CNews: 2020 год был непростым для многих отраслей, ведь компании по всему миру несли потери из-за ограничений, связанных с пандемией. Как ваша компания прошла через этот период неопределенности?

Алексей Любимов: Для 3iTech 2020 год был весьма динамичным, поскольку карантин и переход на удаленку повысили спрос на наши технологии. Для нас это был вызов, так как увеличилась нагрузка на сотрудников, потребовалось увеличить штат и расширить компетенции, отстроить существовавшие подходы к управлению проектами. Мы считаем этот опыт крайне полезным и интересным.

В первую очередь росло наше флагманское направление речевой аналитики на базе платформы 3i TouchPoint Analytics. За год выручка в этом сегменте увеличилась на 22%. В целом же число подписанных контрактов выросло в несколько раз.

Пользуются спросом и решения, которые интегрируют в свои системы наши технологические партнеры. Среди них, например, платформа 3i VOX — набор инструментов и модулей для создания речевых систем. Высок интерес и к системе текстонезависимой идентификации по голосу 3i VoiceID, определяющей говорящего с точностью до 98%, и к речевому движку 3i ASR, и к технологиям синтеза речи 3i TTS, которые любят использовать разработчики чат-ботов и голосовых ботов. Наша система 3i Data Plexus для обработки неструктурированной информации и интеллектуального поиска может поставляться заказчикам как в виде системы, так и в формате профессионального мониторингового сервиса. Возможность использования как из облака, так и on-premise в ИТ-контуре заказчика выгодно отличает нас от конкурентов.

В основе всех наших решений лежит отказоустойчивая Big Data-платформа 3i DPP. Она поддерживает два режима — потоковый и пакетный, работая и с неструктурированными и слабоструктурированными данными, поступающими в режиме реального времени, и с сохраненными массивами информации. Платформа «понимает» текстовую, видео- и аудиоинформацию, интегрируется с внешними источниками данных, корпоративными системами заказчика, СУБД.

Конечно, закрытые границы усложняли перелеты наших технических специалистов из страны в страну. Общение с заказчиками из СНГ преимущественно велось в онлайн-режиме. И мы справились: где-то помогли облачные решения, а где-то — комбинированные транспортные маршруты.

CNews: Заказчики из СНГ подтверждают конкурентоспособность ваших программных решений за пределами российского рынка?

Алексей Любимов: Мы не первая российская компания, имеющая заказчиков за рубежом. Скажу больше: в странах СНГ мы работаем уже не один год, имеем там репутацию одного из лидеров российского рынка речевой аналитики. До половины дохода в оборот 3iTech приносят именно эти проекты. Планируем развиваться дальше: выйти на рынки Европы, Северной Америки и Ближнего Востока.

CNews: Какие отрасли заинтересованы во внедрении речевых технологий и какие именно технологии пользуются наибольшим спросом?

Алексей Любимов: Речевые технологии улучшают качество обслуживания в любых отраслях, в которых сотрудники напрямую контактируют с клиентами. Пионерами в освоении этих технологий были ритейл и банки. Эти отрасли традиционно первыми внедряют инновации. Сегодня, когда происходит коммодитизация рынка, бизнес делает ставку на клиентский опыт и повышение уровня лояльности. По данным международной консалтинговой компании Merkle, 66% потребителей в мире, делая выбор в пользу того или иного продукта, ориентируются прежде всего не на цену, а на опыт взаимодействия с брендом. Поэтому российские банки и ведущие ритейлеры, анализируя опыт других стран, внедряют инструменты управления клиентским опытом.

Речевые технологии используют телекоммуникационные операторы, крупные девелоперы, страховые компании. Речевая аналитика применима везде, где лояльность клиентов является ощутимым конкурентным преимуществом, а удержание аудитории — стратегической задачей. Причем, у некоторых компаний уже накопился значительный опыт использования речевых технологий, например, голосовых ботов или систем распознавания речи.

CNews: С какими задачами приходят к вам заказчики?

