0: Коллеги, мы продолжаем следующий доклад от пао Сбербанк. Представлять его будет Максимчук Максим, аналитик дивизиона забота о клиентах. Сейчас продемонстрирую.

1: У нас есть тут небольшая интрига в конце. Я думаю, мы раскроем, у нас есть интрига, какая прям сейчас перестанет быть интригой.

2: Ну, на самом деле, она не интрига, она на самом деле интересная. Кажется, что доклад делала я агента нет, просто у нас есть у нас речь пойдёт о платформ ви. И к нам пришёл разработчик платформы.

3: Они, они не друг, не договаривались посмотреть, как их клиент об платформе отзывается. Вот так вот. Понятно, все под контролем, так что правду матку е есть шанс.

4: Не надо. Вот здесь все. Нет, опять нет ещё. Мне нравится название дивизиона, забота о клиентах. Да, это полностью отражает.

5: Чем мы занимаемся? Так, подскажите, назад крутить колесо вперёд, назад. Угу. Я попробую. Ага, все, отлично. Итак, поехали. Коллеги, всем добрый день.

6: Сегодня я поделюсь своим опытом создания агентов для обработки клиентских обращений с использованием и по в дальнейшем для сокращения я буду называть это просто пол или сберпо, что созвучно.

7: Сбер, чем мы занимаемся, когда в банке запускается новый продукт? Важно не только продать продукт клиенту, но и обеспечить сервис.

8: Сервис. Если у клиента возникнут какие-либо проблемы или вопросы с этим продуктом, давайте кратко расскажу про клиентский путь, который проходят наши клиенты до запуска агентов на флоу. Все начинается с

9: Сервиса это возможность клиента позвонить на номер 900 или написать в чате мобильного приложения СберБанк Онлайн. Там он попадёт на бота, который поможет решить ему вопрос, если вопрос клиента не решён в таком

10: Он попадает на 1 линию клиентской поддержки. Вот это наши операторы контактного центра. Они могут помочь решить вам вашу проблему, проконсультировать или сделать какое-либо активное действие. Если же оператор пёр

11: Линии клиентской поддержки не помог. В таком случае запускается наш последний рубеж клиентского пути. Это отложенная обработка. Соответственно, эта ситуация, когда оператор контактного центра регистрирует отложенное обращение, она

12: Попадает в наших агентов на флоу отдельно. Отмечу, что мы разработали и запустили агентов на всех линии клиентской поддержки бот в 1 линии, во 2 линии, но на данный

13: Презентации я буду рассказывать исключительно про 2 линию клиентской поддержки Ботов и 1 линии я касаться не буду.

14: Как мы можем решить проблему клиента, если нам понятна потребность клиента? У нас есть данные из автоматизированных систем, мы можем, не привлекая никого на уровне системы, автоматически.

15: Решить проблему клиента и направить клиенту ответ. Если же нам требуются какие-то дополнительные действия, ну, например, там проанализировать вложения, понять, что хочет клиент и так далее. В таком случае

16: Мы привлекаем сотрудников для сотрудников. У нас есть отдельная сценарная обработка. Вот что такое сценарная обработка. Это отдельный пользовательский интерфейс. Я чуть позже покажу его, где сотрудник

17: В зависимости от проблемы клиента и собранных в автомате данных отвечает на вопросы. Собранные данные передаются в автомат, и автомат анализирует, решает проблему и предоставляет ответ клиенту в

18: В случае, если сценарная обработка и автомат не справились, у нас всегда есть традиционная ручная обработка. Это оператор контактного центра 2 линии клиентской поддержки, который сам ходит по автоматизированным системам банка, собирает информацию, анализирует и

19: Предоставляет ответ клиенту.

20: Какие у нас есть инструменты для решения проблем? Коллеги, как думаете, какой основной инструмент решения автоматизации клиентских проблем в Сбере 10 лет назад?

21: Нет, телефон, где карточку открывали. Почтовый клиента. Основной инструмент решения автоматизации проблем проблем клиента 10.

