Аналитик альфа банк

Взаимодействие с саморегулируемыми организациями оценщиков

Денежно-кредитная политика — Регулярные

Денежно-кредитная политика — Тематические

Доклады для общественных консультаций

Допуск на финансовый рынок

Защита прав потребителей финансовых услуг

Инфраструктура финансового рынка

Наличное денежное обращение

Национальная платежная система

Мониторинг в национальной платежной системе

Надзор и наблюдение в национальной платежной системе

О Банке России

Операции Банка России

Открытый стандарт отчетности XBRL

Пенсионные фонды и коллективные инвестиции

Деятельность пенсионных фондов

Деятельность специализированных депозитариев

Деятельность управляющих компаний инвестиционных фондов

Противодействие недобросовестным практикам

Противодействие отмыванию денег

Развитие финансового рынка

Производные финансовые инструменты

Развитие финансовых технологий

Рынок ценных бумаг

Надбавки к коэффициентам риска

Эмитенты и корпоративное управление

Продолжаем знакомство с командами приложения ВТБ для бизнеса в рамках проекта «За кулисами мобильного банка». Здесь мы рассказываем о специалистах, которые ежедневно делают свой вклад в развитие и совершенствование мобильного банка для малого и среднего бизнеса. Бизнес Платформа ВТБ (Прим. ранее ВТБ Бизнес Lite) предоставляет универсальный доступ ко всем банковским продуктам и партнёрским сервисам в режиме 24/7. Вы сможете понять, как всё работает изнутри!

Сегодня мы узнаем лучше о роли бизнес-аналитиков команд: Наталии Лим, Юлии Барановой и Василии Ганиче. Каждый из них выполняет важные функции в части улучшения клиентского пути, структуризации и подготовке требований для разработки. 

Путь: выбор профессии

В банковской сфере я работаю уже более 17 лет. В своё время я прошла путь от клиентского менеджера до начальника управления транзакционного бизнеса отделения. Этот опыт мне очень помогает и сегодня. Как бизнес-аналитик я работаю уже 2.5 года, из них большую часть — в ВТБ. Стрим «Мобильного банка для бизнеса» помогает мне развивать свои компетенции, а также воплощать идеи в наш продукт.

Большая часть моей профессиональной деятельности связана с созданием цифровых продуктов и сервисов. В финансовой сфере я работаю уже более 7 лет, а как бизнес-аналитик в стриме — 2 года. Это направление всегда интересовало меня, потому что по своей натуре я человек, который любит систематизировать и налаживать процессы.

Свой путь в цифровом направлении я начал более 20 лет. Начинал свою карьеру с кодер-верстальщика, но вот уже почти 15 лет работаю бизнес-аналитиком. В стриме «Мобильный банк для бизнеса» ВТБ работаю 3 года. Бизнес-анализ в банковской сфере — всегда вызов, который требует от тебя максимальной вовлечённости и жизненной позиции «на шаг впереди».

Роль в команде: чем занимаются бизнес-аналитики Мобильного банка? 

Я работаю в команде, которая реализует и поддерживает в мобильном банке вывод всех продуктов daily banking: работа со счетами, история операций по счетам, платежи, выписки, справки, бизнес-карты и прочие продукты для ведения регулярного бизнеса клиента. Как бизнес-аналитик я отвечаю за анализ, сбор и описание бизнес-требований. Также занимаюсь комплексным изучением потребностей пользователей в рамках продукта, разработкой требований новой функциональности совместно с владельцами продукта, проведением UX-исследований и взаимодействием с командой разработки. Этот процесс безумно интересный и всегда мотивирует развиваться в профессиональном плане.

В команде я исследую задачи и потребности клиентов. Мы отвечаем за обучение и помощь для пользователей, коммуникации, маркетплейс, бизнес-сервисы, а также внедрение новых функциональностей. Об инструментах и методах всегда говорю с удовольствием. Но считаю важным не только то, какие инструменты применять в том или ином случае, но и то, в каком формате представлять и обосновывать результаты. Особенно в части рекомендаций о том, куда двигаемся и что делаем дальше.

