ВТБ сэкономит 50 тысяч часов работы контакт-центра благодаря внедрению генеративного ИИ

ВТБ интегрировал инструменты генеративного искусственного интеллекта в контур контакт-центра для автоматизации обработки обращений клиентов. О внедрении технологии сообщил заместитель руководителя технологического блока банка Сергей Безбогов в рамках конференции ЦИПР.

Принципы работы генеративных моделей в клиентском сервисе

На практике решение выполняет две основные функции: суммаризацию диалогов и генерацию ответов на базе внутренней документации. В режиме реального времени нейросеть формирует краткую выжимку из обращения клиента, поступившего по телефону или в чате. Если инцидент требует перевода на профильного специалиста, система передает ему уже готовое описание проблемы. Это исключает необходимость повторного пояснения ситуации со стороны клиента.Кроме того, алгоритм анализирует контекст запроса и самостоятельно подбирает сценарий ответа. Проще говоря, ИИ выполняет функции интеллектуального поиска по базе знаний банка, агрегируя разрозненные данные из различных статей и регламентов в единый связный текст для сотрудника.

Экономические показатели и масштабирование

По прогнозам финансовой организации, использование данных инструментов позволит сэкономить более 50 тыс. часов операционного времени по итогам 2026 года. Ожидается, что сокращение времени поиска информации и автоматизация составления резюме диалогов приведут к снижению количества повторных обращений, поскольку качество и полнота первичного ответа существенно вырастут.Текущее внедрение стало пилотным проектом в рамках экосистемы цифровых помощников, развернутой банком в 2025 году. Архитектура этой платформы ориентирована на быстрое развертывание и масштабирование LLM-решений как в потребительских каналах связи, так и во внутренних бизнес-процессах. По словам представителей банка, использование генеративного ИИ в клиентской поддержке рассматривается как способ повышения качества обслуживания при одновременной оптимизации затрат на сопровождение сервисов.