Чат-бот Альфа-Банка распознает больше запросов, чем другие, способен помочь пользователю без привлечения оператора и соблюдает большинство принципов эффективного общения.

Сильные стороны:

• Релевантность и подробность ответов.

• Вежливость и проактивность в решении проблем.

• Соблюдение большинства принципов эффективного общения.

• Высокий уровень автоматизации.

Совкомбанк выделяется на рынке наиболее активной динамикой развития; также за прошедший год команда чат-бота значительно улучшила коммуникативные способности сервиса.

Сильные стороны:

• Высокая степень автоматизации общей и персональной информации, навигации, жалоб.

• Развитая интеграция с другими каналами поддержки.

Чат-бот ВТБ практически не уступает лидерам в плане автоматизации и находится с ними на одном уровне, а по совокупности интерфейсных возможностей является лидером рынка и использует наибольшее количество удачных практик.

Сильные стороны:

• Интерфейс, использующий опыт и лучшие практики мессенджеров.

• Высокий уровень автоматизации.

Чат-боты Тинькофф Банка, Райффайзен Банка и Почта Банка находятся на зрелом этапе развития: достигнут удовлетворительный процент автоматизации, идет постепенная работа над повышением качества и автоматизацией новых сценариев. Боты четко осознают границы своих компетенций и вовремя переводят на оператора.

Сильные стороны:

• Уместный и безбарьерный перевод на оператора.

• Высокое качество проработки сценариев.

• Автоматизация выполнения действий: например, смена PIN-кода, подключение и отключение уведомлений по карте.

Чат-бот СберБанка — самый инновационный. Формат классического чата с ботом заменили на диалоговое окно с ассистентом; здесь можно общаться и текстом, и голосом. Бот выдает разнообразные ответы, а часть реализаций содержит функциональные виджеты.

Сильные стороны:

• Удобство интерфейса и голосовой ввод.

• Автоматизация выполнения действий и интеграционные сценарии.

Чат-боты ПСБ, Банка Открытие и Газпромбанка находятся на начальном этапе развития по уровню автоматизации, способности вести диалог с человеком и по удобству интерфейса.

Они хуже справляются с навигационными запросами там, где требуется глубина ответа — например, если пользователь хочет не просто посмотреть кэшбэк, а ознакомиться со списком партнеров с повышенным кэшбэком. Менее распространены возможности подключения SMS-информирования, активации карты и получения справок.

Участники рынка работают над тем, чтобы предоставлять боту как можно больше информации о банковских продуктах и знаниях в сфере финансов и банковского обслуживания, так и о клиенте — его действиях, точках контакта с банком.

Этот тренд будет фундаментом для дальнейших изменений: боты смогут использовать данные для персонализации обслуживания. Большинство участников рынка заявляет, что планирует работать в этом направлении. Также тренд подтверждается ростом средней оценки по принципу «Взаимодействовать с другими каналами поддержки».

На диаграмме вы видите, что средняя оценка по этому принципу выросла с 50 до 61%.

Обучение бота на массиве баз знаний информации о клиенте позволит усовершенствовать распознавание запросов, и ответы станут более релевантными запросам.

Мы изучали, способен ли бот распознавать сложные запросы, запросы с опечатками и ошибками — и пришли к выводу, что динамика положительная во всех перечисленных случаях.

На диаграмме — прирост средней по рынку оценки по принципу «Адаптироваться под запрос пользователя»: ее рост дополнительно подтверждает тренд.

Доступ бота к истории действий и профилю позволит предлагать решение проблемы до того, как клиент успеет о ней сообщить. Это потребует учета контекста обращений. Пример: банкомат не вернул пользователю карту, тот заходит в приложение с целью получить поддержку — и видит, что чат-бот уже сообщает о решении.

Косвенное подтверждение тренда вы видите на диаграмме: в прошлом году три банка предлагали варианты по мере ввода запроса, а сегодня это делают уже четыре участника рынка.

Еще несколько игроков рынка планируют внедрить запуск голосовых ассистентов и интегрировать их с чат-ботами, как сейчас это реализовано у СберБанка.

Также банки работают в направлении распознавания файлов. В прошлом году ни один из чат-ботов не реагировал на изображения, а вместо этого сразу переводил пользователя на оператора.

На диаграмме мы видим, что в CBR’23 сразу у трех банков появились первые попытки реализовать распознавание изображений.

Полный отчет позволит сэкономить ресурсы на самостоятельный гэп-анализ, сократить time-2-market по отдельным фичам и повысить качество решений команды.

Заказать полный отчет →

Рейтинг автоматизации

Динамика изменений за год

Карта реализаци

Проблемы и лучшие практики

Рейтинг чат-ботов

Ключевое отличие консалтинга от других продуктов по результатам исследования — в том, что мы сопровождаем развитие сервиса до целевого уровня клиентского опыта. Если ваша компания только планирует запустить бота в текстовых каналах обращений клиентов, будет полезно сопровождение на стадии внедрения.

Влияние на бизнес:

• Ускорение работы команды
• Сокращение time-to-market
• Повышение качества решений
• Сохранение фокуса команд на приоритетных свойствах

Что отражает этот блок:

То, насколько полно чат-бот может решать задачи пользователей.

Что отражает этот блок:

То, насколько качественно и эффективно чат-бот способен вести диалог с человеком: понимать, корректно реагировать, понятно передавать информацию и т. д.

Что отражает этот блок:

То, насколько бот развит с точки зрения удобства интерфейса.