Автоклассификатор и NLP платформа

Заказчик:
ПАО ВТБ
Руководитель проекта со стороны заказчика
Год завершения проекта
2024
Сроки выполнения проекта
ноябрь, 2023 — сентябрь, 2024
Масштаб проекта
2700 автоматизированных рабочих мест
Цели

1.     Снижаем расходы банка на ФОТ КЦ.

2.     Формируем систему онлайн-мониторинга для мгновенного выявления отклонений и работы с ними. Например, всплески клиентской активности по определенным тематикам в связи геополитическими или иными событиями, или снижение активности по причине технических сбоев.

3.     Повышаем точность оффлайн аналитики клиентских обращений. Выявляем продукты и сервисы, которые вызывают сложности у клиентов и требуют доработок. Инициируем доработки на стороне продуктовых направлений.

4.     Сокращаем время обслуживания клиентов в каналах КЦ. Повышаем доступность операторов на линии.  

5.     Повышаем удовлетворенность операторов, автоматизируя рутинные операции.

6.     Повышаем точность маршрутизации клиентов на нужную группу операторов.

Результаты

1.     Точность классификации > 95%. Полное исключение ручного труда операторов.

2.     Автоклассификация 70 млн. обращений в год (~ 200 000 в день) в голосовых и текстовых каналах КЦ.

3.     Экономия на ФОТ операторов ~ 50 млн.рублей в год.

4.     Онлайн реакция на любые отклонения клиентской активности по тематикам

5.     Инициировано >300 продуктовых доработок для клиентов на основании оффлайн аналитики

6.     90% клиентских сценариев у операторов запускаются автоматически, на основе определения тематики из первой фразы или сообщения клиента.

7.     Механизм используется в том числе для маршрутизации клиента на нужную группу операторов при переходе из автоматизированных каналов.

Уникальность проекта

1. Автоклассификация 100% клиентских обращений в голосовых и текстовых каналах КЦ (> 70 млн обращений в год (200 тыс. в день!)). Полностью исключена ручная работа операторов.

Более 1000 тематик голоса и более 700 тематик чата автоматически раскладываются по 4х уровневому классификатору.

2. Использование нейронных сетей и мультилейбл-алгоритма.

Определяем и фиксируем все тематики в звонке. Если клиент задал в одном звонке 3-5 вопросов – система классифицирует и зафиксирует каждый вопрос!

3. Алгоритм кластеризации неклассифицированного остатка (DBSCAN), для быстрой поддержки изменений

Группировка звонков, не попавших в тематики, на основе семантической близости.  Позволяет быстро анализировать большие объемы данных, видеть тренды и закономерности, удалять устаревшие тематики и создавать новые. 

Использованное ПО

- Собственная разработка (90%)

- Kafka

- PostgreSQL

- Python

- Pytorch

Сложность реализации

1.     Развитие и поддержка решения в период импортозамещения ядра телефонии и других ключевых компонент. Необходимость поддерживать взаимодействие с 2мя телефониями одновременно без потери качества и скорости классификации.

2.     Регулярная подстройка решения под новые продукты и сервисы ВТБ а так же продукты и сервисы интегрируемых банков.

3.     Классификация каждой тематики в рамках одного обращения (от 1 до 5)

4.     Ежегодная встройка новых технологий и AI инструментов, доработки под новые каналы.

5.     Формирование единого классификатора для всех продуктов, сервисов и каналов банка.

Описание проекта

Система автоклассификации клиентских обращений – это автоматическая система определения и фиксации  вопросов и тематик  с которыми клиенты обращаются в банк.

На данный момент система полностью тиражирована на контактный центр банка, включая голосовые и текстовые каналы. И продолжает свое развитие в части использования новых технологий и новых каналов применения.

С технической точки зрения это сложная многокомпонентная сборка:

1.     При обращении клиента голосовой запрос переводится в текст с помощью ASR модуля (текстовые запросы используются в чистом виде). 

2.     далее NLU компонент извлекает значимый  контекст из реплики диалога и передает данные в NLP платформу.

3.     NLP платформа с помощью нейронной сети на основе фреймворка PyTorch с использованием RuBERT векторизирует текст и ищет максимально похожую классификацию из справочников.

4.     Благодаря технологии мультилейбл-классификации удается определить каждый запрос в рамках звонка, даже если клиент задает 3-5 и более вопросов.

5.     Неклассифицируемый остаток (не более 5%) автоматически направляется в модуль кластеризации, для группировки звонков на основе семантической близости.  Это позволяет быстро анализировать большие объемы данных, видеть тренды и закономерности, удалять устаревшие тематики и создавать новые.