Я работаю в команде, которая отвечает за процесс авторизации, чат и письма в банк, а также занимаемся разработкой Core функционала приложения на миддл-слое. В мои обязанности входит анализ документации и подготовка требований для разработки. В процессе работы мне часто нужно коммуницировать с кросс-функциональными командами и командой разработки. На мой взгляд, технологии в бизнес-анализе имеют меньшее значение, нежели навыки коммуницировать с людьми и системное мышление.

Мотивация: что помогает в работе?

В работе моими помощниками выступают требовательность к себе и окружающим, честность и принцип в духе: «Больше дела – меньше слов». Больше всего мне нравится поиск оптимальных решений при разработке требований новой функциональности. Не менее увлекательным можно назвать и взаимодействие с клиентами, получение развёрнутой обратной связи. Интересно коммуницировать с представителями бизнеса и выяснять, какую ценность мы делаем для клиентов. Можно открыть для себя много нового: как себя ведут клиенты и как должен выглядеть продукт. Это даёт возможность переключаться между разносторонними задачами и избегать рабочей рутины. По итогам реализованных задач крайне приятно получать объективную оценку как моей работы, так и всей команды.

Мне всегда помогает постоянный поиск решений и постановка себе таких вопросов:  «для чего?», «как?», «а что если?» и так далее. Это позволяет увидеть картину целиком, исследовать недостаточно проработанные места в продукте. Также очень важно уметь грамотно излагать свои мысли и составлять документацию в информационном стиле. Таким образом, ты облегчаешь работу и своим коллегам, которые будут опираться на твои материалы. В бизнес-анализе меня очень цепляет возможность систематизировать процессы, вдаваться в детали и раскладывать всё по полочкам. Также могу выделить умение создавать ценность продукта в условиях неопределённости, когда много разных вводных и гипотез, а нужно собрать варианты в единый пазл.

Бизнес-аналитик — это тот, кто каждый день ищет решения. Поэтому считаю значимыми для такой роли три следующих навыка: ясное понимание цели, умение вести эффективные коммуникации и здоровое критическое мышление. Такой симбиоз позволяет справляться с поставленными задачами и трезво оценивать финальные результаты своей работы. В роли бизнес-аналитика ты никогда не перестаёшь учиться чему-то новому, твой мозг всегда открыт новому видению и идеям. Ты становишься тем самым мостиком, который позволяет воплотить задуманное в жизнь. Это сильно вдохновляет.

Компетенции: что важно для бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитик как сердце команды, важный орган, от оценочного мнения которого зависит, в каком виде продукт увидит конечный потребитель. Важными профессиональными компетенциями для них являются наличие процессного мышления, визуальный анализ и личная ответственность. Основной миссией можно назвать способность предложить оптимальный вариант продукта с учётом мнения потребителя и корректное донесение до разработчика.

Для бизнес-аналитика важно уметь детально погружаться в предметную область, уметь находить проблемы и решать их, задавать вопросы и работать с обратной связью. Если говорить про профессиональные компетенции, то я бы выделила чёткое понимание в аналитике данных. Главной целью для этой роли является создание ценности в своевременности и качестве принятия решений для бизнеса.

Основными задачами для бизнес-аналитика можно назвать упорядочивание и систематизацию. Создание понятного и удобного клиентского пути невозможно без этих составляющих. Бизнес-аналитику нужно уметь ясно излагать свои мысли, грамотно писать, а также оптимизировать всё, что можно оптимизировать!

Достижения: поводы для гордости 

Организация работы сектора по обработке исполнительных документов и постановлений с нуля. Это был своеобразный вызов для меня, с которым я успешно справилась!

Наша команда активно работает над созданием новых полезных и интересных сервисов для коммуникации с клиентами мобильного банка, среди которых рейтинг идей, оценка приложения, помощь и обучение. Я принимаю непосредственное участие во всех этих важных процессах.

Для меня лучшим признанием и поводом для гордости является благодарность коллег за подготовленные бизнес-требования. Значит, я всё делаю правильно, значит, действительно приношу пользу в команде и справляюсь с функциональными задачами своего профиля.

