператора Нагрузка и масштаб
-
Охватывает все входящие обращения в голосовых и текстовых каналах ВТБ Надёжность
-
Не раскрыто Импортозамещение и compliance
-
Собственные модели машинного обучения, разработанные командой ВТБ Качественный эффект (если цифры не раскрыты): Проект создаёт систему «пульса клиента» — постоянный онлайн-поток структурированных инсайтов о потребностях аудитории для всех подразделений розничного блока.