6.     Данные в онлайн режиме передаются в хранилище данных, и поступают в системы мониторинга и отчетности для анализа отклонений. Анализ в онлайн режиме позволяет максимально быстро реагировать на поломки, инциденты и всплески клиентской активности, связанные с экономическим и политическим ландшафтом. Анализ в оффлайн режиме регулярно поставляет обратную связь бэк-подразделениям для улучшения продуктов и сервисов банка.

7.     Так же система содержит инструменты отбора данных для разметки и инфраструктуру для дообучения моделей.

С точки зрения бизнеса и оператора – это бэк-сервис, который самостоятельно фиксирует все обращения клиента, освобождает оператора от рутины, существенно повышает точность классификации  и выявляет любые отклонения и тренды.

География проекта

РФ. Все подразделения контактного центра Банка (8 регионов)

Дополнительные презентации:
ВТБ_Global CIO_2024_Автоклассификатор и NLP платформа.pdf
image.png
image.png
image.png
image.png
image.png
image.png
image.png
Коментарии: 22

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Елена Крюкова
    Рейтинг: 15
    ПАО Сбербанк
    Исполнительный директор
    19.12.2024 23:56

    Татьяна, здравствуйте. Видно, что проделана большая работа не только с точки зрения разработки, но и с точки зрения изменения процессов. По личному опыту знаю насколько это непросто ) Особенно убедить участников процесса на всех уровнях, что нужно что-то менять. Удачи вам!

    • Татьяна Курганович Елена
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:11

      Елена, добрый день. Спасибо за интерес к проекту и высокую оценку. Убедить коллег изменить процессы действительно непростая задача, которая потребовала времени и усилий) Но мы не сдавались и использовали все возможные аргументы!

  • Дмитрий Андреянов
    Рейтинг: 24
    ООО НПП ПРИМА
    Заместитель начальника отдела
    27.12.2024 00:23

    Татьяна, привет! Интересный проект, особенно с вашими масштабами. Как думаешь, есть смысл делать что-то похожее в контактных центрах с меньшими объемами? От какого количества обращений есть смысл думать о собственной разработке?

    • Татьяна Курганович Дмитрий
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:13

      Дмитрий, приветствую! Очень интересное замечание про масштабы. Рано или поздно эти технологии будут использоваться в контактных центрах любых масштабов. А сейчас все зависит от количества данных для обучения моделей. Если данных немного - есть смысл автоматизировать хотя бы часть процессов и, возможно, использовать готовое решение вместо собственной разработки.

  • Евгения Горбунова
    Рейтинг: 165
    Банк ВТБ (ПАО)
    Product Owner «Управление доступом ВТБ Онлайн», Департамент цифрового бизнеса ВТБ (ПАО)
    27.12.2024 03:34

    Спасибо за проект и подробную презентацию. Если я правильно понимаю, этот инструмент заменяет классификацию с помощью речевой аналитики, или как-то дополняет ее? Или оба способа работают вместе? Почему вообще решили делать внутреннюю разработку если на рынке достаточно похожих готовых решений?

    • Татьяна Курганович Евгения
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:15

      Елена, добый день. Спасибо за вопросы и такую осведомленность. Да, все верно. Инструмент призван заменить речевую аналитику, так как он более гибкий и оперативный. Кроме того мы имеем внутри всю экспертизу по банковским процессам и возможность быстро вносить изменения! это важно.

  • Алексей Рыжов
    Рейтинг: 40
    ПАО ВТБ
    Chief Product Owner
    27.12.2024 05:42

    Проект производит сильное впечатление как своим масштабом, так и практической значимостью. Автоклассификация 100% клиентских обращений с высокой точностью и исключением ручного труда — это серьёзный шаг к оптимизации работы КЦ. Особенно ценно, что система не только упрощает процессы, но и позволяет анализировать тренды, выявлять точки роста и оперативно реагировать на отклонения. Уверен, что такой подход задаёт новый стандарт для банковской отрасли. Желаю успешной реализации всех этапов!

    • Татьяна Курганович Алексей
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:16

      Алексей, приветствую! Спасибо за высокую оценку нашей работы :) Будем стараться!

  • Анастасия Никитина
    Рейтинг: 12
    ПАО ВТБ
    ИТ-лидер отдела тестирования сценариев обслуживания автоматизированных сервисов
    27.12.2024 17:22

    Классный проект. И идея вроде бы простая. Но не каждый возьмется и сделает, так чтобы вообще убрать ручной труд ) По моему опыту - операторы вообще не очень любят изменения. Как вам удалось убедить руководство и коллег, что это сработает и что нужно идти в эту историю?

