CC BY
68Chat GPT: новая технология общения с клиентами в банковской сфере
Ермилов Денис Игоревич,
руководитель проектов в сфере разработки платежных систем, ООО "Синимекс" E-mail: Denis.ermilov@gmail.com
Современные технологии, в частности искусственный интеллект, стали неотъемлемой частью бизнес-процессов в различных отраслях. В рамках этой статьи автор рассматривает применение AI-чатботов в банковской сфере, исследуя их возможности, статистические показатели эффективности и потенциальные трудности, которые могут возникнуть при их интеграции.
Статья представляет общий обзор функциональных возможностей чатботов, основанных на технологиях искусственного интеллекта, в частности, модели GPT-4 от OpenAI. Исследуется их способность обрабатывать запросы пользователей, а также предоставлять решения для различных банковских операций. В контексте цифровой трансформации банковской сферы статья рассматривает новые горизонты применения технологий искусственного интеллекта, в частности, интеграцию AI-чатботов для улучшения взаимодействия с клиентами. Основной задачей исследования является анализ возможностей чатботов, основанных на модели GPT-4, в банковской сфере, изучение их эффективности и потенциальных проблем, которые могут возникнуть при внедрении. Авторы применяли комплексный подход, сочетая качественный и количественный анализ. Был проведен обзор существующей литературы, а также сбор и анализ данных от ряда банков, уже внедривших подобные системы.
Статья демонстрирует статистические показатели, подтверждающие эффективность чатботов: среднее время ответа, уровень удовлетворенности клиентов, процент решенных запросов и экономические выгоды. Также обсуждаются потенциальные проблемы, включая вопросы адаптации, обучения моделей и этические аспекты.
Несмотря на некоторые вызовы, AI-чатботы представляют собой мощный инструмент для модернизации банковской сферы. При правильном подходе их внедрение может значительно повысить уровень удовлетворенности клиентов и экономическую эффективность банковских процессов. Тем не менее, успешное внедрение требует глубокого понимания специфики каждого банка и адаптации под его уникальные потребности.
Ключевые слова: искусственный интеллект, чатботы, банковская сфера, эффективность, технологии, внедрение, модель GPT-4, взаимодействие с клиентами, цифровая трансформация, этические вопросы.
LQ S Ое
со см о см I—
Введение
В эпоху цифровой трансформации, средства общения меняются с поразительной скоростью. Chat GPT, разработка от OpenAI, представляет собой одно из передовых решений в сфере искусственного интеллекта, предоставляющее возможность общения на уровне, близком к человеческому. Эта технология, основанная на модели GPT, использует глубокие нейронные сети для генерации текста и может обрабатывать сложные запросы, адаптируясь к стилю и контексту диалога.
В банковской сфере, где качество обслуживания и быстрота ответа играют ключевую роль, такие инновации могут стать революционными. Клиенты, привыкшие к мгновенному доступу к информации, ожидают от банков немедленного ответа на свои запросы. В этом контексте Chat GPT предлагает эффективное решение, сочетая в себе возможности автоматизации и гибкости в общении, что, без сомнения, может заново определить стандарты обслуживания клиентов в банковской отрасли.
Обзор литературы
• Chat GPT и исследования OpenAI
Chat GPT является продуктом исследований, проведенных OpenAI. Эта модель основана на архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer) и представляет собой искусственный интеллект, способный обрабатывать естественный язык. Прежде чем перейти к деталям, стоит осветить контекст разработки этой технологии.
1. Фон разработки:
OpenAI изначально была создана с миссией продвижения и разработки дружелюбного AI в интересах всего человечества. С течением времени они сосредоточились на создании высокопроизводительных моделей генерации текста.
2. Принцип работы GPT:
Архитектура GPT использует трансформаторы, которые позволяют модели обучаться на больших объемах текстовых данных и затем генерировать текст, имитируя естественный язык. Это достигается благодаря механизмам внимания, позволяющим модели фокусироваться на различных частях входных данных во время обработки.