22: Назад был эксель. Вот мы занимаемся автоматизацией и оптимизацией процесса рассмотрения обращений клиента уже более 10 лет и 10 лет назад у нас не было как таковой автоматизации.

23: Мы работали в экселе. Фактически, как это представлялось, есть таблица в экселе первых 3 столбца. Это вопрос клиента и данные о клиенте. Далее ещё несколько стол.

24: Это интеграционные ключи, которые сотрудник мог использовать для того, чтобы сходить в автоматизированную систему банка и найти там информацию. И ещё несколько столбцов. Это та информация, которую сотрудник собирал. Далее спускались макросы.

25: Формулы. Автоматически рассчитывался ответ клиенту. Он реестр загружался в систему. После этого клиенту предоставлялся ответ. Вот. Далее у нас появились так называемые рэй роботы.

26: Ну, фактически это кликер, который позволял сходить в разные системы банка, собрать там информацию и предоставить её сотруднику. Однако мы успели не так много процессов реализовать на рп, потому что

27: У нас появился срм, розничный срм розничный это единое окно, в котором работали операторы контактного центра как 1 и 2 линии поддержки, главным преимуществом сирм.

28: Розничный. Было то, что там было возможно реализовывать конвейер, такие небольшие этапы, где можно было автоматизировать некоторые процессы, тем самым ускорять время обработки 1.

29: Очень скоро после перехода на се розничный, мы столкнулись с технологическим потолком. Мы никак не могли дальше растить автоматизацию и, соответственно, улучшать клиентский сервис мы начали

30: Искать новый инструмент, который нам позволит как раз-таки дать возможности для дальнейшего улучшения клиентского сервиса. И в данном случае мы выбрали Сбер, вот, или как ещё мы называем, вот

31: Что Миграция сирм розничного на флоу проходила довольно сложно и долго. Нам заняло это практически 3 года. Вот, потому что нужно было перестроить все процессы как работы, как производственные процессы, так работы.

32: Операторов, перенести все схемы и так далее. Это была такая титаническая работа.

33: Кратко расскажу про флоу флоу это лоукод платформа, которая позволяет реализовывать исполняемый экземпляр.

34: Вот у flo есть несколько возможностей из коробки, во первых это так называемый дизайнер, он позволяет очень легко и быстро эти схемы.

35: Рисовать бипин это дизайнер, он позволяет из готовых виджетов собирать пользовательский интерфейс, то есть мы можем в 1 окне рисовать исполняемую бипи схему и сразу же там рисовать, пользовать.

36: Интерфейс и это мониторинг. Вот для нас очень важно не просто запускать какие-то процессы, но и мониторить их.

37: Прежде чем приступить к непосредственному рассказу про наших агентов, поделюсь немного цифрами. Мы начали использовать флоу начиная с 2021 года. Однако активная

38: Использование началось только в 23, в 20/4 годах. За это время мы успели создать более 100 уникальных моделей. Если быть точным, то на текущий момент это 140 моделей, причём 1 модель это

39: Не, какая-то там абстрактная випиэн схема это это модель, которая решает конкретную тематику обращения клиентов. Чуть позже я покажу на примерах, что это такое, как это работает.

40: У нас запускается более семиста тысяч экземпляров. Для того, чтобы все это мониторить, мы разработали более 40 дашбордов отдельно. Отмечу, что дашбордов у нас меньше, чем уникальных моделей. Это связано с тем, что мы в 1

41: Комбинируем модели, которые схожи по функционалу. Вот у нас реализовано более 400 сценарных Ормов, где как раз-таки работают наши сотрудники, а также флоу позволяет решать проблему

42: Как за доли секунды, так и в течение месяца на практике это обозначает, что BPM схема, исполняемая, она активна в течение месяца и ждёт какого-то события, чтобы продолжить своё исполнение.

