Как финтех-компании используют ИИ для улучшения поддержки клиентов

Введение

В 2026 году команды финтех-компаний находятся под давлением необходимости улучшения обслуживания клиентов по двум причинам одновременно:

• Клиенты ожидают более быстрой реакции и лучшего обслуживания.
• Руководство ожидает снижения операционных издержек и повышения рентабельности.

Искусственный интеллект это очевидный инструмент для этой задачи, но в сфере финансовых технологий существует реальная преграда: риск несоблюдения нормативных требований.

Эти опасения вполне обоснованы. Искусственный интеллект может повысить скорость и согласованность поддержки, но при неправильном внедрении он также может создать проблемы, связанные с раскрытием информации, возможностью аудита, конфиденциальностью и регулируемыми взаимодействиями. 

• В прогнозе Thomson Reuters по вопросам соответствия нормативным требованиям на 2026 год управление ИИ выделяется как одна из основных глобальных проблем в этой области, что отражает опасения многих финтех-компаний, которые уже ощущаются внутри них.
• В то же время рынок явно переходит от экспериментов с ИИ к экономике ИИ. Агентство Reuters сообщило, что Блок связал масштабные сокращения штата с операционными изменениями, вызванными ИИ, а инвесторы в финтех-компании все чаще ищут результаты в плане повышения эффективности, а не просто анонсы ИИ.

Возможности ИИ теперь оцениваются и на отраслевом уровне: индекс ИИ для платежных систем от Evident оценивает 12 крупнейших поставщиков платежных услуг, используя более 60 показателей.

Для финтех-компаний практический вопрос уже не в том, «Может ли ИИ обрабатывать заявки в службу поддержки?», а в том: Как использовать ИИ для улучшения обслуживания клиентов без увеличения рисков, связанных с соблюдением нормативных требований?

Данная статья подготовлена ​​компанией ilink, занимающейся разработкой программного обеспечения в сфере финансовых технологий и блокчейна, с более чем 12-летний опытом создания цифровых финансовых продуктов.

Что на самом деле означает ИИ в поддержке клиентов в сфере финансовых технологий?

Для финтех-компаний использование ИИ в поддержке клиентов не обязательно означает полностью автономный чат-бот, общающийся с клиентами по конфиденциальным вопросам, касающимся их учетных записей.

На практике наиболее эффективными и безопасными вариантами обычно являются:

1. Сортировка и маршрутизация заявок с помощью ИИ (классификация и отправка заявок в нужную очередь).
2. Помощь агенту (составление ответов, обобщение материалов дел, поиск ответов на вопросы, касающиеся политики компании).
3. Автоматизация взаимодействия с клиентами с низким уровнем риска (справка в стиле часто задаваемых вопросов, навигация, базовая информация о статусе заказа).
4. Краткие обзоры разговоров и записи о передаче информации (поддержка → группы по борьбе с мошенничеством/соблюдению нормативных требований/эскалации проблем).
5. Поддержка в области контроля качества и мониторинга политики (выявление недостающей информации или отклонений от процесса).

Проще говоря

Лучшие системы поддержки на основе ИИ в сфере финтеха обычно улучшают рабочий процесс, связанный с поддержкой, а не только с окном чата, взаимодействующим с клиентом.

Почему финтех-компании сейчас используют ИИ в поддержке клиентов

Проекты по поддержке ИИ обычно окупаются быстрее всего, когда они улучшают выполнение большого объема повторяющейся работы с помощью четких показателей.

Именно поэтому поддержка клиентов часто становится одной из первых инициатив в области искусственного интеллекта в финтех-индустрии:

• Большой объем продаж билетов,
• Повторяющиеся взаимодействия,
• Измеримые KPI,
• Прозрачные затраты на персонал,
• И очевидные узкие места в рабочем процессе.

Наиболее высокая окупаемость инвестиций на начальном этапе часто достигается за счет повышения производительности и сортировки обращений со стороны агентов, а не за счет полной автоматизации взаимодействия с клиентами.

Где ИИ быстрее всего улучшает поддержку клиентов в сфере финансовых технологий

1. Обработка и распределение заявок

Искусственный интеллект может классифицировать входящие запросы и направлять их в соответствующие очереди поддержки, например:

• Доступ к учетной записи/вход в систему;
• Проблемы с картой/платежом;
• Опасения по поводу мошенничества;
• Поддержка при регистрации/проверке личности клиента (KYC);
• Технические проблемы;
• Общие вопросы о продукте.