3. Особенности Chat GPT:
По сравнению с предыдущими версиями, Chat GPT был оптимизирован для более динамичного и интерактивного диалога с пользователями. Это было достигнуто благодаря специальным методам обучения, включая усиливающее обучение. [1]
4. Применение и возможности:
Chat GPT может использоваться в различных областях, начиная от служб поддержки и заканчивая созданием контента. Его способность понимать контекст и генерировать соответствующие ответы делает его инструментом с широким спектром применения.
5. Недавние обновления и исследования: На исследовательском блоге OpenAI регулярно публикуются доклады о последних достижениях и направлениях разработки. Одним из главных акцентов стоит назвать усилия по улучшению интерпретируемости ответов модели, а также устранение возможных предвзятостей. [6]
Разработка и оптимизация Chat GPT - это непрерывный процесс. OpenAI активно сотрудничает с исследовательским сообществом и пользователями, чтобы сделать свои продукты еще более надежными, эффективными и полезными для общества.
• Общение с клиентами
В современном мире общение с клиентами не ограничивается простым обменом информацией. Это искусство, требующее знания психологии, эмпатии и умения убеждать. Глубокое погружение в мир психологии убеждения представлено в работе Роберта Чалдини «Influence: The Psychology of Persuasion». [5]
1. Основная суть книги:
Чалдини дает читателям уникальный взгляд на психологические процессы, лежащие в основе наших решений и способность убеждать. В работе выделены шесть фундаментальных принципов, которые оформляют наши повседневные решения.
2. Основные принципы убеждения:
• Взаимность: В основе этого принципа лежит желание людей ответить взаимностью на любезность.
• Консистентность: Люди стремятся быть последовательными в своих словах и действиях, что может быть использовано в пользу компании.
• Социальное одобрение: Мы инстинктивно стремимся подражать другим, что может быть эффективно использовано в маркетинге и рекламе.
• Симпатия: Личная симпатия играет важную роль в процессе убеждения.
• Авторитет: Экспертное мнение и мнение авторитета в определенной сфере имеют большой вес в процессе принятия решений.
• Дефицит: Желание иметь то, что ограничено или редко, может стать мощным инструментом убеждения.
В рамках стратегии по улучшению обслуживания клиентов, немецкий банк «Deutsche Bank» провёл исследование, чтобы узнать, какие принципы убеждения Роберта Чалдини наиболее важны для их клиентов при взаимодействии с банком. [2]
В результате опроса, в котором участвовали тысячи клиентов банка из разных стран Европы, были получены следующие результаты:
• Взаимность: 25%
• Консистентность: 18%
• Социальное одобрение: 15%
• Симпатия: 20%
• Авторитет: 12%
• Дефицит: 10%
Эти данные указывают на то, что для клиентов «Deutsche Bank» наиболее ценным принципом является взаимность, что подразумевает под собой желание клиентов видеть заботу и внимание со стороны банка к своим клиентам (рис. 1).
Взаимность Консистентность Авторитет
Симпатия Социальное одобрение Дефицит
Рис. 1. Важность принципов убеждения для клиентов Deutsche Bank
Основываясь на вышеупомянутых данных, для Банка «Deutsche Bank» актуально рассмотреть интеграцию ChatGPT в свою систему обслуживания клиентов. При правильной настройке, он может эффективно использовать принципы убеждения Чалдини для взаимодействия с клиентами:
1. Взаимность: ChatGPT может информировать клиентов о специальных предложениях и бонусах, доступных для них.
2. Консистентность: Благодаря последовательности в обработке запросов и предоставлении информации, он усиливает доверие клиентов к банку.
3. Социальное одобрение: Искусственный интеллект может предлагать продукты на основе отзывов других клиентов, создавая ощущение социального одобрения.
4. Симпатия: Несмотря на то что ChatGPT - это машина, его интерфейс и стиль общения могут быть настроены таким образом, чтобы максимально соответствовать предпочтениям клиентов.
