Home Case Studies
O kliencie
Crédit Agricole to uniwersalny bank międzynarodowy, który od blisko 20 lat funkcjonuje w Polsce.
Crédit Agricole Bank Polska jest jednym z najczęściej polecanych banków w naszym kraju. Działa on w obszarze bankowości detalicznej, korporacyjnej, rolniczej, małych i średnich przedsiębiorstw oraz w obszarze Consumer Finance.
Crédit Agricole Bank Polska jest częścią Grupy Crédit Agricole, która znajduje się wśród 10 największych banków na świecie pod względem wartości aktywów. Grupa ta działa w 47 krajach na świecie i obsługuje ponad 53 milionów klientów.
Crédit Agricole Bank Polska stanął przed wyzwaniami związanymi z poprawą efektywności w zakresie przypisywania spraw klientów, nadawania im priorytetów oraz przygotowywania odpowiedzi.
Crédit Agricole Bank Polska jest to nasz wieloletni partner biznesowy, którego skutecznie wspieramy w zakresie rozwiązań technologicznych. Tym razem bank zwrócił się do nas z wyzwaniami dot. obsługi pism klientów. Pierwsze to klasyfikacja dokumentów przychodzących. Ręczna obsługa dużej ilości wniosków powoduje, że są przypisywane do niewłaściwych kategorii w systemie firmy. To rodzi konsekwencje w postaci opóźnień w obsłudze pism, potencjalnych kar finansowych ze strony organów regulacyjnych (np. z powodu niedotrzymania terminu odpowiedzi) oraz zmniejszenie wskaźnika utrzymania zadowolenia klienta.
Drugim wyzwaniem było ustalenie priorytetów pod kątem odpowiedzi na pisma klientów. Wpływające dokumenty obejmują nie tylko szeroki zakres kwestii do rozwiązania, ale również różny stopień natężenia emocji klientów (np. klient proszący o pomoc vs. klient niezadowolony z usługi). Konieczność oceny tych dwóch kwestii przez człowieka wymusza dużą czasochłonność tego zadania, a to z kolei wpływa na czas obsługi wniosków.
Trzecie wyzwanie wiązało się z przygotowywaniem odpowiedzi na pisma klientów. Jest to długi i żmudny proces; warto też zaznaczyć, że przygotowanie odpowiedzi na pismo niestandardowe zabiera 2,5 razy więcej czasu niż w przypadku wniosków standardowych.
zmniejszenie ryzyka błędnej dekretacji pism w systemie wewnętrznym banku
eliminacja ryzyka utknięcia wniosku na jednym z etapów realizacji
zmniejszenie długiego czasu odpowiedzi na wnioski klientów
zwiększenie poprawności i dokładności odpowiedzi na pisma standardowe i niestandardowe
przyspieszenie ustalania priorytetów w oparciu o rodzaj sprawy i natężenie emocji
zautomatyzowanie dyspozycji dotychczas realizowanych ręcznie
Rozwiązanie
ROC3 to innowacyjne rozwiązanie, które wspiera proces obsługi reklamacji i wniosków oraz inne procesy posprzedażowe. W tym celu wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI), zwłaszcza algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP), generowanie języka naturalnego (NLG) oraz uczenia maszynowego (ML).
Celem zastosowania ROC3 jest skrócenie przygotowywania odpowiedzi do klienta (nawet o 50%), pełna automatyzacja operacji standardowych niezależnie od stylu i formatu wniosku od klienta. Poza tym rozwiązanie zamienia nieustrukturyzowane dane w pismach przychodzących w wiedzę o kliencie (np. satysfakcja z usług lub obsługi klienta). Dodatkowym atutem jest możliwość samodzielnego rozpoznania niektórych spraw przez system i wydania odpowiednich dyspozycji, np. wycofanie zgód marketingowych na prośbę klienta. W takich przypadkach nie jest wymagany czas ani uwaga pracownika. Osiągnięcie tego poziomu automatyzacji gwarantują trzy podstawowe moduły ROC3: Ekstraktor, Klasyfikator oraz Generator.
Znaczące skrócenie czasu obsługi reklamacji i wniosków oraz zwiększenie satysfakcji klientów Crédit Agricole w obszarze procesów posprzedażowych
Automatyzacja części zadań pracowników Back Office w celu wyeliminowania błędów w kategoryzacji spraw oraz odciążenia w zakresie czynności powtarzalnych, aby pracownicy mogli zająć się zadaniami wymagającymi ludzkiej kreatywności i decyzyjności
Skrócenie SLA (nawet o 50%) dzięki predefiniowanym odpowiedziom, nawet dla spraw nietypowych
Standaryzacja odpowiedzi oraz zapewnienie zgodności z zasadami prostej pisowni, aby zapewnić łatwiejszą do zrozumienia komunikację z klientami
Odczytywanie intencji klientów w zakresie realizacji oczywistych dyspozycji klientów przez roboty (RPA) w miejsce angażowania pracowników
Jak to zrobiliśmy?