Рекомендации: что почитать бизнес-аналитику?

• Бизнес-анализ & IT

Полезные материалы по профильной тематике, разбор кейсов, экспертные обзоры и многое другое.
Ссылка: https://t.me/gopractice

• UX Horn

Регулярная подборка лучших постов про UX-исследования и смежных областей. Не только актуальные статьи с авторскими комментариями, но и библиотека полезных знаний.
Ссылка: https://t.me/uxhorn 

• Дайджест продуктового дизайна

Канал отлично помогает развивать насмотренность. Здесь собраны свежие статьи, инструменты, паттерны и тренды с 2009 года.
Ссылка: https://t.me/pdigest

• PRO-анализ в ИТ

Канал с различными подборками про бизнес и системный анализ в ИТ, анонсами тематических вебинаров

• ProductStar — всё про продакт-менеджмент

• Процессы BPM, проекты PM, бережливое производство (Lean), архитектура предприятий

Канал, где можно обмениваться практическими наработками (шаблоны, матрицы, чек-листы, модели), профессиональным осмыслением процессной методологии и делиться опытом.

Бизнес Платформа ВТБ: цифровое решение для предпринимателей

Мобильный банк Бизнес Платформы ВТБ — универсальное решение для малого и среднего бизнеса. В приложении есть все базовые операции для ведения бизнеса: все виды платежей, шаблоны платежей, выписки и заказ справок. Платформа объединяет инструменты, которые помогут предпринимателям повысить скорость и улучшить качество бизнес-процессов, а банку гибко — реагировать на потребности пользователей. В мобильном банке представлено более 80 продуктов, финансовых и нефинансовых сервисов для бизнеса, доступ к которым можно получить в пару кликов.

Чтобы использовать все преимущества, вам необходимо предварительно открыть счёт в ВТБ и подписать договор банковского обслуживания. Эта процедура проходит быстро и комфортно. После получения всех доступов необходимо установить мобильный банк для бизнеса на ваш смартфон: RuStore (как магазин приложений, утверждённый Правительством РФ для установки на смартфоны, поставляемые в Россию), NashStore, Samsung GalaxyStore, AppGallery, Xiaomi GetApps.

Как установить версию для платформы iOS, смотрите на официальном сайте ВТБ по ссылке.

• Рус
• Eng

Меню портала

Поступающим

Адрес университета

125993, Москва, метро «Аэропорт», Ленинградский проспект, 49

Справочная по университету

Официальные аккаунты в соцсетях:

Программа реализуется кафедрой банковского дела и монетарного регулирования на финансовом факультете, являющемся лидером в подготовке специалистов финансового и, в частности, банковского профиля в подготовке высококвалифицированных кадров для широкого круга институтов финансового рынка: кредитных организаций, мегарегулятора, консалтинговых компаний и рейтинговых агентств.

В программе «Управление финансовыми рисками: прикладная аналитика и технологии в банках» удачно сочетаются фундаментальные основы теории банковского дела, риск-менеджмента, прикладная аналитика и применение новых технологий при принятии бизнес-решений. Особенностью программы является то, что она реализуется совместно и при активном участии профессионалов-практиков в области риск-менеджмента базовой кафедры Финуниверситета ПАО ВТБ — «ВТБ: современная практика и технологии банковского бизнеса».

• Доктор экономических наук, профессор. Лауреат Премии Президента Российской Федерации в области образования;
• Зам. зав. кафедрой банковского дела и монетарного регулирования по научной работе и работе с аспирантами; автор многочисленных учебников и монографий по банковскому менеджменту, антикризисному управлению в коммерческом банке, финансовой стабильности в банковском секторе и его институтов;
• Член редколлегии высокорейтинговых журналов, диссертационного совета по специальности 5.2.4 Финансы; имеет опыт работы в банке, аудиторской компании.

