На конференції AI CASE DAY Сергій Грабчак, директор з маркетингу Ощадбанку, поділився досвідом впровадження штучного інтелекту в банківський сектор. Ощадбанк став першою фінансовою установою в Україні, яка активно застосувала інноваційні технології у своїй маркетинговій діяльності.
Який тобі АІ? Іди у відділення!
Я хотів би поділитися з вами реальними кейсами використання штучного інтелекту у такому великому, складному та іноді забюрократизованому банку, як наш. Багато хто з вас, напевно, стикався з подібними викликами в роботі з корпоративними структурами, тому сподіваюся, що цей досвід надихне вас на власні зміни. Якщо це вдалося Ощадбанку, то, без сумніву, зможете і ви.
Сьогодні я презентую два кейси: перший стосується маркетингу і соціальних мереж, а другий — роботи контакт-центру. Поговоримо про те, як ми це реалізували та які результати отримали.
Думаю, багато з вас задаються питанням: який ще штучний інтелект, коли основа банківської діяльності — відділення? Ми постійно працюємо над розвитком та вдосконаленням наших послуг у різних напрямках. Ощадбанк сьогодні є лідером на ринку автокредитування та іпотечних кредитів, а наш еквайринг обслуговує такі бренди, як H&M, Turkish Airlines та McDonald's. Це те, що неможливо просто купити — це результат нашої наполегливої праці та високого рівня сервісу.
Безумовно, нам ще багато над чим потрібно працювати. Так, у нас існують певні проблеми з обслуговуванням клієнтів та чергами у відділеннях, і ми це визнаємо. Я не стверджую, що ми — непереможний «танк». Але наразі я хочу поділитися з вами історією того, як впровадження штучного інтелекту змінило наш підхід до бізнесу та взаємодії з клієнтами. Сподіваюся, ці приклади змінять ваше уявлення про бренд «Ощадбанк».
Перші в соціальних мережах
Почнемо з нашого кейсу в соціальних мережах. Як вже зазначав модератор, ми змогли створити найбільшу аудиторію серед банків України. Загалом у нас понад 500 тисяч підписників на всіх платформах: Facebook, Instagram, YouTube та TikTok.
Декілька днів тому ми опублікували відео в TikTok, яке зібрало понад 4 мільйони переглядів. Його переслали близько 300 тисяч разів, а кількість лайків перевищила 140 тисяч. Відео стало трендом і набуло великої популярності за межами TikTok, надихнувши на створення схожих відео інші компанії, зокрема Rozetka та УКРПОШТА. Навіть Національний авіаційний університет зняв відео, в якому згадав наш кейс.
Наша присутність у соціальних мережах завжди була активною, і ми розуміли, що потрібно продовжувати розвиватись у цьому напрямку. Згадайте лютий 2023 року — минув рік з початку повномасштабного вторгнення. У цей час на ринку реклами панувала стагнація: більшість брендів скоротили свої бюджети, а деякі й взагалі призупинили маркетингову активність. Соціальний маркетинг тоді вийшов на перший план і продовжує утримувати свої позиції.
Як великий банк, ми поставили собі питання: що робити далі? З одного боку, в нас є чітка соціальна місія — підтримка населення та забезпечення фінансової стабільності. З іншого боку, необхідно розвиватись, адаптуватися до нових реалій та підтверджувати своє лідерство на ринку.
Ми прийняли рішення впровадити штучний інтелект у нашу діяльність. 9 лютого 2023 року ми запустили тестування ChatGPT для ведення соціальних мереж банку. Я написав про це на своїй сторінці, і пост отримав широку підтримку та багато позитивних відгуків. Це досить нетипова історія для державного банку — використання передових технологій, але наш досвід показав, що навіть в умовах кризи потрібно не боятися експериментувати та шукати нові підходи.
Ми створили мінімально життєздатний продукт (MVP), щоб перевірити, як штучний інтелект може працювати в наших умовах. Несподівано, це викликало неабиякий інтерес у соціальних мережах: з'явилося безліч коментарів, питань та взаємодій щодо нашого досвіду впровадження ШІ, його особливостей та майбутніх планів використання. Резонанс був настільки сильним, що про нас написали десятки ЗМІ, серед яких New Voice і MK Today.
Ми офіційно заявили, що ChatGPT буде вести соціальні мережі Ощадбанку — і це не був жарт. Навіть на етапі тестування наша ініціатива привернула увагу широкої аудиторії, що стало справжнім успіхом для бренду. Хоча на той момент ми ще не розгорнули цю технологію у промислових масштабах, це рішення викликало багато шуму та обговорень.
Пізніше ми отримали дзвінок від представників єдиного телемарафону новин. Вони планували сюжет про використання штучного інтелекту в українському бізнесі та державних установах за участю міністра цифрової трансформації Михайла Федорова. В рамках цієї програми нас запросили як одного з основних учасників обговорення, щоб поділитися досвідом Ощадбанку у впровадженні ШІ.
