На вопросы читателей eprussia.ru ответил Эксперт месяца Василий Жилов, заместитель генерального директора по работе с клиентами компании BSS — российского разработчика комплексного программного решения в области клиентского обслуживания с применением искуственного интелекта. BSS входит в перечень системообразующих ИТ-компаний России. Программные продукты компании включены в реестр российского ПО и зарегистрированы в Роспатенте.

— Расскажите подробнее о сути вашего решения для энергосбытовых компаний. Как это внедряется и работает? В чем выгода? Как понять, что это решение эффективно?

Степан Крюков, Ярославль

— Мы предлагаем полный цикл для автоматизации клиентского сервиса для энергосбытовых компаний: голосовые и чат-ассистенты, речевую и текстовую аналитику для всех каналов автоматизации. Если говорить про автоматизацию входящего и исходящего трафика в голосовом канале — то это внедрение виртуального голосового ассистента, что происходит достаточно быстро и просто, так как он уже развернут в облаке и готов, по сути, к эксплуатации. В составе сервиса присутствуют готовые сценарии взаимодействия между ассистентом и клиентом, их нужно немного донастроить, сделать интеграцию с телефонией.

Если требуется более сложная автоматизация, то в составе решения есть открытый API для возможности интеграции с CRM-системой или биллингом, например, для автоматизации платежей или получения статуса по оплате или долгу. Далее проходит запуск в промышленную эксплуатацию. После этого замеряется процент автоматизации и делается расчет экономической выгоды. В то же время, так как в составе решения присутствует речевая аналитика, то она позволяет выявлять инсайты в обслуживании или, наоборот, транслировать лучшие практики. В первом случае оптимизируются сценарии: дорабатываются или заменяются на новые. Во втором — берется на вооружение и распространяется позитивный опыт.


— Василий, вы действительно считаете, что ваши роботы смогут помочь наладить нормальный сервис в ЖКХ? Чтобы вежливо, исчерпывающе, без долгого ожидания отвечали, решали твою проблему и работали круглосуточно?

Владимир Носов, Череповец

— Да, это доказано практикой и опытом. Виртуальный ассистент обеспечивает высокое качество обслуживания при любом количестве единовременных звонков, в режиме 24х7, с гибкой и широкой настройкой исходящих обзвонов.

И самое главное, с предсказуемым результатом, удовлетворяющим как пользователей услуг, так и компании в сфере ресурсоснабжения. Важно, что внедрение речевых роботов нашей платформы позволяет энергосбытовым компаниям и предприятиям в сфере ЖКХ выстраивать современную культуру работы с потребительскими впечатлениями.


— По вашему опыту какие каналы коммуникации с клиентами в энергосбыте и ЖКХ наиболее популярны? Насколько успешно в этих каналах можно автоматически отвечать на вопросы и консультировать граждан?

Вячеслав Шиловский, Владивосток

— Опираясь на наш опыт внедрения речевых решений в разных каналах, могу сказать, что все зависит от аудитории и ее возраста. Кому-то удобен телефонный канал, кому-то чат-боты в мессенджерах, кому-то чат-боты на сайте или в приложении. Наша платформа — омниканальная. Качество распознавания и качество понимания смысла у наших роботов как в голосовом канале, так и в текстовом очень высокое. CSI (индекс удовлетворенности клиентов) в разных каналах в целом имеет примерно одинаковые проценты, все зависит от аудитории. Сейчас в сфере энергетики преобладают голосовые ассистенты, а в ритейле наоборот — чат-боты занимают 70% трафика.


— У вас есть готовые роботы для разных отраслей — банки, телеком, ритейл, медицина. Почему вы обратились именно к ресурсоснабжающим компаниям? Вы уверены, что в этой сфере такие решения актуальны?

Иван Путев, Челябинск

— Перед тем как выходить на рынок, мы его тщательно исследовали и поняли, что процент автоматизации этой отрасли в области клиентского обслуживания очень сильно отстает от, например, банковского. При этом потребности довольно высокие.

Не секрет, что и качество клиентского обслуживания в ресурсоснабжающих компаниях, в первую очередь в энергосбытовых компаниях и ЖКХ, зачастую сильно оставляет желать лучшего. Граждане, сталкиваясь с этим, не видят основания дорожить работой таких компаний и не желают оплачивать их услуги.

