Как голосовые ИИ-роботы помогают банкам и МФО автоматизировать обработку звонков

В сфере финансов критически важно: насколько быстро и качественно выстроено общение с клиентами. Скорость обработки и уровень сервиса оказывают решающее влияние на лояльность аудитории и итоговую прибыль бизнеса. Именно поэтому компании инвестируют большие деньги в развитие колл-центров. 

Однако даже при таких вложениях ключевые проблемы остаются: часть звонков теряется, заявки обрабатываются с задержками, а расходы на коммуникации продолжают расти без заметного роста эффективности. 

В результате бизнес теряет прибыль.

Возникает закономерный вопрос: можно ли изменить ситуацию и исправить эти проблемы без увеличения команды и затрат? 

Ответ: Да, можно.

Всё чаще компании рассматривают автоматизацию голосовыми AI-ботами как способ повысить эффективность звонков без масштабирования штата.

С какими проблемами сталкиваются организации из финансовой сферы, обрабатывающие звонки вручную

Перегрузка операторов и падение качества общения

Большая часть задач в колл-центре – однотипная и повторяющаяся работа. Например: ответы на стандартные вопросы, напоминания о задолженностях и т.д.

Со временем это приводит к усталости и выгоранию сотрудников, особенно при работе с негативом со стороны клиентов.

В результате качество диалогов становится нестабильным: операторы допускают ошибки, снижается вовлечённость, растёт текучка кадров. Компании вынуждены постоянно тратить ресурсы на подбор и обучение новых сотрудников, а уровень сервиса при этом не успевает стабилизироваться.

Пропущенные звонки и потерянные лиды

Пропущенные обращения – одна из самых распространённых проблем в финансовом секторе.

Каждый неотвеченный звонок может означать:

• потенциального клиента, который выберет конкурентов;
• недовольного пользователя;
• прямые финансовые потери.

При высокой нагрузке или в нерабочее время операторы физически не могут обработать все обращения. Даже хорошо укомплектованный колл-центр не способен обрабатывать 100% входящих звонков без значительного увеличения затрат.

Задержки в обработке заявок

Большинство заявок, поступающих с сайта или из приложения, не являются «горячими». Клиенты ещё находятся на этапе выбора: изучают условия, сравнивают предложения и сомневаются.

В такой ситуации критически важно связаться с человеком как можно быстрее.

Если контакт откладывается:

• интерес к продукту снижается;
• клиент забывает о заявке;
• возрастает вероятность, что он уйдёт к конкурентам.

Даже задержка в несколько часов может значительно снизить вероятность сделки. К сожалению, для многих организаций из финансовой сферы такие задержки из-за высокой нагрузки на операторов – норма.

Какой инструмент для обзвонов нужен банкам и МФО

Чтобы устранить перечисленные проблемы, финансовым организациям нужно системное решение, которое закрывает сразу несколько задач.

Такой инструмент должен:

• своевременно реагировать на новые заявки и обеспечивать обработку входящих обращений;
• работать без выходных и пауз;
• снимать с операторов рутинную нагрузку;
• масштабировать объём звонков без дополнительного найма новых специалистов;
• поддерживать стабильное качество общения с пользователями.

Поэтому всё больше банков и МФО переходят к использованию голосовых AI-роботов, которые способны вести диалог с клиентом, понимать его ответы и гибко адаптировать сценарий общения.

Фактически AI-робот становится дополнительным «оператором».

Как автоматизация звонков работает на практике: возможности AI-роботов

Голосовой AI-робот позволяет выстроить более эффективную систему коммуникации с клиентами. Он берёт на себя рутину и обеспечивает стабильную обработку звонков, независимо от их количества.

Рассмотрим, как это работает на практике.

Снижение нагрузки на сотрудников

Многие задачи в колл-центре могут быть автоматизированы без потери качества обслуживания.

AI-робот берёт на себя:

• ответы на часто задаваемые вопросы;
• напоминания об оплатах и задолженностях;
• первичные и повторные звонки;
• запись на очные консультации к специалистам;
• первичную квалификацию заявок.

В результате сотрудники освобождаются от рутинных задач и могут уделять больше внимания работе с тёплыми клиентами, переговорам и закрытию сделок.

Это снижает выгорание, уменьшает текучку и позволяет обрабатывать больше обращений без расширения штата. При этом задачи, на которые раньше уходили дни, выполняются в течение нескольких часов.

Пример сценария: напоминание о платеже

Задача: снизить количество просрочек.