А де ліцензія?
У цей момент я задумався: чому ж наша ініціатива викликала стільки уваги? Адже ми лише почали тестувати технологію. Згодом я зрозумів причину. Колеги з юридичного департаменту та відділу закупівель звернули мою увагу на те, що якщо ми офіційно заявляємо про використання штучного інтелекту в промислових масштабах, то для цього необхідна відповідна ліцензія.
Варто враховувати, що на той час в Україні офіційно ще не було дозволу на використання ChatGPT від OpenAI. Доступ до нього був обмежений, і ми могли користуватись ним лише через VPN, щоб протестувати функціонал та зрозуміти принципи його роботи. Це дало нам перевагу серед перших впроваджувачів, але офіційного дозволу все ж не було.
Це породило чимало запитань і юридичних нюансів. Я вирішив не брати участь у телемарафоні, оскільки усвідомлював важливість вирішення таких питань перед виходом на широку аудиторію. Ми відкрито заявили, що наразі тестуємо цю технологію, і донесли цю інформацію до людей. І тут діє одне з головних правил маркетингу: важливо не те, що ви говорите, а те, як це сприймають ваші слухачі.
Треба навчатись
Розуміючи, що тестування та експерименти — це лише початок, наша команда маркетингу вирішила поглибити свої знання та пройти навчання з використання генеруючого штучного інтелекту. Під час тренінгу ми зосередилися на чотирьох ключових напрямках, які могли б значно посилити нашу присутність у соціальних мережах та загальну маркетингову стратегію. Зокрема, ми вивчали:
- Створення відеоконтенту з використанням ШІ.
- Розробку цифрових аватарів.
- Генерацію відео за текстовими інструкціями.
- Опрацювання інструкцій для автоматизації створення контенту.
Ці напрацювання швидко набули популярності на YouTube і дали новий поштовх розвитку нашого контенту. Ми також навчилися використовувати штучний інтелект для створення візуального контенту — зокрема, генерувати зображення та картини для наших соціальних мереж.
Хоча деякі процеси ще на етапі тестування, ми також почали працювати з аудіо. Зокрема, за допомогою ШІ ми навіть написали пісню для банку. На мою думку, вона могла б стати хітом, але поки що цей проєкт перебуває на стадії розробки.
Крім цього, ми активно працювали з великими даними, що дозволило нам значно розширити можливості аналітики та прогнозування.
Наша робота отримала визнання на X-Ray Awards, де ми здобули нагороду за ведення соціальних мереж з використанням штучного інтелекту. Чому я це розповідаю? Тому що це перший кейс, який я називаю «кейсом хайпу». Банк, який має складну структуру з численними нормативами, створив MVP, запустив його та зміг охопити інформаційний простір своїми інноваціями, завоювавши увагу аудиторії.
Завдяки цій роботі ми не лише отримали нагороду X-Ray Awards, а й започаткували новий підхід до ведення маркетингових кампаній за допомогою штучного інтелекту. Цей досвід дозволив нам сформувати нові стратегії, які ми продовжуємо розвивати та удосконалювати.
Використання штучного інтелекту в контакт-центрі
Впровадження штучного інтелекту в роботу контакт-центру — це рішення, яке ми прийняли нещодавно, хоча сам контакт-центр вже багато років є невід'ємною частиною діяльності банку. Ця тема мені особливо близька, адже свою кар'єру я розпочинав саме в контакт-центрі, пропрацювавши там два роки.
Робота в контакт-центрі — це складне й виснажливе завдання. Згадаймо 2014 рік, коли відбулась окупація Криму та бойові дії на Донбасі. Потік дзвінків був настільки великим, що клієнти чекали на лінії по 15-20 хвилин. Люди були стурбовані, вони прагнули зрозуміти, як забрати свої кошти та що робити в умовах кризи.
Тоді працювати в контакт-центрі було справжнім викликом. Нічні зміни, дзвінки о третій чи четвертій годині ночі, постійне навантаження — по 160 дзвінків на день! Це був жорсткий ритм: встигав лише випити води та вибігти в туалет.
Контакт-центр щорічно обробляв близько 30 мільйонів дзвінків — це одне з найбільших навантажень серед банківських установ України. Понад 100 співробітників, величезні витрати на персонал, робочі місця та технології — усе це вимагало значних інвестицій.
Щоб зменшити навантаження на працівників та оптимізувати витрати, кілька років тому ми вирішили впровадити штучний інтелект у роботу контакт-центру. Так з'явився робот Софія, який тепер обробляє частину клієнтських звернень. Коли клієнт телефонує до банку, на його запит відповідає не людина, а робот, який взаємодіє на основі генеративного аудіоінтелекту.
Звісно, Софія не може вирішити всі питання, з якими звертаються клієнти. Її основна функція — стати першою лінією захисту: надавати відповіді на базові запити, наприклад, повідомити баланс на картці, провести блокування або розблокування картки, зняти ліміт або надати інформацію про тарифи. Якщо запит виявляється складнішим, ніж передбачено, робот автоматично перенаправляє дзвінок на живого оператора контакт-центру.