Алексей Любимов: Чаще всего мы получаем запросы на автоматизацию контроля качества работы персонала в контакт-центрах. Дело в том, что ручная обработка диалогов позволяет анализировать не более 10% аудиозаписей. Как правило, службы контроля качества прослушивают всего 3-5% диалогов. Наша платформа речевой аналитики 3i TouchPoint Analytics, дает возможность в автоматическом режиме обрабатывать весь массив записей общения операторов с клиентами. Причем, система не только «отслушает» все разговоры, но и проанализирует их более чем по 40 параметрам, проверит на соответствие принятым в компании стандартам. И данные по работе каждого оператора лягут на стол супервайзера или главы отдела.

Речевые технологии позволяют контролировать работу менеджеров клиентских офисов, салонов, торговых площадок. Например, всего лишь предлагая каждому покупателю товары по акции, можно увеличить продажи на несколько процентов. В масштабах федеральной сети такие затраты на технологический апгрейд быстро окупятся.

Или другой пример: буквально в мае 2021 года к нам обратилось несколько коллекторских компаний: законодательное ужесточение штрафов за угрозы и давление при взыскании долгов потребовало от банков, микрокредитных организаций и коллекторских агентств пересмотра моделей общения с должниками. Речевая аналитика тут также актуальна: и для контроля и обучения персонала, и для внедрения лучших практик в качестве новых стандартов.

CNews: Как ваши клиенты оценивают эффективность внедрения систем, построенных на базе речевых технологий?

Алексей Любимов: Использование платформы речевой аналитики 3i TouchPoint Analytics в контакт-центре Банка Хоум Кредит, по данным самой организации, на 20% повысило удовлетворенность клиентов и на 35% — уровень соблюдения операторами стандартов обслуживания. Современные компании уже давно в своей работе используют различные метрики для оценки, например, потребительской лояльности (NPS) или удовлетворенности клиента (CSAT, CSI).

Кроме того, компании делают постоянные замеры качества работы сотрудников, оценивая ее по различным формальным признакам, например, по времени обработки одного обращения. Кроме того, клиенты своими глазами видят, как меняется работа подразделений. Так, в Банке Хоум Кредит после внедрения речевой аналитики конверсия звонков в продажи увеличилась вдвое. Банк получил современный аналитический инструмент, с помощью которого можно оценить эффективность маркетинговых акций, обнаружить новые возможности для модернизации.

CNews: Люди для общения с компаниями все чаще используют не телефон, а чаты или социальные сети. Могут ли ваши продукты анализировать общение и в этих каналах коммуникации?

Алексей Любимов: Компания 3iTech начинала с системы обработки текстовой информации и интеллектуального поиска. И мы предлагаем омниканальные решения, через которые можно пропускать не только телефонные разговоры, но и переписку в электронной почте и мессенджерах, а также комментарии в социальных сетях. Системе речевой аналитики все равно, каким конкретным способом клиент обратился в банк, в техподдержку оператора или к администратору гостиницы. Сегодня до 30% обращений от пользователей приходят в текстовом виде.

Например, проект в одном из старейших российских онлайн-гипермаркетов «Холодильник.ру» предполагал, что система будет работать как со звонками по телефону, так и с обращениями в Telegram, Viber, WhatsApp, «ВКонтакте», Facebook и веб-виджете интернет-магазина. В Банке Хоум Кредит также обрабатываются все цифровые каналы коммуникации — как голосовые, так и текстовые.

CNews: А дополнительную полезную для бизнеса информацию можно извлекать из общения сотрудников компаний с клиентами?

Алексей Любимов: Безусловно! Технологии 3iTech позволяют вылавливать смысл из текстов и находить неочевидные связи. Например, для онлайн-магазина «Холодильник.ру» система будет в автоматическом режиме искать связь между рекламируемыми товарами и обращениями в контакт-центр. Это даст возможность измерять спрос на товары и оценивать эффективность рекламных кампаний.

CNews: Какие задачи вы ставите перед компанией в долгосрочной перспективе?

Алексей Любимов: Планов много, поэтому поделюсь только наиболее амбициозными. В 3iTech создана научная лаборатория, в которой исследуется эффективность различных подходов к распознаванию речи. У нас запущено промышленное обучение нейросетей, есть собственная поисковая система и платформа распределенной обработки неструктурированных данных. Наша предельная задача — создание виртуального мыслящего организма: это будет глубокий искусственный интеллект, неотличимый в общении от живого человека. Надеемся, все получится.