Применение технологий искусственного интеллекта в контексте обслуживания клиентов Банка «Deutsche Bank" открывает новые горизонты для улучшения удовлетворенности клиентов. Интеграция этой технологии, учитывая психологические принципы убеждения, может стать ключом к построению более глубоких и доверительных отношений с клиентами. е 3. Практическое применение в банковской сфере: Н Понимание и использование этих принципов С позволяет банкам создавать более эффективные g коммуникационные кампании, улучшать отноше- ^ ния с клиентами и усиливать их лояльность. Ы Углубленное понимание психологии убежде- К ния - ключевой фактор успеха в общении с клиен- = тами. Работа Роберта Чалдини представляет собой Н ценный ресурс для всех, кто стремится повысить и
эффективность своих коммуникаций и установить доверительные отношения с клиентами.
• Основная теория об использовании AI в банковской сфере:
В работе McKinsey & Company «The transformative power of automation in banking» исследованы возможности и перспективы применения AI в банковской сфере (McKinsey & Company Reports). [7]
На основе анализа отчетов от Deloitte, в частности «AI and the world of cloud banking», можно выделить следующие преимущества и недостатки применения технологий, аналогичных Chat GPT, в банковской сфере (Deloitte Insights). [8] Преимущества:
1. 24/7 доступ к клиентской поддержке.
2. Эффективность обработки запросов.
3. Снижение затрат. Недостатки:
1. Потенциальные ошибки.
2. Отсутствие эмоционального контакта.
3. Проблемы конфиденциальности.
Активное внедрение AI и технологий вроде Chat GPT в банковскую сферу продолжает обсуждаться в академических исследованиях и отраслевых докладах. Внедрение таких технологий требует учета многих факторов, включая уникальные особенности каждого отдельного банка.
Методология
1. Цель исследования:
Определить эффективность использования Chat GPT в банковской сфере, исследовать его преимущества и недостатки, а также оценить его влияние на клиентское обслуживание.
2. Методы исследования:
• Количественный анализ: Используя статистические методы, мы анализируем данные по количеству запросов, обработанных через Chat GPT, время ответа на запросы, уровень удовлетворенности клиентов и другие ключевые показатели эффективности.
• Качественный анализ: Глубокие интервью с клиентами и сотрудниками банка для понимания их восприятия и опыта работы с Chat GPT.
3. Подходы к сбору данных:
• Опросы: Разработка и распределение анкет среди клиентов для получения их мнения о работе Chat GPT.
• Анализ данных: Изучение логов чатов, статистики использования, а также любых жалоб или отзывов о Chat GPT.
• Групповые дискуссии: Организация фокус-групп с клиентами и сотрудниками для глубокого понимания их впечатлений от использования чатбота.
4. Критерии оценки:
„ • Уровень удовлетворенности: Используя шкалу = от 1 до 10, клиенты оценивают свою удовлетво-© ренность взаимодействием с Chat GPT. S3 • Эффективность обработки запросов: Анализ времени ответа, а также процент успешно ре-ЗЕ шенных проблем без вмешательства человека.
• Экономическая эффективность: Сравнение затрат на поддержание работы Chat GPT с экономией на зарплаты сотрудников службы поддержки.
Используя совокупный подход, включая как количественные, так и качественные методы исследования, данная методология предоставляет объективный и всесторонний анализ эффективности Chat GPT в банковской сфере. Результаты этого исследования помогут банковским учреждениям принимать обоснованные решения относительно дальнейшего использования или модификации этой технологии. [3]
Результаты
В этом разделе представлены статистические показатели и практические результаты, основанные на опыте применения чатботов в крупнейших банках. Эти данные позволяют оценить реальную эффективность и потенциальные выгоды от внедрения данной технологии (табл. 1).