• Кандидат экономических наук
• Зав. кафедрой «ВТБ: современная практика и технологии банковского бизнеса»
• Член Правления банка ВТБ

• Кандидат экономических наук, доцент
• Доцент кафедры банковского дела и монетарного регулирования Финансового факультета Финансового университета при Правительстве РФ
• Квалифицированный практик, имеет богатый практический опыт в крупнейших банках страны, ведущий преподаватель кафедры

• Доктор экономических наук, профессор
• Профессор кафедры банковского дела и монетарного регулирования Финансового факультета Финансового университета при Правительстве РФ
• Ведущий преподаватель магистерской программы «Банковское дело и риск-менеджмент».
  Действительный член Российской академии естественных наук (РАЕН).
  В 2006 году награждена Почетной грамотой Министерства образования и науки Российской Федерации за значительный вклад в подготовку высококвалифицированных специалистов, значительные успехи в научно-педагогической и научно-исследовательской работе и многолетний плодотворный труд

• Кандидат экономических наук, доцент
• Доцент кафедры банковского дела и монетарного регулирования Финансового факультета Финансового университета при Правительстве РФ
• Ведущий преподаватель программы магистратуры «Банковское дело и риск-менеджмент», квалифицированный практик, имеет богатый практический опыт в крупнейших банках страны, ведущий преподаватель кафедры

• Кандидат экономических наук, доцент
• Доцент кафедры банковского дела и монетарного регулирования Финансового факультета Финансового университета при правительстве РФ
• Преподаватель и квалифицированный практик (более 18 лет опыта работы на руководящих позициях в крупной кредитной организации), автор более 40 научных и учебный изданий, имеет богатый опыт научно-исследовательской и экспертной деятельности

• Доктор экономических наук, профессор
• Профессор Кафедры банковского дела и монетарного регулирования Финансового факультета Финансового университета при Правительстве РФ
• Представитель научной школы «Фундаментальные основы эффективности и модернизации банковской деятельности», автор более 100 работ в области банковских инноваций и менеджмента, изданных как в России, так и за рубежом

Выбрать программу магистратуры

Собрать документы/ Заполнить электронную анкету

Пройти вступительные испытания

— Юлия, речевая аналитика (РА) в банках набирает популярность. Как вы считаете, почему это происходит и какую выгоду она может дать банкам?

Ни для кого не секрет, что в банковском секторе России наблюдается довольно высокий уровень конкуренции. Все больше обостряется борьба за клиента. Причем, если раньше некоторые вопросы на горизонте довольно длительного периода времени решались выпуском нового продукта или удачным маркетинговым ходом, то сейчас и продукты, и технологии быстро копируются. Поэтому для удержания существующих клиентов и привлечения новых необходимо понимать потребности едва ли не каждого клиента и оперативно реагировать на них, постоянно отслеживать реакцию клиентов на то или иное нововведение, а это практически невозможно осуществить без использования речевой аналитики. Именно поэтому она стала уже «гигиеническим фактором» в процессах обслуживания и прочно вошла в стек банковских технологий.

Что касается выгод, с помощью речевой аналитики банки сегодня решают вопросы наращивания продаж: помимо повышения эффективности работы продавцов РА дает возможность улучшить сам продукт, получить обратную связь и информацию о том, что, например, «цепляет» клиентов у конкурентов, а также обогатить данные CRM-систем для более точного «попадания» в клиента.

Вторая область применения речевой аналитики — оптимизация затрат. На основании данных, полученных из канала РА, анализируются процессы обслуживания и продаж, временные потери, внутренний фрод.

Применение речевой аналитики в этой области дает возможность сократить затраты в среднем до 20%, а это немаловажно в текущих условиях развития бизнеса.

Дополнительно к сказанному отмечу, что РА позволяет работать с качеством обслуживания, формировать положительные клиентские впечатления и опыт.

— Известно, что BSS апробировала решение по РА в отделениях банков. Для каких банков оно предназначено и есть ли какие-то ограничения по его внедрению и использованию?

РА в отделениях позволяет анализировать все диалоги сотрудников и посетителей, которые происходят в офисах обслуживания клиентов. Решение подходит для всех банков, ограничений нет. Сейчас речевая аналитика особенно востребована в банках, где уже идет или планируется цифровая трансформация. Ведь построение сети отделений будущего просто невозможно без знания клиента, а также без понимания собственных сотрудников.