    • Татьяна Курганович Анастасия
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:19

      Анастасия, добрый день. Да, вы верно подметили - операторы не очень любят изменения, им привычно работать с тем что они знают. Но это связано в первую очередь с отсутствием времени на изучение нового и жесткой мотивацией на количество принятых звонков. Мы изменили систему мотивации и популяризировали решение с помощью абассадоров! Поэтому ве получилось)

  • Юлия Фокина
    Рейтинг: 7
    ПАО ВТБ
    руководитель направления разработки дизайн-системы ИТ-платформы
    27.12.2024 17:34

    Татьяна, добрый день! Очень интересная тема. Особенно таких отраслях, как в банке.

    • Татьяна Курганович Юлия
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:21

      Юлия, добрый день! Спасибо за интерес к проекту! В Банковской отрасли столько разнообразных процессов, что практически любая современная технология найдет свое применение для их оптимизации!

  • Татьяна Якушкова
    Рейтинг: 2
    ПАО ВТБ
    руководитель команды разработки автоматизированных сервисных сценариев
    27.12.2024 17:44

    Татьяна, очень интересный проект и презентация! Отличная подача проекта!

    • Татьяна Курганович Татьяна
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:21

      Татьяна, добрый день! Спасибо, мы старались!

  • Жанна Савиничева
    Рейтинг: 41
    ПАО ВТБ
    Руководитель направления
    28.12.2024 11:04

    Татьяна, очень интересный проект. Видно, что проделана огромная работа. Впечатляют охваты и полученные цифры, а также сложность самого решения и влияние на процессы контактного центра. Вы делаете очень важную и нужную работу.

    • Татьяна Курганович Жанна
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:24

      Жанна, добрый день! Спасибо за то что заметили и отметили объемы и сложность работы! Мы стараемся получить максимальные эффекты для банка, клиентов и сотрудников в каждом нашем проекте. Обязательно передам ваш комментарий команде!

  • Сергей Компаниец
    Рейтинг: 10
    ПАО Сбербанк
    руководитель направления
    28.12.2024 12:21

    Добрый день! Онлайн-мониторинг это, конечно, круто. Если все работает так, как написано - это отличная опция - видеть где что перегружено или недогружено в каждый момент времени, и иметь возможность быстро реагировать на отклонения.

    • Татьяна Курганович Сергей
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:27

      Сергей, добрый день! Спасибо за интерес к проекту! Действительно, до реализации проекта нам очень не хватало опции отслеживания отклонений онлайн. Пришлось перестроить некоторые процессы и многое доработать, но результат того стоил!

  • Антон Зотов
    Рейтинг: 84
    ПАО ВТБ
    Руководитель Контактного Центра
    28.12.2024 21:35

    Татьяна, здравствуйте! Не первый год наблюдаю за вашими проектами и каждый раз что-то новенькое. Контактные центры продолжают развиваться, хотя кажется там уже нечего больше автоматизировать. А большинство технологий оказывается легко применить в других направлениях, не обязательно в КЦ. Не останавливайтесь!

    • Татьяна Курганович Антон
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      04.01.2025 21:28

      Антон, спасибо! Контактные центры, как оказалось, неиссякаемый источник оптимизации. Каждый год меняются продукты, услуги, ситуация в мире, тематики клиентских вопросов, технологии и мы меняемся вместе с ними)

  • Михаил Губанов
    Рейтинг: 48
    ПАО ВТБ
    Руководитель направления Голосовая биометрия
    06.01.2025 12:34

    Хорошая получается экономия на таких объемах! А как часто приходится переобучать модели? Тематики же меняются, продукты меняются, вопросы у клиентов меняются. Получается, каждый рез нужно заново делать разметку и переобучать. Не проще было оставить ручной выбор тематик сотрудниками?

    • Татьяна Курганович Михаил
      Рейтинг: 881
      ПАО ВТБ
      Заместитель начальника управления "Развитие технологий продаж и обслуживания КЦ"
      06.01.2025 13:06

      Михаил, добрый день. Спасибо за вопросы к проекту! Действительно, в банковской сфере изменения происходят часто и их много. Но на тех объемах, с которыми мы работаем, даже регулярное переобучение моделей приносит ощутимую выгоду по сравнению с ручным выбором тематик. При ручном выборе сильно страдает точность (сотрудники выбирают первую попавшуюся и не отмечают все тематики). От этого теряется точность и скорость управление процессом. Так что автоматизация наше все! )

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.