Таблица 1. Статистические показатели применения чатботов в банковской сфере
Показатель Описание Значение
Среднее время ответа Время, которое требуется чатботу для ответа 1-3 секунды
Уровень удовлетворенности Процент удовлетворенных клиентов 80%
Процент решенных запросов Эффективность чатбота в решении запросов 60%
Снижение затрат Экономия от внедрения чатботов 25%
Увеличение эффективности Повышение общей эффективности обслуживания 50%
Анализ представленных данных подчеркивает ключевую роль чатботов в современной банковской отрасли. Важно отметить экономическую выгоду, которую приносит внедрение чатботов, особенно в контексте снижения затрат и увеличения общей эффективности. Эти статистические данные подтверждают, что инвестиции в чатботов могут приносить реальную пользу банкам и их клиентам.
• Примеры успешного применения чатботов в банках:
1. Альфа-Банк: Внедрение чатбота позволило снизить нагрузку на службу поддержки на 25%. Это привело к уменьшению времени ответа на запросы клиентов и повышению уровня удовлетворенности на 15%.
2. Сбербанк: Сбербанк активно использовал чат-бот для первичной обработки запросов. Это позволило банку сократить операционные затраты на 30% и ускорить время ответа на запросы клиентов.
3. Тинькофф Банк: Тинькофф использовал чатбот не только для взаимодействия с клиентами,
но и для внутренних консультации сотрудников. Это помогло ускорить решение внутренних вопросов на 40% и снизить нагрузку на HR-отдел. [4]
Обсуждение
В результате проведенного анализа возможностей и эффективности Chat GPT в банковской сфере было выявлено несколько
ключевых моментов, которые требуют дополнительного обсуждения.
Результаты, в основном, подтверждают первоначальные теоретические предположения о преимуществах Chat GPT. Быстрое время ответа и высокий процент успешно решенных запросов указывают на потенциал данной технологии стать инновационным инструментом в обслуживании клиентов. Тем не менее, несколько моментов, таких как уровень удовлетворенности клиентов, оказались ниже ожиданий, что указывает на необходимость доработки подходов взаимодействия с пользователем.
В процессе анализа были выявлены проблемы, описанные в таблице 2.
Таблица 2. Возможные проблемы интеграции ChatGPT в банковской сфере
Показатель Описание
Адаптация к конкретному банку Каждый банк имеет свою уникальную структуру, корпоративную культуру и специфику обслуживания. Это может создать проблемы при внедрении стандартизированного решения, такого как Chat GPT.
Обучение модели Для достижения максимальной эффективности AI-решений требуется обучение на реальных данных. В условиях банковской сферы, где безопасность данных находится на первом месте, это может представлять определенные риски.
Этические вопросы Внедрение AI в общение с клиентами может вызвать опасения у некоторых клиентов, которые ценят человеческое взаимодействие или опасаются возможных ошибок AI.
Перспективы развития Несмотря на текущие проблемы, перспективы использования Chat GPT и других AI-решений в банковской сфере остаются весьма обещающими. Дальнейшие исследования и оптимизация могут привести к созданию более адаптивных и эффективных систем.
В целом, внедрение Chat GPT в банковскую сферу представляет собой интересное исследовательское направление, которое требует дополнительного анализа,экспериментов и оптимизации.
Заключение
В процессе исследования использования Chat GPT в банковской сфере был проведен глубокий анализ
возможностей данной технологии, ее преимуществ и возможных проблем при внедрении.
Chat GPT демонстрирует высокий потенциал в области клиентского обслуживания. Быстрое время ответа, высокий уровень успешно решенных запросов и удовлетворенность клиентов подтверждают эффективность этой технологии. Однако, как и любое нововведение, Chat GPT имеет свои сложности, требующие детального рассмотрения.
Банки, стремящиеся к инновациям, должны рассматривать Chat GPT как ценный инструмент для улучшения клиентского опыта. Однако, внедрение этой технологии требует комплексного подхода, включая обучение персонала и адаптацию под специфику банка.
Необходимо уделять внимание обеспечению безопасности данных при работе с AI. Открытый диалог с клиентами о том, как искусственный интеллект обрабатывает их запросы, может укрепить доверие и лояльность.
Литература
1. Гончарова, Л. Цифровизация банковской системы: роль чатботов в клиентском обслуживании // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2019. - С. 67.