Безусловно, здесь также акцент направлен на качественные продажи, освобождение сотрудников от рутинных операций, повышение общего настроя и создание бизнес-атмосферы у команд в отделениях.

Зачастую у наших заказчиков мы видим, как «закручивание гаек» в процессах, невыполнимые KPI и тому подобное приводят к тому, что сотрудник перестает чувствовать клиента, а процесс продажи сводится к сухому озвучиванию названий продуктов. Конечно, клиент в таком формате коммуникации вряд ли поймет, зачем ему продукт или услуга, а значит, и продажи в итоге не будет.

— В чем интерес и выгоды банка от использования РА в отделениях? Станет ли это таким же трендом, как использование РА в контакт-центрах банков?

Большей частью акцент делается на продажи. Отделение — это самая дорогая точка коммуникации клиента с банком, и ее надо использовать максимально эффективно. Для этого требуется вывести рутинные операции в каналы самообслуживания, а фокус активности персонала сместить на развитие отношений с клиентом, решение его сложных финансовых вопросов и т.д. В этом и состоит задача речевой аналитики.

Сейчас мы видим у многих банков интерес к данной технологии в отделениях и прогнозируем, что далее он будет возрастать.

— Какое влияние оказывает РА в отделениях на клиентский опыт? Дополняет ли он информацию, получаемую в иных подразделениях банка?

Речевая аналитика вне зависимости от применения в точках физического или онлайн-присутствия помогает работать с клиентскими впечатлениями. Здесь и контроль качества обслуживания сотрудниками, и соблюдение стандартов качества компании, и отработка негативных кейсов, и сбор «болей» клиентов.

Если говорить о достаточности применения аналитики только в одном из каналов, то для выстраивания полноценной коммуникации с клиентом этого недостаточно. Необходимо понимать, что происходит в разных точках клиентского пути, «спрямляя» его. Это позволяет избежать волатильности в клиентском опыте, использовать синергию каналов коммуникации, выстраивать омниканальное взаимодействие только там, где это востребовано клиентами.

— Александр, чем ваше решение выделяется из ряда других? Есть ли аналоги на отечественном и мировом рынка?

Мы используем полный стек собственных речевых технологий. Это распознавание устной речи (STT), NLU-технологии для семантического анализа диалога, инструментарий для анализа диалогов и формирования статистических отчетов. Кстати, все компоненты нашей платформы включены в реестр отечественного ПО Минцифры. Это речевая аналитика, диалоговые боты, включая голосовой и текстовый чат-боты, голосовая биометрия, база знаний.

Аналоги, конечно, есть, но мы концентрируемся на получении качественной стереорасшифровки диалога. Наша система учитывает и нюансы речи: интонацию, громкость напряжение голоса и прочее. Для успешного анализа критически важно понимать, какую реплику говорит сотрудник, а какую — клиент. Если с записями телефонных переговоров это не составляет проблемы (голосовые дорожки разделены по участникам), то при записи диалога в шумном офисе, когда сотрудник и клиент находятся близко друг от друга, разделение реплик — сложная техническая задача. Для ее решения используется комплекс продуктов — от направленных микрофонов до технологий по диаризации биометрическим признакам.

В нашем стеке уже нашла свое применение синергия РА и голосовых/ текстовых ассистентов, РА и голосовой биометрии.

В первом случае синергии РА и роботов речь идет об анализе эффективности робота. Можно определять, как клиенты воспринимают тексты робота, где они понятны, а где нет. Можно анализировать фразы, которые говорит клиент, для донастройки робота. Можно выяснять с помощью РА причины обращений и выстраивать их автоматизацию.

Во втором случае (синергия с голосовой биометрией) появляется возможность поиска всех голосовых записей одного клиента по голосу. Это, например, помогает бороться с фродом. При выявлении мошенника отбираются все записи с его голосом, чтобы определить, для каких клиентов возможны риски. Другой пример — работа над улучшением показателей метрики FCR (First Call Resolution). Выбираются все записи по одному клиенту и определяются причины повторных обращений.