Все это дало нам уверенность в необходимости специализированного решения для данной сферы. Роботы обучены отвечать и консультировать по наиболее горячим у граждан темам. Кроме того, мы сделали определенные доработки и вывели продукт по модели SAAS (предоставление сервиса из облака), чтобы было проще и удобнее для ресурсоснабжающих компаний.


— Скажите, пожалуйста, какую экономию получают предприятия сферы энергетики и ЖКХ, которые начнут применять, к примеру, одну или несколько речевых технологий?

Кристина Бокова, Владимир

— В ответе на ваш вопрос буду опираться на наш практический опыт, который мы получаем в реализованных проектах.

В первую очередь, наблюдаем снижение стоимости обслуживания клиентов на 19% и снижение времени обслуживания (АНТ) на 18%. Фиксируем вывод нецелевых операций (CR) и снижение повторных звонков (FCR) в среднем на 15%. Также видим рост автоматизации на 14%.

Если говорить о показателях качества обслуживания, то улучшение качества работы операторов достигает 25%, точность предоставления информации увеличивается в два раза. VoC (понимание реальных потребностей клиента) /CSI (индекс удовлетворенности клиентов) в части влияния КЦ растет на 12%.

Важный для ресурсоснабжающих компаний показатель — сбор задолженности. По нашему опыту конверсия сбора увеличивается, но цифры очень разные в зависимости от размера компании и регионов.


— Здравствуйте! Скажите, а ваша компания может разработать клиентский сервис под конкретные задачи, которые необходимо решать на текущий момент, а потом оптимизировать его под новые задачи? Если да, то подскажите, сколько времени занимает создание и корректировка сервиса?

Николай Буков, Киров

— Николай, добрый день! Да, можем разработать, но необходимы дополнительные детали от вас. С

• точки зрения клиентского сервиса есть три продукта, которые мы вывели на рынок:
• голосовые ассистенты;
• чат-боты;
• речевая аналитика для контакт-центров и офисов обслуживания.

Все три направления позволяют улучшить качество клиентского сервиса и снизить затраты на обслуживание.

Прошу вас обратиться к нам на сайте – https://bssys.com/st/demo/ и напишите детальный запрос с пометкой для Жилова Василия.


— Здравствуйте, Василий! На рынке сейчас много предложений, подобных тому, что предлагает ваша компания. Скажите, а в чем преимущество именно вашего предложения?

Валерий Чернов, Москва

— Валерий, вы правы, различных предложений много, и в них, по-хорошему, надо детально и вдумчиво разбираться.

Мы вывели на рынок полноценный продукт со всем стеком технологий (распознавание и синтез речи, модуль выявления смысла — NLU, модуль дообучения NLU, no-code конструктор разработки сценариев диалогов, модуль автотестирования, модуль речевой аналитики в голосе и тексте).

В дополнение к этому мы предлагаем готовые интеграции ко всем известным российским чат-платформам и мессенджерам.

У нас есть открытый API. Мы разработали готовые сценарии, разместили все в облаке в виде сервиса. Построили бизнес-экспертизу из команды экспертов с опытом работы в крупных контакт-центрах.

Эта команда помогает нашим заказчикам в разработке стратегии клиентского обслуживания, совершенствовании процессов работы с клиентами, развитии и повышении эффективности каналов работы с клиентами.

Такое комплексное и всеобъемлющее предложение на рынке отечественных речевых технологий надо еще поискать. Все это вместе сильно выделяет нас среди конкурентов.


— Предлагаемые сервисы и иные услуги — это эксклюзивные разработки вашей компании или каким-то образом использовался зарубежный опыт, новации, технологии? Не будет ли сбоев в их работе?
Аркадий Муравьев, Томск

— Добрый день, Аркадий. Да, все технологии — это разработки нашей компании, зарегистрированные в реестре российского ПО. Использование наших технологий не зависит от третьей стороны, так как у нас полный стек собственных продуктов. Технологии доступны по модели размещения в ЦОДе заказчика либо из российского облака.

Также мы активно развиваем наш продуктовый стек. Сейчас занимаемся исследованием и тестирование LLM-моделей, часть из них, кстати, мы уже давно применяем в наших модулях, например, модель суммаризации в речевой аналитике.

Для минимизации сбоев, как правило, в проектной деятельности мы используем инсталляции в горячих кластерах, что позволяет нам сократить риски при сбоях HW-оборудования.