Почему это работает

Это сокращает объем ручной сортировки и улучшает время реагирования, не предоставляя ИИ контроль над принятием важных решений.

Ключевые показатели эффективности для отслеживания

• Время первого ответа;
• Точность маршрутизации;
• Очередь ожидания;
• Время до первого действия человека.

2. Помощь агенту (составление ответа + поиск информации)

Это один из самых безопасных и эффективных вариантов использования.

Искусственный интеллект помогает агентам поддержки, выполняя следующие функции:

• Подведение итогов истории болезни;
• Получение внутренних руководящих указаний по политике компании;
• Разработка вариантов ответа;
• Предлагаются дальнейшие шаги.

Почему это работает

Человек сохраняет контроль над ситуацией, что снижает риски несоблюдения требований и одновременно сокращает время обработки.

Что делает этот ИИ безопасным?

• Предложения ИИ проверяются перед отправкой.
• Ответы основаны на проверенных источниках знаний.
• Категории высокого риска запускают правила эскалации

3. Искусственный интеллект, ориентированный на клиента, предназначен только для решения вопросов поддержки с низким уровнем риска.

Искусственный интеллект может быть эффективен для категорий поддержки с низким уровнем риска, таких как:

• Помощь в навигации;
• Общие пояснения к тарифам;
• Инструкция по сбросу пароля;
• Шаги по использованию приложения;
• Часто задаваемые вопросы, не относящиеся к конкретной учетной записи.

Почему это работает

Эти запросы частые, повторяющиеся, и их легче контролировать с помощью ответных мер, основанных на политике.

Где команды допускают ошибки

Проблемы начинаются, когда одному и тому же боту разрешают отвечать:

• Проблемы, специфичные для учетной записи;
• Обработка жалоб;
• Действия по мошенничеству/спорам;
• Регулируемые раскрытия информации.

4. Подведение итогов разговора и передача информации для эскалации конфликта.

Сводные данные, созданные с помощью ИИ, могут уменьшить трение между службой поддержки и последующими группами, такими как:

• Мошеннические операции;
• Согласие;
• Риск;
• Споры/возврат платежей;
• Эскалация.

Почему это работает

Качественное резюме уменьшает потерю контекста и ускоряет расследования, сохраняя при этом контроль над принятием решений за людьми.

Примеры KPI

• Время передачи эскалации;
• Повторные запросы информации;
• Время разрешения сложных случаев.

5. Поддержка контроля качества и мониторинга политики.

Искусственный интеллект может помочь командам контроля качества, выявляя следующие проблемы:

• Отсутствует обязательный язык;
• Отклонения от политики;
• Некорректная обработка эскалации;
• Запрещенные или рискованные формулировки;
• Непоследовательные ответы службы поддержки.

Почему это работает

Это позволяет масштабировать охват контроля качества без замены экспертов-рецензентов в случаях высокого риска.

Примеры KPI

• Коэффициент охвата контроля качества;
• Показатель соблюдения политики;
• Время обработки запросов на поддержку коучинга;
• Категории повторных ошибок.

Внедрение ИИ в финтех-поддержку повышает риски несоблюдения нормативных требований

Это наиболее важный раздел для лидеров финтех-индустрии. Поддержка ИИ становится рискованной, когда команды рассматривают ее как кратчайший путь, а не как управляемую систему.

Распространенные ошибки высокого риска

1. Искусственный интеллект предоставляет регулируемые рекомендации без одобрения. Например, финансовые рекомендации или интерпретации политики, выходящие за рамки утвержденной сферы поддержки.
2. Искусственный интеллект отвечает на вопросы, касающиеся конкретной учетной записи, без надлежащей проверки личности. Это может создавать проблемы с конфиденциальностью, мошенничеством и соблюдением нормативных требований.
3. Искусственный интеллект придумывает ответы или использует устаревшую информацию. Галлюцинации особенно опасны в ситуациях, требующих точной формулировки.
4. Отсутствие журнала аудита. Если вы не можете видеть, что предложил ИИ, что отправил агент и что было передано на рассмотрение вышестоящим инстанциям, риск возрастает.
5. Отсутствует механизм эскалации с участием человека. Для категорий, требующих особого внимания, должна быть предусмотрена четкая процедура связи с обученным персоналом.
6. Инструменты искусственного интеллекта используются вне утвержденных систем («теневой ИИ»). Это приводит к утечке данных и проблемам с управлением.

