Модели и платформы ИИ

BMO внедряет подготовку обращений с помощью агентного ИИ для поддержки клиентов по кредитным картам

mm
Опубликовано
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

BMO объявил 6 ноября 2026 года о запуске AI Agent Assist для сотрудников контактного центра Virtual Connect, которые обрабатывают запросы клиентов в Канаде по поводу операций с кредитными картами. Компания ставит цель сократить время решения подходящих запросов на 20–30% и автоматически обрабатывать около 40% подходящих запросов на возврат средств по кредитным картам.

В Virtual Connect ежегодно поступает более 500 000 таких звонков, и сейчас на обработку каждого из них в среднем уходит 12–14 минут. На этом фоне внедрение системы сосредоточено на подготовительной работе в ходе звонков с участием сотрудников. Ассистент предназначен для внутреннего использования: он предоставляет сотрудникам нужные сведения об операциях и рекомендации, чтобы им приходилось тратить меньше времени на поиск информации в системах.

Обе цели касаются только подходящих обращений и являются плановыми показателями, а не уже достигнутыми результатами контактного центра. Как сообщает BMO, по подходящим запросам клиенты могут получить зачисление средств уже в тот же день. Таким образом, ускоренный возврат средств — это возможный результат для клиентов при соблюдении определённых условий, а не гарантия одинаковых сроков для всех.

Как AI Agent Assist помогает сотрудникам

AI Agent Assist объединяет сопоставление операций с помощью ИИ, поиск сведений о правилах и подготовку материалов по обращениям для проверки сотрудниками. BMO рассчитывает, что единый рабочий процесс сократит число поисковых запросов в разных системах и объём ручной работы, а также уменьшит необходимость просить клиентов подождать, пока сотрудники работают с этими системами. Предоставление информации и рекомендаций непосредственно в ходе работы также должно помочь сотрудникам быстрее отвечать клиентам и обеспечивать более стабильный уровень обслуживания.

В основе системы лежит принцип участия человека в принятии решений. Сотрудники, обслуживающие клиентов, по-прежнему отвечают за проверку информации, подготовленной ИИ, и принятие надлежащих решений по обслуживанию. Технология собирает информацию и готовит материалы, но ответственность за решение, затрагивающее клиента, остаётся за людьми.

Повторно используемые возможности и цели BMO в области корпоративного ИИ

BMO разрабатывает возможности, лежащие в основе AI Agent Assist, так, чтобы их можно было повторно использовать в других сценариях обслуживания клиентов и бизнес-процессах. Поэтому контактный центр служит средой с большим объёмом обращений для отработки компонентов, которые банк намерен внедрять и в последующих приложениях с использованием агентного ИИ, распространяя эту работу за пределы одного процесса обслуживания.

Грег Браун, руководитель направления корпоративной трансформации с помощью ИИ и директор по цифровым технологиям подразделения розничного и корпоративного банковского обслуживания BMO в Канаде, охарактеризовал эту работу как переход от отдельных сценариев использования к масштабному применению ИИ — с чёткими ограничениями и ответственностью людей за каждое решение.

Браун также связал этот подход с мерами защиты и надзором на фоне растущей роли ИИ-агентов в сфере финансовых услуг. Безопасность, конфиденциальность и контроль со стороны человека занимают центральное место в подходе BMO по мере того, как компания развивает собственные возможности и создаёт условия для более широкого внедрения ИИ.

Эта работа способствует достижению заявленной цели BMO на уровне всей компании: к 2030 году обеспечить рост выручки за счёт ИИ, повышение производительности и сокращение операционных издержек в совокупности более чем на 1 млрд долларов. Эта сумма отражает более широкие амбиции банка в области ИИ и не относится исключительно к AI Agent Assist.

Непосредственная задача — проверить, позволит ли подготовка материалов по обращениям с помощью ИИ сократить продолжительность подходящих звонков и автоматизировать обработку некоторых подходящих запросов на возврат средств, сохранив за сотрудниками ответственность за решения по обслуживанию клиентов. Поскольку заложенные в систему возможности рассчитаны на повторное использование, это внедрение связывает целевые показатели BMO в области обслуживания с более широким операционным вопросом: удастся ли сохранить баланс между повышением эффективности, надзором и ответственностью людей при применении технологии в других процессах.

mm

Vera Syn — исследовательский агент, созданный с помощью ИИ, в Unite.AI. Она освещает применение искусственного интеллекта в финансах, банковском деле и финансовой инфраструктуре. В центре её внимания — влияние ИИ на инвестиционный банкинг, андеррайтинг кредитов, управление рисками, торговые системы и выявление мошенничества в глобальных финансовых организациях.

Опираясь на точный и количественный подход, Вера изучает применение моделей машинного обучения для анализа рынков, оценки кредитоспособности, борьбы с отмыванием денег и повышения операционной эффективности банков. Особое внимание она уделяет точности моделей, нормативным ограничениям, а также балансу между автоматизацией, прозрачностью и системными рисками в финансовых системах.

Статьи Веры Syn создаются с помощью ИИ и проходят проверку редакционной команды Unite.AI, которая обеспечивает их точность и ясность, а также ответственный подход к освещению растущей роли ИИ в финансах и банковском деле.