Сервисы телефонии, оптимизации дозвонов и проверки номеров: обзор решений для взыскателей

В сегменте взыскания особое значение приобретает способность голосовых помощников не только сообщать информацию о долге, но и доводить коммуникацию до конкретного результата — например, договоренности о погашении задолженности.

На такие задачи ориентирован RoboVoice — голосовой робот для автоматизации исходящего обзвона. Он напоминает о задолженности, обрабатывает типовые возражения и может направлять платежную ссылку непосредственно во время разговора.

Как рассказал «Рынку Взыскания» Иван Мельников, директор по продуктам ROBIN и Robovoice компании SL Soft fabricaONE.AI (акционер — ГК Softline), автоматизация особенно востребована в работе с ранней просрочкой, где необходимо совершать большое количество однотипных звонков. Голосовой агент может напоминать о платеже, информировать о возникшей задолженности, согласовывать дату погашения и предлагать варианты оплаты. Результаты контакта, включая обещание платежа и причину отказа, фиксируются в CRM, что позволяет выстраивать дальнейшую работу с должником.

Эксперт отмечает, что агент-коллектор способен одновременно вести более 1000 звонков, а конверсия в согласие на оплату сопоставима с результатами операторов. При этом автоматизация снижает эмоциональную нагрузку на сотрудников, которым больше не приходится самостоятельно проводить все стрессовые переговоры.

В качестве примера Мельников приводит опыт УК «КЕМБРИДЖ сервис», автоматизировавшей взыскание задолженности за услуги ЖКХ с помощью Robovoice. После внедрения более 80% должников стали отвечать на звонок и дослушивать уведомление, а стоимость минуты коммуникации сократилась в пять раз. Голосовой агент сообщает о долге, уточняет дату оплаты, рассказывает о возможности рассрочки и при необходимости переводит разговор на оператора.

При этом, подчеркивает Мельников, во взыскании важно сочетать гибкость диалога с контролем его содержания. В Robovoice для этого используются как алгоритмические сценарии с заранее записанными репликами, так и большие языковые модели. Платформа позволяет настраивать сценарии без программирования, работать в облаке или закрытом контуре заказчика и подключать корпоративную базу знаний. Дополнительный модуль речевой аналитики проверяет звонки операторов на соблюдение скриптов, корректность формулировок и фиксацию договоренностей.

Как отмечает Иван Мельников, директор по продуктам ROBIN и Robovoice компании SL Soft fabricaONE.AI, автоматизация взыскания должна включать не только совершение звонков, но и контроль качества коммуникаций.

По его словам, речевая аналитика позволяет проверять разговоры по заданному заказчиком чек-листу: соблюдены ли обязательные этапы скрипта, отсутствуют ли недопустимые формулировки, давление или грубость, зафиксированы ли договоренности о погашении задолженности.

В отличие от выборочного прослушивания записей, автоматизированный анализ дает руководителю картину по всем обработанным звонкам. Это помогает контролировать соблюдение требований законодательства, разбирать жалобы и определять, какие сценарии стоит автоматизировать, а какие достаточно скорректировать.

Кроме того, на основе результатов аналитики можно создавать персонализированные тренажеры, позволяющие операторам отрабатывать выявленные слабые места.

Таким образом, инструменты оптимизации дозвона и работы операторов позволяют управлять не только количеством совершенных звонков, но и качеством всей коммуникационной цепочки — от выбора контакта до анализа достигнутых договоренностей.

Полный текст статьи читайте по ссылке