Проще говоря

Риск несоблюдения нормативных требований возрастает, когда ИИ позволяют вести себя как неконтролируемый субъект принятия решений, а не как помощник в управлении рабочим процессом.

Как финтех-компании улучшают поддержку с помощью ИИ

Ответ не в том, чтобы «уменьшить использование ИИ». Решение заключается в более совершенном проектировании рабочих процессов с использованием ИИ.

1. Взаимодействие по поддержке в зависимости от уровня риска

Для начала классифицируйте запросы в службу поддержки по уровням риска.

Низкий риск (подходит для автоматизации)

• Общие часто задаваемые вопросы;
• Навигация по приложению;
• Помощь, не привязанная к конкретной учетной записи;
• Общая информация о продукте.

Средний уровень риска (с использованием ИИ, проверено человеком)

• Конкретные проекты ответов по учетной записи;
• Коммуникации, основанные на политике;
• Пояснения к рабочим процессам, основанные на контексте клиента.

Высокий риск (управление только человеком, ИИ может оказывать внутреннюю помощь)

• Жалобы;
• Споры/возврат платежей;
• Мошеннические действия;
• Уязвимые сценарии для клиентов;
• Регулируемые раскрытия;
• Ограничения/закрытие учетных записей.

Почему это важно

Это не позволяет командам предоставлять ИИ одинаковый уровень автономии во всех случаях обращения в службу поддержки.

2. Использовать модель с участием человека.

В сфере поддержки финтех-компаний наиболее безопасным решением часто является использование ИИ-помощников в рамках рабочих процессов, выполняемых людьми.

Это значит:

• ИИ может предлагать;
• Люди одобряют;
• Система регистрирует произошедшее.

Практические элементы управления

• Предварительное одобрение перед отправкой для категорий среднего/высокого риска;
• Обязательные триггеры эскалации;
• Проверка руководителем конфиденциальных случаев;
• При низкой уверенности в своих силах происходит переход к обработке только человеком.

Простое объяснение

Искусственный интеллект может повысить скорость, но люди должны сохранять контроль там, где высок риск нарушения правил или причинения вреда клиентам.

3. Ограничить использование ИИ только утвержденными источниками знаний.

Инструменты поддержки ИИ должны отвечать из следующих источников:

• Утвержденные в соответствии с требованиями базы знаний;
• Действующие политические документы;
• Утвержденные сценарии/шаблоны;
• Документация по продукту, находящаяся под контролем версий.

Почему это важно

Это уменьшает галлюцинации и неустойчивость политики.

Это также повышает уверенность юридических и комплаенс-команд в утверждении рабочего процесса.

4. Внедрить возможность аудита в процесс поддержки.

Если в процесс поддержки вовлечен ИИ, вам необходимы записи.

Зарегистрируйте эти события

• Контент, предлагаемый ИИ;
• Окончательный ответ отправлен клиенту;
• Агент редактирует;
• Действия по эскалации;
• Временные метки;
• Ссылки на политику/версию (где это возможно).

Почему это важно

Журналы аудита помогают в следующем:

• Проверки соответствия;
• Расследования в области контроля качества;
• Анализ инцидентов;
• Внутреннее управление.

5. Примените средства контроля доступа и минимизацию данных.

Искусственный интеллект не должен иметь неограниченный доступ к данным клиентов.

Передовые методы

• Управление доступом на основе ролей (RBAC);
• Доступ с минимальными привилегиями;
• Ограниченный поиск по сценарию использования;
• Только утвержденные инструменты;
• Контролируемая интеграция с системами CRM/службой поддержки.

Простое объяснение

Наиболее безопасные системы поддержки ИИ в финтех-индустрии, как правило, глубоко интегрированы в утвержденные инструменты, а не представляют собой простое копирование рабочих процессов в общедоступные приложения для чата с ИИ.

Планируете использовать ИИ для поддержки?

ilink создаст низкорискованный вариант использования, чтобы вы смогли оценить скорость и качество внедряемого решения.

Запросить консультацию

Контрольный список для обеспечения соответствия нормативным требованиям в отношении поддержки ИИ для финтех-компаний

Используйте этот контрольный список перед запуском (и во время проверок).

