Моделирование бизнес-процессов в банке: интеграция чат-ботов и AI-ассистентов в процессы клиентского обслуживания

В современных моделях бизнеса особую значимость приобретают интеллектуальные системы взаимодействия с клиентами, основанные на интеграции чат-ботов и AI-ассистентов. Такие технологии позволяют повысить качество обслуживания, сократить время отклика и снизить нагрузку на сотрудников контактных центров [1, с. 67-75]. Особенно остро эта потребность проявляется в финансово-технологическом секторе, где клиенты ожидают мгновенной поддержки, персонализированных решений и высокой точности ответов. Автоматизация коммуникационных процессов с помощью искусственного интеллекта способствует не только оптимизации затрат, но и укреплению доверия клиентов к бренду [2].

В данной работе в качестве объекта исследования рассматривается Ozon Банк – современный финансово-технологический институт, входящий в экосистему Ozon. Организация активно внедряет цифровые решения, направленные на создание высокотехнологичной и клиентоориентированной среды. Одним из приоритетных направлений развития является использование чат-ботов и AI-ассистентов в процессах клиентского взаимодействия. Эти инструменты интегрированы в контактные каналы банка – мобильное приложение, онлайн-чат, социальные сети и мессенджеры. Благодаря этому обеспечивается круглосуточная поддержка клиентов, оперативное решение типовых запросов и сокращение времени ожидания при обращении.

AI-ассистенты Ozon Банк функционируют на основе технологий обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Они способны анализировать контекст обращений, определять намерения пользователя, классифицировать запросы и предлагать релевантные решения без участия оператора. В случае сложных сценариев обращения автоматически перенаправляются на профильных специалистов, при этом сохраняется вся история диалога, что повышает эффективность последующего обслуживания.

Текущая архитектура системы клиентской поддержки в Ozon Банк включает модули аналитики диалогов, интеграцию с внутренними базами знаний, а также системы предиктивной аналитики, позволяющие прогнозировать потребности клиентов [3, 4]. Однако анализ существующих бизнес-процессов показал, что ряд этапов, включая обработку сложных кейсов, обновление знаний и маршрутизацию запросов, требует дополнительной автоматизации и оптимизации [5, с. 5-15].

Для повышения эффективности обслуживания и минимизации человеческого фактора предлагается внедрить единую интеллектуальную платформу взаимодействия, объединяющую чат-ботов, AI-ассистентов и систему анализа клиентских данных. Такая платформа обеспечит автоматическое обучение на основе накопленного опыта, персонализацию диалогов и расширение возможностей самообслуживания клиентов.

Моделирование бизнес-процессов с использованием нотации BPMN 2.0 позволяет детально описать текущую архитектуру взаимодействия («AS-IS») и разработать целевую модель («TO-BE»), в которой процессы интеграции чат-ботов и AI-ассистентов становятся центральным элементом клиентского обслуживания [6; 7, с. 86-134; 8]. Модель «AS-IS» отражает разрозненность каналов коммуникации и частичную автоматизацию, в то время как модель «TO-BE» демонстрирует единый поток обработки запросов, где интеллектуальные агенты играют ключевую роль в маршрутизации и ответах.

На рисунке 1 представлена модель «AS-IS» существующего процесса клиентского обслуживания, в которой оператор контактного центра выполняет большую часть задач вручную. На рисунке 2 показана модель «TO-BE», где значительная часть взаимодействий автоматизирована с использованием чат-ботов и AI-ассистентов, а роль сотрудников сводится к решению нестандартных ситуаций и контролю качества обслуживания.

Рис. 1. Модель AS-IS процесса клиентского обслуживания в Ozon Bank до внедрения AI-ассистента

Рис. 2. Модель TO-BE процесса клиентского обслуживания в Ozon Bank после интеграции чат-бота и AI-ассистента

Реализация предложенной модели позволит банку повысить скорость обработки обращений, снизить операционные издержки и улучшить клиентский опыт [9, с. 31-40]. Автоматизация коммуникаций и применение искусственного интеллекта создают основу для интеллектуальной экосистемы обслуживания, в которой каждая операция – от запроса баланса до открытия счёта – становится частью единого цифрового взаимодействия.

Таким образом, в результате проведенного исследования определены ключевые этапы интеграции чат-ботов и AI-ассистентов в процессы клиентского обслуживания банка, выявлены проблемные зоны существующей системы и предложена целевая модель её оптимизации. Полученные результаты подтверждают, что использование технологий искусственного интеллекта является стратегическим направлением развития сервисной инфраструктуры финансовых организаций, обеспечивая их конкурентоспособность в цифровой экономике.