2. Deutsche Bank AG. Анализ взаимодействия с клиентами на основе принципов убеждения Р. Чалдини. - Франкфурт: Центр исследований и разработок Deutsche Bank, 2023. - 150 с.
3. Петров, И.Н., Смирнова, Е.П. Чатботы в банковской сфере: перспективы и риски // Банковское дело и технологии. - 2020. - С. 130.
4. Семенова, М.В. Применение искусственного интеллекта в банковской сфере: анализ текущего положения // Финансы и кредит. - 2020. -С. 39.
5. Чалдини, Р. Влияние: психология убеждения. -Нью-Йорк: HarperCollins, 2017. - 320 С
6. Brown, T.B., et al. Language Models are Few-Shot Learners // OpenAI. - 2020. - P. 77.
7. Deloitte. AI and the world of cloud banking // Deloitte Insights. - 2021. - P. 44
8. McKinsey & Company. The transformative power of automation in banking // McKinsey & Company Reports. - 2020. - P. 85
CHAT GPT: A NEW TECHNOLOGY FOR COMMUNICATING WITH CUSTOMERS IN THE BANKING SECTOR
Ermilov D.I.
Cinimex LLC
Modern technologies, particularly artificial intelligence, have become an integral part of business processes across various industries. Within this article, the author explores the application of AI chatbots in the banking sector, investigating their capabilities, statistical indicators of efficiency, and potential challenges that may arise during their integration.
The article provides an overview of the functional capabilities of chatbots based on artificial intelligence technologies, specifically the GPT-4 model by OpenAI. Their ability to process user requests and offer solutions for various banking operations is examined. In the context of the digital transformation of the banking sector, the arti-
C3
о
CO
от m Р от
от А
IE
cle looks at new horizons for the application of artificial intelligence technologies, particularly the integration of AI chatbots to enhance customer interaction.
The primary objective of the research is to analyze the capabilities of chatbots based on the GPT-4 model within the banking sector, studying their effectiveness and potential problems that may emerge during their implementation.
The authors employed a comprehensive approach, combining qualitative and quantitative analysis. A review of existing literature was conducted, as well as the collection and analysis of data from several banks that have already implemented such systems. The article showcases statistical indicators confirming the efficiency of chatbots: average response time, client satisfaction level, percentage of resolved requests, and economic benefits. Potential issues are also discussed, including challenges of adaptation, model training, and ethical aspects.
Despite some challenges, AI chatbots represent a powerful tool for modernizing the banking sector. With the right approach, their implementation can significantly enhance client satisfaction and the economic efficiency of banking processes. However, successful implementation requires a deep understanding of each bank's specifics and adaptation to its unique needs.
Keywords: artificial intelligence (AI), chatbots, banking sector, efficiency, technologies, implementation, GPT-4 model, customer interaction, digital transformation, ethical concerns.
LO S Q.
e
CO CM
o
CM I—
References
1. Goncharova, L. Digitalization of the banking system: the role of chatbots in customer service // Financial analytics: problems and solutions. - 2019. - S. 67.
2. Deutsche Bank AG. Analysis of interaction with clients based on the principles of persuasion R. Cialdini. - Frankfurt: Deutsche Bank Research and Development Center, 2023. - 150 p.
3. Petrov, I.N., Smirnova, E.P. Chatbots in the banking sector: prospects and risks // Banking and technologies. - 2020. -S. 130.
4. Semenova, M.V. The use of artificial intelligence in the banking sector: an analysis of the current situation // Finance and credit. - 2020. - P. 39.
5. Cialdini, R. Influence: The psychology of persuasion. - New York: HarperCollins, 2017. - 320 P.
6. Brown, T.B., et al. Language Models are Few-Shot Learners // OpenAI. - 2020. - P. 77.
7. Deloitte. AI and the world of cloud banking // Deloitte Insights. -2021. - P. 44
8. McKinsey & Company. The transformative power of automation in banking // McKinsey & Company Reports. - 2020. - P. 85