Сценарий может быть таким:

• робот уведомляет о дате и сумме платежа;
• уточняет готовность внести оплату;
• предлагает альтернативы (например, перенос даты).

Пример диалога:

— Здравствуйте! Напоминаем, что ваш платёж по кредиту запланирован на 25 января, сумма – 8 450 рублей. Сможете внести оплату вовремя?
— Нет, не смогу.
— Понимаю. Я могу записать вас на консультацию с менеджером, чтобы обсудить перенос даты платежа или варианты решения. Когда вам будет удобно связаться с менеджером – сегодня или завтра?
— Завтра.
— Отлично, я записал вас на консультацию. Менеджер свяжется с вами завтра и подробно обсудит все варианты.
— Спасибо.
— До свидания!

Такой подход позволяет мягко напоминать о платеже без давления на клиента.

Обработка всех входящих звонков без потерь

Вторая важная проблема, которую устраняют AI-роботы: пропуск входящих обращений.

Голосовой AI-робот работает круглосуточно и справляется с потоком входящих звонков, включая обращения в час пик и в нерабочее время.

Голосовой робот:

• определяет запрос клиента;
• предоставляет информацию;
• фиксирует данные;
• передаёт «тёплые» лиды менеджерам.

Это позволяет компании не терять клиентов из-за перегрузки колл-центра.

Пример: ответы на типичные вопросы

После интеграции с CRM AI-робот может использовать актуальные данные по каждому клиенту.

Например:

— Добрый день. Я оставлял заявку на кредит. Её уже рассмотрели?
— Добрый день, назовите, пожалуйста, ваши фамилию и имя.
— Данияр Бекетаев.
— Ваша заявка сейчас находится на рассмотрении. Уведомить вас, когда её статус изменится?
— Да, было бы неплохо.
— Я наберу вас, как только статус вашей заявки изменится.

AI-робот работает с данными быстрее операторов и исключает ошибки, связанные с человеческим фактором.

Мгновенная обработка заявок

Чем быстрее компания связывается с клиентом, тем выше шанс, что заявка будет успешно обработана.

AI-робот связывается с клиентом сразу после поступления заявки, не давая интересу «остыть».

Процесс выглядит так:

1. Клиент оставляет заявку.
2. AI-робот перезванивает в течение минуты.
3. Уточняет потребности.
4. Передаёт заинтересованного клиента менеджеру.

Клиентов, которым нужно «ещё подумать», AI-робот может автоматически вносить в список для повторного контакта.

Пример сценария: обработка заявки

Задача: зафиксировать интерес и перевести клиента на следующий этап.

Сценарий:

• AI-робот подтверждает заявки;
• уточняет параметры;
• предлагает перейти к следующему шагу – встрече со специалистом.

Пример диалога:

— Здравствуйте! Вы оставляли заявку на кредит. Могу уточнить, на какую сумму и на какой срок вы рассчитываете?
— Я хотел бы взять примерно 2 300 000 рублей на полтора года.
— Спасибо. Могу уточнить, это для личных целей или бизнеса?
— Для бизнеса.
— Отлично, а у вас уже есть действующие кредиты в других банках?
— Да, есть два небольших кредита.
— Понятно. Я зафиксировал информацию. На основании этих данных мы можем предложить вам варианты, подходящие под ваш запрос. Могу уточнить, когда будет удобно, чтобы менеджер связался с вами и подробно обсудил оформление – сегодня или завтра?
— Завтра, после 18:00.
— Отлично, всё записал. Ваш личный менеджер свяжется завтра после 18:00 и предложит подходящие варианты. Благодарю, всего доброго!

AI-робот может одновременно вести сотни разговоров, исключая очереди и задержки.

Кейсы применения AI-робота от Zvonobot

Кейс 1: Сервис микрозаймов снизил стоимость напоминаний в 5 раз

Ситуация: у сервиса Freeсташка накопилась большая база должников, которые не возвращали деньги вовремя. Сотрудники компании обзванивали до 10 000 человек в месяц, но успевали сделать лишь 3-4 касания с каждым. Возврат долгов был на уровне 32%. 

Расширение штата было слишком дорогим решением, а затраты на текущих операторов превышали 5 миллионов тенге в месяц.

Задача AI-робота: стимулировать должников вернуть деньги.

