Искусственный интеллект улучшит работу контакт-центра Банка Хоум Кредит

Система речевой аналитики от компании 3iTech в автоматическом режиме распознает и обрабатывает диалоги сотрудников контакт-центров, проверяет на соответствие принятым в Банке Хоум Кредит стандартам. Результаты анализа визуализируются. Отчеты о работе доступны как рядовым сотрудникам в формате персональной статистики, так и руководству отделов, подразделений и компании в виде информационных панелей – дашбордов. 

«Для банков качество работы операторов контакт-центра – важный элемент бизнеса. Поэтому мы уделяем большое внимание работе с персоналом. Существовавшая система предполагала выборочный контроль сотрудников и предоставляла фрагментарную информацию об их деятельности. Использование интеллектуальных технологий открыло новые возможности для банка: теперь мы сможем анализировать манеру общения наиболее успешных сотрудников и делиться этим опытом с остальными. А графический интерфейс и система рейтингов будут в игровой манере стимулировать операторов работать лучше. Все это в конечном итоге положительно скажется на клиентском опыте и эффективности работы контактного центра и банка в целом. Мы находимся в постоянном поиске новых интересных технологий для повышения эффективности бизнеса и предложения новых услуг нашим клиентам. И мы открыты для сотрудничества с инновационными компаниями, предлагающими такие технологии», - прокомментировал Дмитрий Маслов, директор по клиентскому сервису Банка Хоум Кредит. 

По словам председателя совета директоров 3iTech Алексея Любимова, использование платформы речевой аналитики дает возможность обрабатывать весь массив диалогов операторов. «Для Банка Хоум Кредит – это не только возможность улучшить работу контакт-центра, но и источник содержательной информации о бизнесе и рынке в целом. Сейчас мы решили одну задачу, создав современную высокотехнологичную систему контроля за работой сотрудников контакт-центра, а в дальнейшем можем расширить проект», - полагает Алексей Любимов. 

Платформа 3i TouchPoint Analytics построена с использованием нейросетей и методик машинного обучения (deep learning), с применением технологий NLP/NLU.