Як це все відбувається на практиці?
Коли клієнт телефонує до контакт-центру, за лічені секунди обробляється безліч різних параметрів, що дозволяє швидко підібрати найбільш оптимальні рішення для кожного запиту. Штучний інтелект аналізує останні операції на рахунку клієнта, перевіряє можливі ліміти, визначає місцезнаходження, сегмент та поведінкові характеристики клієнта. Це все відбувається миттєво, що дозволяє роботу Софії генерувати пул найбільш відповідних дій для будь-якого звернення.
Наприклад, якщо клієнт запитує про ліміт, робот одразу перевіряє, про який саме ліміт йдеться, і проводить відповідну операцію. Сьогодні Софія опрацьовує близько 75% усіх запитів, що надходять до контакт-центру. Це мільйони хвилин розмов, які тепер обробляються не людьми, а штучним інтелектом.
На початкових етапах роботи Софії взаємодія була доволі сухою та неперсоналізованою. Проте ми постійно вдосконалюємо її алгоритми, і тепер робот може відповідати на запити клієнтів з більш людськими рисами. Замість сухих відповідей Софія проявляє розуміння та емпатію, що позитивно впливає на взаємодію з клієнтами.
Приблизно 20% клієнтів ставляться до робота дуже позитивно: вони дякують за допомогу та навіть перетелефоновують, щоб залишити позитивний відгук про його роботу. Деякі клієнти з радістю обговорюють з роботом отриману інформацію та навіть висловлюють подяку за проявлену «дружелюбність». Такі реакції демонструють важливість людського підходу навіть у взаємодії зі штучним інтелектом.
Завдяки нашій роботі клієнти стали ставитися до Софії, як до живої співрозмовниці: бажають їй хорошого дня, успіхів у «житті», навіть «процвітання дітям». Це показує, наскільки важливим є враження від взаємодії з роботом.
Цікаво, що деякі клієнти навіть запрошують Софію на побачення! На жаль, поки що наш робот не готовий до таких взаємодій, але ми впевнені, що з часом спектр можливостей Софії значно розшириться.
Економія мільйонів гривень для банку
Я розповідаю про це, тому що ці кейси демонструють реальні бізнес-результати, зокрема значну економію мільйонів гривень для банку. Чому? Оптимізація роботи персоналу дозволила передати 75% запитів на обробку роботу, що заощадило величезну кількість людських ресурсів. Це мільйони хвилин, які раніше витрачалися б на обслуговування дзвінків працівниками, а тепер їх обробляє ШІ.
Цей процес економить не лише час працівників, але й ресурси на технічне забезпечення та утримання персоналу. Це абсолютно реальний приклад оптимізації, який можуть впровадити не лише великі бренди, але й середні та малі компанії. Я переконаний, що цей кейс можна успішно масштабувати в інших сферах бізнесу.
Якщо перший приклад стосувався створення інформаційного шуму та маркетингового «хайпу», то цей кейс демонструє реальні можливості для вдосконалення бізнес-процесів та зниження операційних витрат.
Резюмуємо
Підсумовуючи, хочу завершити на оптимістичній ноті. Можна уявити собі бабусю, яка каже: «Який тобі АІ? Іди у відділення!». А тепер можна уявити, як робот навіть співає! Це звучить фантастично, але ми продовжуємо працювати над новими функціональними можливостями для нашого ШІ.
У стратегії банку на найближчі три роки ми передбачили активний розвиток і впровадження штучного інтелекту для подальшої оптимізації роботи з великими даними. Банківська система має різні погляди на використання штучного інтелекту. Наприклад, деякі банки, як-от Lloyds, офіційно заборонили використання ChatGPT та інших ШІ на робочих місцях, тоді як інші навпаки — інвестують в розвиток відповідної інфраструктури.
Ощадбанк обрав шлях інвестицій у розбудову цієї інфраструктури. Для нас штучний інтелект — це не лише про ефективність, а й про можливості створити кращий бізнес. Дехто може вважати це хайпом, як це було на початку з нашим маркетингом, але, зрештою, ми отримали нагороди та продовжуємо використовувати ШІ для зменшення витрат та підвищення продуктивності.
Безумовно, є й ті, хто вважає штучний інтелект загрозою. На щастя, ми поки що не стикалися з негативними наслідками, але усвідомлюємо потенційні ризики. Під час навчання ми вивчали технології дипфейків, голосових симуляцій та генерацію контенту, адже у фінансовій сфері відомі випадки шахрайства із застосуванням ШІ.
Кожен сам вирішує, чи є штучний інтелект можливістю, загрозою чи просто модним трендом. Важливо залишатися в курсі подій, розуміти, як працюють ці технології, і використовувати їх для покращення роботи своїх компаній.
Авторизуйтесь , щоб залишати коментарі