Находящееся под контролем Сбербанка агентство коллекторской службы АБК, теперь может определить по голосу клиента, какие он испытывает эмоции во время разговора. На сегодняшний день технологию задействуют при работе с должниками банка. Со временем, возможно, применять ее начнут и в других областях

Сбербанк и АБК в колл-центрах стали использовать новую аналитическую методику распознавания эмоционального состояния должников по голосу. Суть продукта – идентификация интонаций людей во время беседы по телефону и считывание испытываемых ими эмоций с целью конструирования сценария дальнейшего диалога. Об этом сообщил Д. Теплицкий, генеральный директор агентства. С его слов следует, что соответствующие исследования начали проводить 2,5 года тому. В конце прошлого года идентификацию эмоций стали использовать в промышленных целях. Технологию разработала VS Robotics, дочерняя компания АБК. Применение данного сервиса относительно должников подтвердили в Сбере.

Как сейчас работает эта технология

Со слов Теплицкого следует, что система эмоционального распознавания интегрирована в специальную программу, используемую операторами колл-центров. В ходе беседы программа делает запись голоса собеседника, осуществляет его обработку, проводит анализ и перенаправляет результат специалисту агентства. Он говорит, что данная технология дает возможность распознать 7 реакций человека: злость, уныние, раздражительность, страх, удивление, нейтральное состояние, радость. В агентстве этот эмоциональный спектр называется «бриллиант эмоций».

Весь эмоциональный спектр отображается в процентах и в ходе разговора возможны изменения их соотношения. Система способна не только определить пол человека, но и приблизительный возраст, максимально точно выявить эмоции, испытываемые в этот конкретный момент.

Теплицкий пояснил, что рабочая система на основании выявленных эмоций делает подсказки оператору относительно дальнейшего ведения диалога: использовать и дальше стандартный шаблон или работать по другому скрипту, соответствующему ситуации (увеличить уровень эмпатии и так далее).

Есть ли эффект от идентификации эмоций банковских должников

Гендиректор коллекторского агентства говорит, что на контактность граждан эмоциональное распознавание влияния не оказывает, но на качестве работы сказывается. Система дает возможность предугадать ход беседы с 80-процентной вероятностью.

В Сбербанке говорят о перспективности данной разработки. Д. Кузнецов говорит о том, что она дает возможность составить максимально четкий портрет человека, определить уровень удовлетворенности, эмоции и, исходя из этого, разговаривать с ним по наиболее подходящему сценарию. Он говорит о том, что эта система способна считать, как эмоции должников, так и эмоции взыскателей. Проводится анализ интонации работника с целью заранее определить их переутомление, профессиональное выгорание и принять необходимые меры.

Согласно статистическим данным, до пятнадцати процентов должников во время беседы с коллектором в определенной ситуации начинают разговаривать на повышенном тоне. Поэтому, в 90% конструктивность диалога теряется. Об этом рассказал Э. Мехтиев, президент НАПКА. По его мнению, эта технология не является основной для гарантированного взыскания долга, но она способна оказать помощь в повышении уровня эффективности возврата долгов и снизить траты на «бесперспективные» телефонные звонки.

А. Дмитраков, гендиректор агентства коллекторов ЭОС, считает, что подобные технологии являются будущим в сфере взыскания. По его мнению, применение на практике систем контроля эмоций, жалоб, вокабуляра и строгое соблюдение закона 230-ФЗ стремительно повысит уровень контактности должников, снизит до минимума риски несоблюдения закона и при более низких затратах повысит итоговую результативность сборов.   

В прошлом году, согласно данным ФССП, российскими гражданами было направлено примерно 25 000 жалоб на то, как действуют организацию во время взыскания долгов. Этот показатель снизился на двенадцать процентов, если сравнивать с предыдущим годом. Обоснованными признаны 10,8 процентов или 2 700 обращений. В службе по связям с общественностью уточнили, что в основном люди жалуются на слишком часто поступающие звонки смс-сообщения. Д. Фалин из ФССП отметил, что около 50% жалоб имеет отношение не к коллекторским компаниям, а к МФО.  

Где можно применить идентификацию эмоций  

Кузнецов пояснил, что в планах Сбербанка в этом году запуск новых проектов, которые связаны с технологией эмоционального распознавания. Сервис встроят в функционал системы, работающей в настоящее время с рядом групп банковских должников (робот-коллектор). Теплицкий говорит, что в планах АБК продажа этой технологии другим финансовым и не только компаниям.

Он пояснил, что спрос наблюдается не только со стороны коллекторов, но и тех, кто занимается организацией маркетинговых мероприятий, техподдержкой, продажами, предоставляет консультации. Уже есть клиенты, усиленно применяющие в своей деятельности эту систему.

В больших коллекторских компаниях о возможности приобретения данного решения говорят сдержанно.

Согласно заявления Дмитракова, у них есть свои разработки в области голосовой аналитики, в частности имеющие эмоциональные маркеры.

Ф. Вахата, гендиректор «М.Б.А. Финансы», что они с другим партнером создают свои решения. Продукт VS Robotics они не рассматривают, так как стоит он слишком дорого. Вахата считает, что за такую цену далеко не у всех компаний есть возможность ее внедрить.  

П. Михмель, управляющий директор ПКБ, говорит, что они запускают в пилотном формате все новинки, и не против детально изучить этот продукт. По итогам можно будет делать выводы о его перспективности и востребованности.

Е. Новиков из ВТБ сообщил, что с данной технологией они уже ознакомились и сейчас рассматривают вопрос о применении таких сервисов. Он добавил, что сфера использования ее может быть более широкой.

В ПСБ рассказали, что в конце прошлого года они начали использовать технологию АКБ, а в этом хотят запустить ряд пилотных проектов с ее участием. Если результаты подтвердят, что ее применение является целесообразным, будет рассматриваться и вопрос внедрения продукта в собственные процессы.