Эффективность роботов-коллекторов ID Collect выросла в два раза

Сервис по возврату задолженностей ID Collect (входит в финтех-группу «СВОЙ») сообщил об удвоении конверсии обещаний клиентов в реальные платежи с 2022 года. Главным драйвером роста сборов стало внедрение продвинутых NLU-ботов, имитирующих живое общение.

Положительная динамика затронула ключевой показатель эффективности взыскания — kept-promise-to-pay (KPP). Согласно статистике ID Collect, теперь должники в два раза чаще переходят от слов к делу, погашая просрочку после диалога с искусственным интеллектом.

Технологии имитации и юридические рамки

Направление ИИ-взыскания компания развивает уже пять лет. В основе системы лежит технология Natural Language Understanding (NLU), которая позволяет роботу поддерживать сложную динамику разговора: активно слушать, вовремя перебивать собеседника и мгновенно подстраиваться под разные сценарии.

С точки зрения закона работа таких систем строго регламентирована. Поправки в 230-ФЗ приравняли звонок бота к обращению «живого» оператора, распространив на алгоритмы все требования, предъявляемые к сотрудникам колл-центров. По словам руководителя по развитию ИИ в ID Collect Светланы Варфоломеевой, такая правовая новелла фактически легализовала сложившуюся реальность, где ИИ-операторы стали почти неотличимы от людей.

Рост контактности и точность алгоритмов

Помимо финансовой эффективности, в сегменте ИИ-взыскания значительно выросли и операционные метрики:

• доля контактных клиентов, вступающих в полноценный диалог, увеличилась в 3 раза;
• доля распознавания «искусственности» интеллекта абонентами упала до 10–20%;
• вариативность скриптов и расширение базы голосов дикторов позволяют минимизировать эффект узнавания робота при повторных звонках.

В компании отмечают, что распознать бота чаще всего удается только тем клиентам, которые неоднократно обращаются на входящую линию и могут сопоставить тембр или стилистику фраз. Однако за счет постоянного обновления сценариев и увеличения количества дикторов этот процент продолжает снижаться.