1. Определите, какие сценарии использования поддержки разрешены, а какие ограничены для ИИ.
2. Создайте уровни риска для взаимодействий со службой поддержки.
3. Для категорий среднего/высокого риска требуется проверка человеком.
4. Используйте только проверенные источники знаний.
5. Записывайте предложения, правки и окончательные ответы ИИ.
6. Разработайте правила эскалации для случаев мошенничества, споров, жалоб и работы с уязвимыми клиентами.
7. Ограничьте доступ к данным ИИ в зависимости от роли и цели.
8. Проверьте наличие галлюцинаций, устаревших ответов на вопросы и небезопасных подсказок.
9. Обучите группы поддержки правилам допустимого использования ИИ и процедурам эскалации.
10. Регулярно пересматривайте рабочие процессы совместно с отделами по соблюдению нормативных требований и юридическим вопросам.

Этот раздел намеренно оформлен в виде контрольного списка, поскольку так командам проще внедрять его на практике, а системам искусственного интеллекта точно цитировать.

Система KPI: измерение улучшения поддержки без сокрытия рисков

Одна из самых больших ошибок в сфере ИИ в финтех-индустрии заключается в том, что измеряется только скорость, а не качество соответствия требованиям. Чтобы безопасно доказать рентабельность инвестиций, отслеживайте оба показателя.

Ключевые показатели эффективности поддержки

• Время первого ответа;
• Среднее время обработки;
• Время разрешения;
• Размер невыполненных задач;
• Обработка билетов каждым агентом.

Ключевые показатели эффективности (KPI) в области качества и соответствия требованиям.

• Показатель соблюдения политики;
• Точность эскалации;
• Процент отказов в контроле качества;
• Количество инцидентов, связанных с соблюдением нормативных требований;
• Процент ответов, полученных с помощью ИИ и требующих существенной правки.

Ключевые показатели эффективности (KPI) клиентского опыта

• Удовлетворенность клиентов (если отслеживается);
• Частота повторных контактов;
• Тенденция объема жалоб;
• Показатель успешности передачи.

Проще говоря

Если ИИ повышает скорость, но увеличивает количество ошибок в управлении, то проект на самом деле не будет успешным.

План внедрения: как финтех-компаниям безопасно запустить поддержку ИИ

Самый быстрый способ добиться результатов это начать с узконаправленного и контролируемого подхода.

Этап 1: Составление карты процессов и сегментация рисков (1-2 недели)

• Категории поддержки карт.
• Выявлять повторяющиеся запросы большого объема.
• Определить уровни риска.
• Решить, что разрешено делать искусственному интеллекту.

Этап 2: Разработка пилотного проекта (2-4 недели)

• Выберите один вариант использования (например, сортировка обращений или помощь агенту).
• Определить источники данных.
• Установить правила проверки человеком.
• Определить ключевые показатели эффективности (KPI) и требования к ведению журналов аудита.

Этап 3: Контролируемый пилотный проект (4-8 недель)

• Ограниченное развертывание команды.
• Мониторинг показателей скорости, качества и соответствия требованиям.
• Подсказки по настройке, ограничения, маршрутизация и логика эскалации.

Этап 4: Масштабирование и управление

• Расширить на дополнительные категории.
• Улучшить мониторинг контроля качества.
• Формализовать управление и управление изменениями.

Этап 5: Выборочное добавление автоматизации взаимодействия с клиентами.

Только после того, как внутренние рабочие процессы поддержки ИИ докажут свою безопасность и эффективность.

Типичные ошибки, которые допускают финтех-компании при использовании ИИ в поддержке клиентов

1. Начнем с общедоступного чат-бота вместо внутренней службы поддержки агентов.
2. Отсутствие дифференциации запросов в службу поддержки по уровням риска.
3. Перед запуском не проводится проверка на соответствие требованиям.
4. Отсутствует журнал аудита ответов, полученных с помощью ИИ.
5. Разрешение ИИ отвечать на вопросы, касающиеся конкретных учетных записей, без каких-либо мер безопасности.
6. Измерение только скорости реагирования, а не качества политики.
7. Использование несанкционированных инструментов ИИ для работы с реальными данными о клиентах («теневой ИИ»).

Почему это важно

Большинство неудачных проектов по поддержке ИИ терпят неудачу на уровне рабочих процессов и управления, а не потому, что сама модель слаба.

Как ilink помогает финтех-компаниям безопасно внедрять поддержку ИИ

Для финтех-команд, стремящихся повысить эффективность поддержки без увеличения рисков, связанных с соблюдением нормативных требований, ilink помогает разрабатывать и внедрять рабочие процессы поддержки на основе ИИ, которые являются практичными, контролируемыми и измеримыми.

