Потребители страховых и финансовых продуктов

Крупнейшие банки (несколько продуктовых линеек)

Иные финансовые организации

Ведущие страховые компании

финансовые продукты

Широкий спектр постоянно меняющихся сценариев и условий применения продуктов требует актуальных знаний и поддержки в текущий момент

ТОТАЛЬНЫЙ

Находим и масштабируем самые эффективные тактики общения

Специализированный AI-инструмент для финансового сектора для повышения эффективности коммуникации

в месяц

в месяц

75%

2х

Анализ эффективности коммуникаций: формирование точечных предложений по изменению стандартов коммуникации

Обработка речи или текста, анализ контекста, оценка эмоций, оценка соблюдения стандартов коммуникации, визуализация данных с помощью создания диаграмм, графиков

Прогнозирование рисков: выявление клиентов с высоким риском оттока, обращение с жалобой, претензией

Определение потенциала: Выявление сегмента клиентов склонных к приобретению дополнительных продуктов компании

Определение скрытых закономерностей: Автоматическое выявление новых, неочевидных срезов и сегментов (по вариациям продуктов, типам клиентов, регионам, ситуациям), которые по-разному влияют на результативность, и предлагать адаптации скриптов для них

Область применения

Анализ успешных переговоров выявляет речевые паттерны, фразы и манеру общения, которые статистически чаще приводят к заключению сделки. Эти данные становятся основой для актуализации скриптов продаж.

На основе данных выявляются ключевые потребности и проблемы клиентов. Полученные инсайты используются для точечной доработки продукта, оптимизации бизнес-процессов и корректировки сценариев общения.

Обеспечивается автоматизированный контроль всех входящих обращений (в прямом эфире и в архиве) с проверкой соответствия установленным стандартам качества, анализа эмоциональных реакций клиента, оценки методов работы оператора и идентификации проблемных этапов коммуникации.

Алгоритм идентифицирует в диалогах лингвистические маркеры, свидетельствующие о нарушении стандартов обслуживания, недовольстве клиентов, которые могут привести к жалобе или претензии. Рисковые диалоги автоматически направляются на дополнительную проверку в комплаенс-службу для превентивного анализа и принятия мер до поступления жалобы или претензии.

100% коммуникаций под автоматическим контролем.
+10% рост выручки
-75% обращений с жалобой, претензией
-85% трудозатрат на контроль качества.
2x рост удовлетворенности клиентов.

Сокращение жалоб Превентивное определение риска обращения клиента с жалобой, претензией

Рост продаж: Выявление успешных речевых паттернов для тиражирования лучших практик

Профилактика выгорания: ИИ определил сотрудников в зоне риска для адресной поддержки от руководителя или HR.

Повышение эффективности: Выявление неочевидных причин отсутствия целевого бизнес результата в ключевых сегментах коммуникации (звонки, чаты, e-mail).

• Расшифровка звонков: Автоматически переводим разговоры в текст и определяем, кто что сказал.
• LLM‑аналитика: Понимаем, чего хотели клиенты, почему отказывались и какие аргументы сработали.
• Поиск лучших тактик: Система сама предлагает и систематизирует успешные приёмы общения для разных продуктов.
• Проверка гипотез на данных: Любую гипотезу проверяем на большом количестве звонков с помощью надёжных методов (корреляции/AB‑тесты, статистическая значимость).
• Автообновление базы знаний: Найденные улучшения автоматически превращаются в новые скрипты, подсказки и ответы на частые вопросы для менеджеров.
• Контроль качества: Следим, чтобы сотрудники придерживались стандартов, и сразу сигнализируем руководству о возможных проблемах.
• Соблюдение правил: Автоматически проверяем разговоры на запрещённые или рискованные фразы

От инструментов к результатам

Генерация готовых гипотез и инсайтов для принятия стратегических решений: от оптимизации процессов до улучшения бизнес-показателей

Адаптация моделей искусственного интеллекта под специфику бизнес-процессов, продуктов и клиентской базы.

Реализуется в короткий срок.

Обучение модели: Анализ для одного отдела или сценария.

Применение системы: Подключение комплексных AI-технологий с полной предиктивной аналитикой.

Быстрый старт: Подключение и настройка AI-технологий к каналам коммуникации

Результат на каждом этапе: Измеримые данные и обоснование для масштабирования.

Формулировки про анонимизацию ПД

«Конкретные цифры → удержание». Цифры встречаются и в негативных 1–2, но сказанные в тоне давления не помогают (клиент игнорирует). Сама по себе численность ок, но без тона/стратегии не тянет исход. Умеренная/слабая.

Личный опыт/кейсы → рост доверия. Есть убедительные фрагменты, где личные истории/примеры «заходят» в позитивных звонках, но это скорее «усилитель» сверху базовой стратегии, а не самостоятельный предиктор

Фокус на текущей пользе (медицинские услуги) + отсутствие давления → удержание. В позитивных 5–6 оператор переводит разговор на практическую пользу (доступ к врачам/юристам/ЛК), клиент смягчается.

Провокационные вопросы → сопротивление. Клиенты прямо называют вопросы «провокационными», диалог ломается, исход — отказ. Наблюдается в 1–3; в позитивных 4–6 таких вопросов нет

Давление/устрашение → отказ. Когда оператор уходит в банкротство/арест/угрозы и «обязаны ответить», клиенты раздражаются и требуют бланк. Это стабильно видно в негативных 1–3.

«Сначала погаси — потом верни» как стратегия удержания. Позитивные звонки (4–6) многократно показывают: оператор спокойно объясняет пошаговый алгоритм (погашение → справка → перерасчёт → возврат) и клиент смещается от «немедленно отказаться» к «подумать/оставить сейчас». В негативных 1–3 тактики нет или она размыта.

СФОРМИРОВАННЫЕ ГИПОТЕЗЫ

Отправить в БЗ

Отправить в БЗ

Отправить в БЗ

Отправить в БЗ

Отправить в БЗ

Отправить в БЗ

ЭТО СКРИН #4 ДЛЯ СЛАЙДА со скринами. Результаты и выводы. На нем надо показать больше сами скрины, чтобы было видно саму систему