Цифровой сотрудник
для автоматизации
взыскания задолженности
в мессенджере MAX
Разработали цифрового сотрудника для автоматизации первой линии взыскания задолженности. Чат-бот самостоятельно ведет диалоги с должниками в мессенджере MAX, отвечает на вопросы, учитывает историю взаимодействия и фиксирует договоренности. Помогает снизить нагрузку на специалистов первой линии.
Проблема
Первая линия взыскания включает большое количество повторяющихся коммуникаций. Специалисты напоминают о задолженности, отвечают на типовые вопросы, фиксируют обещания оплаты и возвращаются к ранее начатым диалогам.
Для автоматизации такого процесса недостаточно обычного чат-бота со сценариями. Если пользователь задает вопрос вне предусмотренного сценария, меняет тему разговора или возвращается к переписке спустя несколько дней, классический бот может потерять контекст.
Нужно было разработать ИИ-агента для бизнеса, который сможет самостоятельно вести диалог с должником в мессенджере MAX, учитывать историю взаимодействия и при этом соблюдать требования законодательства и внутренние правила коммуникации.
Для автоматизации такого процесса недостаточно обычного чат-бота со сценариями. Если пользователь задает вопрос вне предусмотренного сценария, меняет тему разговора или возвращается к переписке спустя несколько дней, классический бот может потерять контекст.
Нужно было разработать ИИ-агента для бизнеса, который сможет самостоятельно вести диалог с должником в мессенджере MAX, учитывать историю взаимодействия и при этом соблюдать требования законодательства и внутренние правила коммуникации.
Решение
Перед формированием каждого ответа система анализирует доступную информацию о должнике, историю предыдущих коммуникаций, текущий этап взыскания и правила взаимодействия. На основе этих данных LLM определяет намерение пользователя и формирует следующий ответ.
В результате цифровой сотрудник может поддерживать диалог без жесткой привязки к заранее заданному дереву сценариев. Если должник задает уточняющий вопрос, меняет тему или возвращается к разговору спустя время, агент продолжает коммуникацию с учетом накопленного контекста.
При необходимости диалог передается специалисту. Оператор получает не только сообщение пользователя, но и контекст предыдущего общения, включая ключевые договоренности.
В результате цифровой сотрудник может поддерживать диалог без жесткой привязки к заранее заданному дереву сценариев. Если должник задает уточняющий вопрос, меняет тему или возвращается к разговору спустя время, агент продолжает коммуникацию с учетом накопленного контекста.
При необходимости диалог передается специалисту. Оператор получает не только сообщение пользователя, но и контекст предыдущего общения, включая ключевые договоренности.
Как работает агент
Перед началом коммуникации система проверяет данные и ограничения, связанные с взаимодействием с должником: часовой пояс, допустимое время контакта, историю обращений и другие параметры.
При обработке каждого сообщения агент использует несколько источников информации:
На основе этого контекста LLM определяет намерение пользователя и формирует ответ.
Например, если должник сообщает, что готов погасить задолженность через несколько дней, система фиксирует договоренность и дату обещанного платежа. При следующем обращении эта информация учитывается в продолжении диалога.
Если сообщение требует участия специалиста — например, пользователь запрашивает оператора или возникает ситуация, выходящая за рамки автоматического общения, — агент передает диалог сотруднику вместе с краткой сводкой предыдущей коммуникации.
При обработке каждого сообщения агент использует несколько источников информации:
- данные досье должника;
- историю предыдущих коммуникаций;
- текущий этап взыскания;
- договоренности, достигнутые в предыдущих диалогах;
- внутренние правила взаимодействия;
- требования 230-ФЗ.
На основе этого контекста LLM определяет намерение пользователя и формирует ответ.
Например, если должник сообщает, что готов погасить задолженность через несколько дней, система фиксирует договоренность и дату обещанного платежа. При следующем обращении эта информация учитывается в продолжении диалога.
Если сообщение требует участия специалиста — например, пользователь запрашивает оператора или возникает ситуация, выходящая за рамки автоматического общения, — агент передает диалог сотруднику вместе с краткой сводкой предыдущей коммуникации.
Контроль требований 230-ФЗ
Для автоматизации взыскания важно контролировать не только содержание диалога, но и допустимые параметры взаимодействия. В решении реализован отдельный механизм контроля, который проверяет сообщения перед отправкой, учитывает требования 230-ФЗ и внутренние правила заказчика.
Система контролирует:
Система контролирует:
- допустимое время взаимодействия;
- количество контактов с должником;
- содержание формируемого ответа;
- соответствие коммуникации установленным ограничениям.
Результат
Заказчик получил цифрового сотрудника первой линии, который самостоятельно ведет значительную часть коммуникаций с должниками в мессенджере MAX.
По результатам тестирования и настройки решения:
Подобный подход может применяться и в других финансовых процессах, где требуется автоматизировать массовые коммуникации с клиентами. Подробнее — в разделе цифровые решения для банков.
По результатам тестирования и настройки решения:
- более 80% — качество распознавания интентов;
- не более 10% — доля ложных эскалаций;
- до 1 минуты — время ответа ИИ-агента.
Подобный подход может применяться и в других финансовых процессах, где требуется автоматизировать массовые коммуникации с клиентами. Подробнее — в разделе цифровые решения для банков.