zespół na stałe współpracujący z CA, odpowiedzialny za wypracowanie architektury IT, CI/CD (DevOps)
zespół data science i architektów AI, odpowiedzialny za całość wdrożenia, algorytmy AI oraz MLOps
Dyrektor Departamentu Rozwoju Jakości Obsługi Klienta
Dyrektor ds. innowacji
Lider w Biurze Rzecznika Klienta
Configuration Management Senior IT Specialist
Starszy Specjalista Robotyzacji Procesów Biznesowych
Data Scientist
Inżynier ds. uczenia maszynowego
Specjalista ds. DevOps
Specjalista ds. NLP
Ze względu na innowacyjny charakter projektu wspólnie zdecydowaliśmy, że najlepszym rozwiązaniem będzie realizacja z wykorzystaniem metodyki zwinnej (Agile). Metodyka ta z założenia miała przełożyć się na szybkie wdrożenie oprogramowania oraz ścisłą współpracę pomiędzy zespołami. Iteracyjny tryb pracy pozwolił na elastyczność wdrażania produktu.
W ramach tego projektu wspólnie z zespołem CABP rozbudowaliśmy system Remedy, który służy bankowi do zarządzania całością procesu obsługi posprzedażowej klienta. W tym systemie osadziliśmy Widżet, tj. AI Writing Assistant (asystent wspierający pisanie, oparty na sztucznej inteligencji).
Dodatkowo Remedy korzysta z wszelkich klasyfikatorów i ekstraktorów informacji. Umieszcza on materiały po ekstrakcji we własnej bazie danych. Widżet ostatecznie generuje gotowy do wydruku plik DOCX, w którym umieszczony jest podpis pracownika i dane osobowe klienta.
Prace przebiegały – zgodnie z metodyką Agile – w dwutygodniowych iteracjach, których rezultatem były kolejne wersje aplikacji, dostarczające nowe funkcjonalności. Zespoły cyklicznie spotykały się na warsztatach, których celem było przeglądanie efektów prac i ich omawianie. Wspólnie doprecyzowaliśmy wymagania dotyczące kolejnych etapów wdrożenia.
Jak działa system?
Stosując ROC3, pracownicy mogą zaoszczędzić wiele czasu i energii na obowiązkach takich jak przyjmowanie i klasyfikacja pism od klientów, nadawanie im priorytetów oraz przygotowywanie tekstu odpowiedzi. System wykona większość tych zadań za nich, natomiast pracownicy muszą jedynie zweryfikować przygotowane dokumenty. ROC3 zawiera 3 główne moduły, z których każdy odpowiada za konkretny etap pracy z pismami od klientów: Ekstraktor, Klasyfikator i Generator.
Przyjmowanie i wstępna analiza dokumentów
Klasyfikacja i nadawanie priorytetów
Wsparcie przy układaniu treści odpowiedzi
Od czasu wprowadzenia ROC3 do systemu Credit Agricole Bank Polska może cieszyć się szeregiem korzyści. Przede wszystkim zmniejszył się czas odpowiedzi na pisma. W przypadku prostych dyspozycji klienci dostają odpowiedź od razu, bo system samodzielnie realizuje ich prośby. Trudniejsze sprawy, w tym niestandardowe, również realizowane są szybciej niż dotychczas (aż o 50%). Wpływa to korzystnie na poziom zadowolenia klienta.
Drugą ważną dla Credit Agricole Bank Polska jest zachowanie zgodności z regulacjami narzucanymi przez organa takie jak Komisja Nadzoru Finansowego. Dotyczy to między innymi zasad rozpatrywania wniosków, które są określone w konkretnej ustawie prawnej. Dzięki przyspieszeniu przetwarzania pism od klientów bank ma gwarancję dotrzymania terminów usług SLA oraz uniknięcia kar finansowych nakładanych przez KNF.
Ostatnią ważną kwestią jest zwiększenie poprawności odpowiedzi oraz wzrost zadowolenia klientów. Połączone siły pracowników banku i ROC3 sprawiają, że odpowiedzi są redagowane w sposób prawidłowy. Ponadto wszystkie kwestie poruszane przez klienta zostaną uwzględnione i należycie potraktowane (żadna kwestia nie umknie sztucznej inteligencji). Poprawnie napisane odpowiedzi, które odnoszą się właściwie się do sprawy klienta wpływają korzystnie na wizerunek banku oraz chęć klientów do kontynuowania współpracy.
Skontaktuj się z nami
Business Development Specialist
Nasz zespół pozostaje do Twojej dyspozycji w dni robocze od poniedziałku do piątku w godzinach od 8:00 do 17:00. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje pytania!