43: Что касается скорости внедрения, то в среднем у нас происходит, мы тратим на 1 релиз 5 дней для разработки, для it разработки это довольно

44: Быстро это для нас очень важно, потому что у нас постоянно меняющаяся среда. Необходимо очень быстро вносить изменения и как раз-таки позволяет нам это делать. При этом какие-то процессы, когда у нас происходят новые запуски, ну, процесс

45: Разработки может достигать и 25 дней.

46: Угу. На данном слайде приведён процесс нашей типовой схеме, типовой схемы, реализованной на вот данная схема состоит из более чем 150.

47: В ней реализовано более 20 интеграций и более 10 сценарных этапов. Вот разработчику для того, чтобы было, ну и бизнесу более понятно, наглядно мы каждые элементы раскрасили в зависимости от того, что делает тот или иной

48: Вот, однако, данная схема нечитаема из за своей сложности, поэтому я вынес на отдельный слайд непосредственно процесс сценарной обработки как этот процесс реализовы.

49: На flo вот сам процесс состоит из сбора данных из продуктовых систем банка, анализ подготовки данных, вот и передачи их сотруднику важно.

50: То, что на сценарный, на сценарных этапах сотрудник не с нуля начинает анализировать обращение клиента. Ему всегда на вход приходят какие-то данные, которые мы до этого собрали. Сотрудник последовательно отвечает на вопросы. Это возвращается в исполняемый

51: Схему на flo, где уже в зависимости от ответов сотрудника принимается решение, формируется ответ и направляется клиенту.

52: Для сотрудника интерфейс выглядит следующим образом. Отмечу, что этот интерфейс тоже был спроектирован при помощи о том же самом редакторе первоначально

53: Интерфейс выглядит, видит не так. У него появляется 1 вопрос и подсказка в зависимости от того, как сотрудник начинает отвечать на вопросы, появляются следующие вопросы, виджеты и так далее.

54: В 2025 году в Сбере началась трансформация. Вот эта трансформация в 1 очередь коснулась клиентского сервиса. Мы начали перестра.

55: Процесс обработки клиентских обращений, используя м. GigaChat, вот и 1 из первых процессов, который мы тизировали, был процесс, это был процесс на сцена.

56: Этапе комиссии по дебетовым картам. Фактически мы трансформировали процесс раньше. Основным звеном показывал. Раньше был сотрудник, который там самостоятельно отвечал. Эти ответы анализировались теперь.

57: Ключевое звено нашего процесса составляет небольшой коллектив из и. Агентов. В данном случае при старте процесса запускается классификатор, он анализирует потребность клиента.

58: Само обращение клиента и классификацию. Мы передаём планировщика. Ну, планировщик это такой некий руководитель коллектива, он составляет план решения данной проблемы клиента. Вот после чего план передаётся.

59: Само обращение к исполнителю. Исполнитель это такой рядовой сотрудник контактного центра. Его задача последовательно выполнить план для решения проблем клиента. Он может вызвать набор продуктовых интеграций, он может

60: Обратиться к сотруднику. Вот для предоставления дополнительных данных он может написать ответ самостоятельно. После того, как ответ будет сформирован. Это передаётся сотруднику, ну, отдела контроля качества в данном случа.

61: Агент контроля качества, он проверяет о том, что предоставленное решение соответствует первоначальному вопросу клиента. Если это так. В таком случае мы формируем и отправляем ответ клиенту. Здесь важно отметить, что у нас

62: В этом агенте также осталась сценарная обработка, но фактически роль человека трансформировалась. Если раньше это было ключевое звено, то теперь это помощник агента. Он обрабатывает те случаи, когда данные

63: Решения не хватает, да, решения не хватает? Или это какие-то очень сложные?

64: Что касается результатов создания данного агента, то благодаря его реализации мы оптимизировали затраты на 20 000 000 ₽ в год.

65: Также мы сократили время обработки обращения клиента, то есть улучшили клиентский сервис в 5 раз, сократили время обработки и уменьшили долю обращений с участием сотрудника на 87%. Са.