Компания ilink, специализирующаяся на разработке программного обеспечения для финтех-индустрии и блокчейна и имеющая более чем 12-летний опыт, помогает командам перейти от «идеи в области ИИ» к готовой к пилотному внедрению реализации.

В чем может помочь ilink?

1. Приоритизация сценариев использования ИИ. Выявление наиболее безопасных и высокоэффективных рабочих процессов поддержки (триаж, помощь агента, составление сводок, поддержка контроля качества).
2. Разработка рабочих процессов с учетом требований соответствия. Создание уровней риска, правил эскалации и механизмов контроля с участием человека.
3. Интеграция в существующие системы поддержки. Подключение функций ИИ к рабочим процессам CRM/службы поддержки вместо создания разрозненных инструментов.
4. Обеспечение возможности аудита и контроля доступа. Внедрение систем ведения журналов, доступа на основе ролей и рабочих процессов, готовых к управлению.
5. Внедрение пилотных проектов и отслеживание ключевых показателей эффективности. Запуск пилотных проектов с контролируемым управлением и измеримыми результатами в операционной деятельности и соблюдении нормативных требований.
6. Масштабирование и управление. Расширение проверенных вариантов использования за счет усиления контроля качества, мониторинга и управления изменениями.

Почему финтех-команды выбирают именно такой подход?

Это снижает вероятность создания эффектной демонстрации ИИ, которую впоследствии заблокируют специалисты по соблюдению нормативных требований.

Хотите перейти к ИИ без рисков?

ilink создаст для вас пилотный проект, который поможет оценить время отклика и стабильность работы без потери контроля над соответствием требованиям.

Запросить консультацию

Часто задаваемые вопросы

Могут ли финтех-компании использовать ИИ в поддержке клиентов без увеличения рисков, связанных с соблюдением нормативных требований?

Да. Финтех-компании могут безопасно улучшить поддержку с помощью ИИ, ограничив его использование утвержденными сценариями, используя человеческую проверку для конфиденциальных категорий и внедрив в рабочий процесс механизмы аудита и эскалации.

Какие сценарии использования ИИ наиболее безопасны в сфере поддержки клиентов в финтех-компаниях?

Наиболее безопасными отправными точками обычно являются сортировка заявок, помощь операторов, составление сводных отчетов по разговорам и мониторинг качества. Это повышает производительность, сохраняя при этом контроль над решениями, принимаемыми при взаимодействии с клиентами, за людьми.

Что финтех-компаниям следует начинать с чат-ботов для взаимодействия с клиентами или с помощи операторов?

Большинству финтех-компаний следует начинать с систем помощи операторам или сортировки обращений, поскольку эти варианты использования обеспечивают более быструю окупаемость инвестиций и меньший риск несоблюдения нормативных требований, чем чат-боты, ориентированные на клиентов.

Какие процессы поддержки всегда должны требовать проверки человеком?

Обработка высокорискованных процессов, таких как жалобы, споры, действия по борьбе с мошенничеством, ограничения доступа к учетным записям, работа с уязвимыми клиентами и раскрытие информации в соответствии с нормативными требованиями, должна по-прежнему осуществляться человеком (искусственный интеллект может оказывать внутреннюю помощь).

Как финтех-компании снижают риск возникновения галлюцинаций, связанных с искусственным интеллектом, в службе поддержки?

Это достигается за счет использования утвержденных источников знаний в ответах ИИ, ограничения допустимых сценариев применения, регистрации результатов и обязательной проверки человеком при взаимодействии со средним/высоким уровнем риска.

Какие ключевые показатели эффективности (KPI) следует использовать для оценки успеха поддержки ИИ в финтех-индустрии?

Отслеживайте показатели эффективности и риска: время ответа, время обработки, объем невыполненных задач, уровень соблюдения политики, точность эскалации, процент сбоев в контроле качества и инциденты, связанные с соблюдением требований.

Сколько времени занимает запуск пилотного проекта по поддержке ИИ, соответствующего требованиям?

Запуск целенаправленного пилотного проекта часто занимает несколько недель, в зависимости от интеграции, мер контроля рисков и требований к внутренней проверке соответствия.

Что такое модель поддержки ИИ с участием человека?

Это рабочий процесс, в котором ИИ помогает в выполнении задач (составление черновиков, маршрутизация, составление резюме), но обученный персонал утверждает, передает на рассмотрение вышестоящим инстанциям или завершает обработку конфиденциальных взаимодействий.