В основе решения технологии омниканальной диалоговой платформы Digital2Speech компании BSS.

Чат-банк в WhatsApp запущен в октябре 2021 года. Ранее, летом 2021 года на базе Digital2Speech начал свою работу первый в стране чат-банк с платежным функционалом в Telegram.

Виртуальный помощник в чат-банке, созданный на основе технологий BSS c использованием нейронных сетей и машинного обучения, консультирует по обслуживанию, отвечает на вопросы, предоставляет данные по остаткам на счетах и выписки, способен распознать и оплатить счет. Важно, что выставить и оплатить счет можно не выходя из мессенджера. Безопасность операций обеспечивает двухфакторная идентификация.

"Мы приветствует ПСБ с взятием новой высоты – запуском чат-банка в мессенджере WhatsApp. Динамика развития чат-банка в мессенджерах и заинтересованность клиентов в этом канале демонстрирует правильность выбора решения. ПСБ стал первопроходцем и лидером в этом направлении и мы благодарны за доверие к нашим технологиям и опыту", - прокомментировал генеральный директор BSS Георгий Кравченко.

"Мы решили изменить сам подход к взаимодействию банка с клиентами - не создавать новые мобильные приложения, а, с учетом обеспечения безопасности операций, использовать те инструменты коммуникации, которые уже доказали свою востребованность. ПСБ видит большой потенциал в дистанционных сервисах, которые упрощают рутинные, но необходимые процессы, связанные с ведением бизнеса, поэтому мы продолжим расширять функционал чат-бота и интегрировать в сервис наиболее востребованные банковские услуги, включая кредитование", - отметил Александр Чернощекин, руководитель блока цифрового бизнеса ПСБ.

Омниканальная диалоговая платформа Digital2Speech обладает комплексом инструментов, которые могут работать по отдельности, все вместе или в любой конфигурации. На базе модулей платформы можно реализовать не только виртуальных помощников в текстовом и голосовом каналах, но и речевую аналитику, голосовую биометрию, исходящие обзвоны. Digital2Speech позволяет реализовывать проекты в короткие сроки, используя малое количество данных для обучения робота.

Нередко исходные данные для обучения не требуются, так как применяются готовые модели, интеграционные коннекторы и адапторы, успешно работающие в других проектах. В результате заказчик получают быстрый эффект, который помогает существенно ускорить обработку обращений, снизить нагрузку на операторов контакт-центра и повысить лояльность клиентов.

Читайте также

Истории успеха

Отзывы и мнения

Говорят эксперты

Технологии