66: Важное это довольно низкий там маркет функционал на реальных клиентов мы запустили всего за 4 недели.

67: Приведу пример ещё 1 нашего агента. В данном случае это задолженность по кредитной карте. Данный агент отличается от предыдущего тем, что это более сложная тематика.

68: Вот более такая токсичная для клиента, поэтому в данном случае нам пришлось реализовывать более сложную схему, а агент, он сам сам не предоставляет ответ. Клиенту он является

69: Ассистента для сотрудника из интересного мы для для формирования ответа клиента разработали отдельного продуктового агента, который имеет доступ к базе знаний продуктовому профилю клиента.

70: У него есть свой контроль качества, свой исполнитель. Он может самостоятельно ходить по информационным системам банка и готовить ответ и для того, чтобы подготовить корректный ответ.

71: Клиент с учётом тональности канала нам пришлось реализовать вот такую мини команду из 5 сотрудников коммуникаторов, каждый из которых отвечает за своё направление в зависимости от вопроса клиента после

72: Того, как эта схема отработала, мы автоматически ответ клиенту не отправляем. Мы его передаём сотруднику. Сотрудник его валидирует, проверяет, и только после этого происходит отправка ответа клиенту.

73: Дальше результаты трансформации агента 2 линии клиентской поддержки. Если в 24 году у нас не было ни 1 агента, то уже в начале 21.

74: 25 года у нас появился 1 агент. Вот, но фактически мы начали полноценно разрабатывать агента. С середины 25 года. Нам это позволило появление новой версии.

75: 2 max вот которая нам значительно расширила возможность по созданию более сложных агентов на текущий момент у нас уже реализовано, более реализовано 22 агента, которые сейчас в промышленной эксплуатации.

76: Консультирует клиентов. Отмечу, что это вся 2 линия клиентской поддержки, и все эти 22 агента покрывают более 40% всех обращений клиентов во 2 линии клиентской поддержки. Если быть точным, то 44%. Вот.

77: Они обрабатывают более 100000 обращений клиентов.

78: С появлением в нашей жизни гига чата и агентов у нас трансформировался, трансформировался возможность решения вопросов клиентов. Вот если я изначально рассказывал

79: Что сценарная обработка это, скажем так, самостоятельный ответ на вопросы клиента, то теперь это помощь агенту. Вот. Или же проверка готового ответа, который сформировал

80: То есть у нас произошла такая трансформация участия человека в нашем процессе. При этом у нас также остался автомат в тех случаях, где мы можем принять решение без привлечения, ни кого-либо из системы, без привлечения.

81: Сотрудника или агента. Мы также делаем классическую автоматизацию. Автоматизация от нас никуда не ушла. И то, что у нас появилось сейчас в способах рассмотрения, это агент агент позволяет анализировать обращение клиента, то есть то, что раньше делала сценарная обработка.

82: Вызывать продуктовые интеграции и принимать решения. То есть то, что раньше делала автоматизация. Вот, и также в зависимости от полученных данных, формировать ответ клиенту.

83: Важно отметить, что необходимо не только создать, тиражировать агента, но и контролировать, мониторить его работу. Для этого, для этого нам помогает ещё 1 инструмент флоу.

84: Это мониторинг. Мы можем в режиме реального времени на наших дашбордах видеть абсолютные и качественные показатели. То есть фактически мы видим, как работает каждый наш агент, что он отвечает, насколько это

85: И так далее. В будущем у нас есть задача идея создать отдельного агента, который будет анализировать корректность работы наших агентов и подсвечивать отклонения.

86: В чем заключается инновационность нашего проекта? Фактически мы реализовали на трансформацию клиентского сервиса, если мы, например, по кредитным картам год назад

87: Не могли даже подумать, что мы сможем таким образом автоматизировать процесс рассмотрения, потому что там очень большая специфика, очень сложные вопросы и непонятна потребность клиента, то с появлением в нашей жизни агента мы смогли, ну, фактически

88: Автоматизировать это решение. То есть сейчас агент формирует ответ для клиента. Сотрудник его валидирует. После этого мы его отправляем. Раньше это делал сотрудник, он автоматически, он входил сам по систему банка.