Внедрение AI-робота: 

1. Разработка сценариев диалога, максимально приближённых к человеческому общению;
2. Разветвлённый алгоритм действий:

• Если дозвонились, но долг не погашен – уточнение причины и повторный звонок в дневное или вечернее время;
• Если не дозвонились – повторные звонки на протяжении дня;

3. Фиксация результатов звонка с возможностью выгрузки данных для менеджеров;
4. AI-робота запускали 1-2 раза в день, около 450 клиентов за один запуск.

Результат: 

• Zvonobot выполнял работу операторов в 2-4 раза быстрее, процент возврата долгов при этом не снизился;
• Более 90% клиентов не понимали, что общаются с роботом;
• Стоимость обзвона снизилась в 5 раз по сравнению с затратами на живых операторов;
• Экономия для заказчика составила около 450 000 ₸ за 1,5 месяца работы;
• Робот снял нагрузку с операторов и исключил необходимость бонусной мотивации за первые касания.

Кейс 2: Банк выявляет надёжного заёмщика за 2-3 минуты

Ситуация: крупный банк получает более 10 000 заявок на кредиты еженедельно через сайт. 

Для подтверждения заявки банку необходимо связаться с клиентом, задать несколько вопросов и проверить, подходит ли он под требования.

Эта задача была передана внешнему колл-центру. На один разговор оператор тратил в среднем около 15 минут, поэтому обработка всех заявок занимала много времени. 

Когда поток вырос до 17 500 заявок в неделю, ситуация стала ещё сложнее.

Клиенты часто оставляют заявки сразу в нескольких банках и выбирают того, кто свяжется быстрее. Из-за медленной обработки банк терял часть клиентов, а попытки ускориться за счёт найма новых операторов приводили только к росту затрат.

Задача голосового AI-робота: ускорить обработку входящих заявок, отсеивать нерелевантных клиентов и передавать менеджерам только целевые обращения, снижая стоимость обработки.

Сценарий внедрения AI-робота: 

1. Интеграция с системой банка для автоматического запуска обзвона сразу после поступления заявки;
2. Подтверждение факта подачи заявки;
3. Квалификация клиента по ключевым требованиям банка (4 вопроса):

• возраст;
• гражданство;
• наличие официального дохода;
• текущая кредитная нагрузка.

4. Обработка типичных вопросов и возражений (например, уточнение, из какого банка поступил звонок);
5. Логика маршрутизации:

• если клиент соответствует требованиям – автоматическое соединение с менеджером;
• если нет – корректное завершение диалога и фиксация отказа;

6. Автоматическая передача результатов в систему банка.

Результат: 

• Время первичной обработки заявки сократилось с 15 минут до 2-3 минут;
• Скорость обработки входящего трафика увеличилась в 5-7 раз;
• Менеджеры стали получать только целевые заявки, что повысило эффективность колл-центра;
• Снизилась нагрузка на специалистов за счёт автоматизации массовых и однотипных звонков.

О других кейсах – Как искусственный интеллект помогает в бизнесе: возможности, выгоды и реальные кейсы

В чём выгода ИИ-бота по сравнению с колл-центром

Критерий	Операторы	Голосовой ИИ-бот
Скорость реакции	Зависит от загрузки, возможны очереди	Связывается с клиентом в течение нескольких минут после заявки, оставленной на сайте
Обработка потока	Ограничена количеством сотрудников	ИИ-бот обрабатывает сотни обращений одновременно
Стоимость	Растёт с увеличением штата: зарплаты, налоги, отпуск, премии, расходы на телефонию	Зависит от количества звонков, но стоимость одного контакта в разы ниже, чем у операторов
Доступность	Есть выходные и перерывы	AI-робот работает круглосуточно
Стабильность качества	Зависит от оператора, возможны ошибки	Стабильное качество в каждом диалоге
Масштабирование	Требует найма и обучения	Внедрение голосового AI-робота не требует расширения штата
Скорость внедрения	Нужно время на подбор и обучение каждого сотрудника	Нужно обучить только самого голосового AI-робота

ИИ-бот позволяет банку и другим компаниям убрать зависимость от человеческого ресурса. 

Это делает голосового ИИ-бота более выгодным инструментом для работы с массовыми обращениями, первичной квалификации клиентов и других стандартных задач банков и микрофинансовых организаций.

Вопросы и ответы

Сомневаетесь, подходит ли автоматизация с помощью голосовых ИИ-роботов для вашей компании? 

Проанализируйте текущие процессы: объём звонков, нагрузку на операторов и долю повторяющихся задач. Если большая часть звонков – это рутина, её можно автоматизировать без потери качества.

Подробнее о возможностях автоматизации звонков для банков и МФО можно узнать на странице сервиса автообзвона.