Также мы не просто внедряем у заказчиков технологию — этим уже никого не удивить. В рамках контентного сопровождения наша команда развивает вместе с заказчиками их бизнес, оптимизирует затраты и улучшает клиентские впечатления. Наши аналитики делятся с заказчиком своим опытом, вместе с командами заказчика проверяют гипотезы, отрабатывают выводы, формируют портфели изменений, а также рассчитывают финансовые модели влияния на бизнес-показатели.

— Что находится «под капотом» вашего решения? Расскажите подробнее, как был «придуман» и реализован весь комплекс РА в отделениях?

Отсчет этой истории, наверное, стоит вести с 2019 года, когда было решено сделать свою систему речевой аналитики для контактных центров. На тот момент мы активно развивали решение для диалоговых ботов, у нас был качественный собственный «движок» распознавания речи, и речевая аналитика выглядела логичным вектором развития.

Собственно, «ядро» речевой аналитики — это подсистема STT (Speech To Text), которая отвечает за распознавание устной речи и перевод аудиозаписей в текстовые расшифровки. Мы еще умеем, как я сказал выше, различать нюансы речи. Но STT — это только фундамент. Для анализа диалогов недостаточно иметь их расшифровки: требуется инструментарий, который позволил бы анализировать диалоги по различным параметрам, начиная с простейших (например, среднего времени диалога) и заканчивая сложными проверками фраз оператора (например, нужные реплики в определенных местах диалога). А поскольку мы имеем дело с естественной речью, такой анализ должен учитывать вариативность реплик и опираться именно на смысл сказанного, а не только на жесткие шаблоны фраз. За поиск и анализ диалогов отвечают поисковый движок на базе (наиболее популярная поисковая система) и собственная Elasticsearch NLU-модель для анализа семантики.

Естественно, у каждого контакт-центра установлены разные правила обслуживания и соответственно разные критерии анализа. Значит, нужен развитый инструментарий, который позволил бы сотрудникам контакт-центра настраивать правила контроля и формировать различные формы статистических отчетов. Основные наши усилия в это время были направлены именно на то, чтобы найти баланс между гибкостью и удобством настройки.

В 2020 году мы представили наше решение, которое понравилось рынку, и у нас пошли первые внедрения, а в 2021-м к нам обратился один из наших крупных клиентов с просьбой реализовать решение для офисов обслуживания. Тогда мы еще не работали с микрофонными системами, но понимали, что контроль качества неизбежно выйдет за пределы контакт-центров. У нас уже была отличная RnD-команда, был опыт работы с языковыми нейросетями, и мы приняли этот вызов.

Анализ разговоров в офисах поставил перед нами несколько серьезных задач. Первое, с чего мы начали, — это подбор микрофонов. Сразу отказались от идеи записи в монорежиме, так как это не позволило бы разделить каналы клиента и сотрудника. Нам требовались направленные микрофоны с возможностью настройки кардиоиды (фиксирования направленного звука перед микрофоном и подавления звуков сбоку и сзади) и чувствительности. Мы перепробовали массу вариантов — от недорогих китайских девайсов до журналистских узконаправленных микрофонов. Остановились на российских микрофонах, которые оказались оптимальными по соотношению цена — качество.

Следующей серьезной задачей стала адаптация модели распознавания. В отличие от телефонного канала, при записи с микрофонов подсистеме распознавания приходится работать в сложнейших акустических условиях: шум речи от соседних столов, объявления по громкой связи, звук клавиатуры, проникновение звука из другого канала (когда в микрофон, который регистрирует речь клиента, попадает голос сотрудника, и наоборот) и т.д.

Для обучения такой модели пришлось создать огромный датасет (сотни часов в различных акустических условиях), затем в несколько итераций подобрать архитектуру нейросети и дообучить модель распознавания в микрофонном канале.

Остальное было делом техники: мы подготовили интеграционную подсистему для сбора метаданных, придумали и реализовали схему подключения микрофонов напрямую через USB-порт АРМа сотрудника, «нарезали» записи по данным электронной очереди.

В результате удалось сформировать комплексное решение, которое пишет качественное стерео, умеет распознавать речь в шумной обстановке с WER (Word Error Rate) менее 15%, работает в закрытом контуре заказчика, не требуя ни графических процессоров в ЦОД заказчика, ни облачных вычислений.

— Это решение является коробочным? Требуется ли дальнейшая совместная работа команд банк и вендора по донастройке моделей и т.д.? Как происходит это взаимодействие?

Мы поставляем коробочное решение, которое требует необходимого минимума работ для запуска. В текущую «коробку» входят: модель распознавания, обученная на диалогах с использованием микрофонов в сложной акустической обстановке, преднастроенные метрики и статистические отчеты, микрофоны, а также интеграционный сервер, который занимается сбором аудио с микрофонов и обогащением их данными из учетных систем заказчика.

Конечно, как и при внедрении любой промышленной системы, требуются работы по интеграции и настройке решения. Обычно внедрение включает в себя несколько этапов.

Во-первых, интеграция с системами заказчика. Необходимый минимум — это интеграция с расписанием сотрудников, для того чтобы понимать, кто каким микрофоном пользуется, а также интеграция с электронной очередью, которая нужна для «нарезки» десятичасовой записи на отдельные диалоги, соответствующие сеансам обслуживания. Причем от взаимодействия с электронной очередью можно вовсе уйти, если использовать ToF-камеры, которые «видят» клиента, который сел на стул, и автоматически дают команду на старт записи.

На этом этапе совместно работают наша инженерная команда и инженеры заказчика. Обычно здесь каких-то нетривиальных проблем не возникает. У BSS 30-летний опыт внедрений в банках и крупных контакт-центрах, поэтому интеграция — привычный и отлаженный бизнес-процесс.

Далее идет настройка метрик и отчетов. На этом этапе подключается команда наших аналитиков, которая совместно с аналитиками и контролерами качества заказчика, определяет метрики контроля и настраивает автоматический сбор метрик, а также вывод их в отчетность. В команде речевой аналитики работают люди с практическим опытом работы в крупных контакт-центрах, поэтому мы можем не только настроить речевую аналитику под процессы заказчика, но и помочь с организацией самого процесса.

Наконец, последний этап — дообучение модели распознавания под специфическую лексику заказчика, например под локальные термины и названия продуктов. Для этого обычно достаточно 5–10 часов аудио, которое мы используем для дообучения моделей. Сам процесс не требует от заказчика никаких усилий, но часто возникают сложности с передачей нам аудиозаписей из-за требований информационной безопасности.

Существуют несколько подходов, которые позволяют обойти эту проблему. Во-первых, мы можем деперсонализировать аудио, взяв только тот аудиоматериал, который не содержит персональных данных и другой чувствительной информации. Во-вторых, если нам нужно научить модель распознавать конечный перечень терминов и слов, мы можем самостоятельно записать «синтетические» аудио и обучиться на них. Наконец, существует возможность развернуть внутри IT-периметра заказчика инструментарий для обучения нейросети, но для этого уже потребуются серверы с GPU-картами.

— Какой дополнительный опыт получает клиент, посещая банк, в отделениях которого развернута эта платформа? Нет ли здесь противоречия с утверждениями некоторых банков отом, что отделения должны «отмереть»?

Здесь можно говорить о предоставлении более качественного обслуживания.

Во-первых, обслуживание предоставляется в соответствии со стандартами качества компании. При этом банк будет слышать обратную связь от клиента и иметь возможность перестроить обслуживание под его потребности. Во-вторых, в этих отделениях клиенту предложат продукты, исходя из потребностей, не будет. В процессе продажи клиенту будут описаны все бенифиты и выгоды от использования продукта, проведен качественный онбординг. Мисселинга. И, безусловно, обслуживание будет происходить быстрее.

При этом главное — помнить, что использование речевой аналитики требует каждодневной работы с ней на местах. Без этого эффекта ни для клиента, ни для бизнеса не будет.

Что же касается «отмирания» офисов, то рынок уже убедился, что данная теория несостоятельна. В нашей стране люди не особенно доверяют банкам, у которых нет точек физического присутствия. Но вот офисы привычного формата действительно уходят в прошлое, а на их место приходит новый формат точек, куда люди приходят не только за решением финансовых вопросов, но и для общения, работы, получения новых знаний. Совершенно логично, что такой новый формат взаимодействия сулит множество инсайтов для банков, которые научатся оцифровывать, обрабатывать и использовать получаемые данные.

— Какие меры ИБ должны быть использованы для сохранности биометрических данных клиентов в отделениях? Требуется ли согласие клиента?

Биометрические образцы при записи не собираются, поэтому согласия на их сбор не требуется. Единого мнения по поводу необходимости согласия на саму запись у наших заказчиков нет. Кто-то считает, что согласия не требуется вообще, кто-то считает, что достаточно устного согласия. Какой-то более сложной формы согласия в любом случае не нужно, так же как оно не требуется для записи телефонных разговоров с банком, а они практически всегда пишутся.

Все компоненты нашего решения размещаются в контуре заказчика. Таким образом, чувствительные данные за периметр его IT- системы не выходят. И, конечно, применяются все стандартные способы защиты, включая гибкое распределение прав, шифрование данных и усиленную авторизацию пользователей.

— Можно ли использовать преднастроенные модели, уже применяемые в банках, например в контакт-центре?

Если говорить про модели речевой аналитики в отделениях, то скорее нет, чем да. Дело в том, что микрофонный канал очень сильно отличается от телефонного по акустическим условиям. Поэтому проще и правильнее для контакт-центра использовать свою модель, адаптированную именно под телефонный канал. При этом модели распознавания телефонной речевой аналитики отлично подойдут для голосового бота, и обучать модель «с нуля» не требуется. У нас есть уже предобученные модели под микрофоны в отделениях и специальные предобученные модели под телефонный канал. Причем мы обучаем и поставляем отраслевые версии таких моделей: у нас есть отдельные модели под лексику финансового сектора, для медицинских контакт-центров и т.д.

— Какова сейчас ситуация с кадрами, готовыми осуществлять поддержку и развитие системы как у вендора, так и у клиентов?

Конечно, для разработки продуктов в наукоемкой области речевых технологий требуются высококвалифицированные разработчики и дата- саентисты. Это всегда дефицитный, а иногда уникальный ресурс. Поэтому перед нами стоит задача — сделать так, чтобы наши продукты не требовали от заказчика найма каких-то специальных сотрудников дефицитных профессий.

Если говорить про речевую аналитику, то решение ориентировано на то, чтобы настройку отчетов, метрик, оценочных форм и дообучение нейросетевых моделей могли выполнять даже не IT-специалисты, а контролеры качества — аналитики заказчика. В наших командах внедрения настройкой моделей также занимаются люди с опытом прежде всего в клиентском обслуживании, а не с каким-то специфическим опытом в IT.

Ведущий риск — аналитик, Альфа-Банк

Участие в подготовке обязательной отчетности для Банка России (формы, аналитика);

Подготовка презентационных материалов по обязательной отчетности;

Аналитика данных по кредитному риску;

Подготовка данных по запросам разной степени сложности.

Requirements

Высшее техническое/математическое/экономическое образование;

Практический навык работы с SQL (сложные запросы);

Опыт работы с инструментами BI, включая дашборды Power BI;

Уверенное использование MS Office (Excel, PowerPoint), включая макросы;

Навык подготовки презентационных материалов;

Аналитические способности, умение делать выводы и заключения, умение грамотно и структурированно излагать свои мысли;

Знание Положений Банка России 483-П, 199-И, 6411-У, 6406-У является преимуществом.

Conditions

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI;

Пятидневная рабочая неделя, возможен удаленный формат: с 9.00 до 18.00 и в пятницу у нас сокращенный рабочий день;

Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;

Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень;

Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества;

Предложения от банка только для сотрудников.