89: Анализировал, готовил ответ. То есть трансформация клиентского опыта. Мы реализовали мульти агентскую архитектуру. Вот ключевым звеном там являются агенты, которые оркестрируется при помощи и BPM процесса.

90: И мы реализовали детерминированную логику на потоке, то есть фактически в зависимости от потребности клиента мы принимаем то или иное решение, тем самым решая проблему клиента.

91: Что что касается дальнейших путей нашего развития, наши агенты на показали свою эффективность. Хорошее качество. Мы планируем и дальше их.

92: Повышать процент обращений, которые обрабатывают агенты. Однако 1 из наших ключевых целей это создание лучшего клиентского опыта в рамках этой цели. Мы хотим

93: Создавать проактивное взаимодействие с клиентом, то есть решать проблему клиента до того момента, как он обратится в банк. Сейчас, если у клиента возникает какая-то боль, проблема, он звонит.

94: На номер 900 или пишет в чат СберБанк Онлайн. Мы же хотим решать эти проблемы проактивно используя

95: Так.

96: На этом все, спасибо вам. Вернуть можно, если потребуется. Спасибо большое. Сейчас нет, сейчас вопрос. Давайте. Да.

97: Я, конечно, очень сильно извиняюсь. Спасибо за доклад, но у меня складывается впечатление, что вот эти вот процессы с агентами живут в какой-то далёкой галактике, вот, и никак не связаны с реальным, как бы пользователем. Я маленький кейс просто

98: Минуту, да, вставляешь токен, ну, b2b бизнес система, да, я клиент Сбербанка, как юрлицо, никаких уведомлений о версии подшивки не приходит, пока ты сам не чухнешься да, 2 постоянно.

99: Сыпятся ошибки. 1, 2, 3 ошибка не повторяется. Пишешь в чат, напишите номер ошибки, пишешь номер ошибки. Тебе говорят, уважаемые, очистите cookie, отключите антивирус, я в шоке, понимаете, если контур работает без

100: Этих всех вещей фнс отчётных, да и cookie, контуру и антивирус, контуру все равно у контура автоматическая система проверки настроек, диагностики автоматической, да у Сбера ничего нет, сыпятся ошибки, подключаю оператора в cookie.

101: Почистили, говорю, девушка, у меня там 50 сайтов, сейчас все пароли исчезнут, мне потом 2 часа сидеть, пароли вбивать. Ну ничего не сделаешь, давайте я подключусь, сейчас поменяем пароли убрал, все убрали, все cookie, отключили касперского не работает, говорит, ну ладно, че же ещё сделать то? А давайте.

102: Вот, перезапустим, перезапустили службу на работало, понимаете, ввиду перезапустили. Хорошо, что я извиняюсь за эмоциональность, да, но, понимаете, там процессы с агентами, но элементарные вещи.

103: Вот элементарные вещи само программное обеспечение на стороне клиента не работают у Сбера b2b мне кажется это не вопрос, это это просто было сказать, что это не все, то есть.

104: Не веришь в то, что сейчас доложили, сказали последнее, что мы будем сами проактивно выявлять. Там проблемы боли. У меня эти ошибки месяца 4 сыпались. Никакой аналитики Сбер не делает. Значит, теперь, собственно, вопрос, да.

105: У вас там я, может быть, сумму неправильно услышал, да, но там вы сказали, что эффект 20 000 000 ₽, но извините меня, в масштабах, там триллиона Оборотов Сбера, это такое малое, да, то есть и в связи с этим вопрос это эффект.

106: 1 агента или от всех там, и сколько проект то стоил. Вот, и сопоставление затраты, эффективность там, 20000000, там экономия по году. А сколько стоил проект? Вот такой вопрос, да, это был 1

107: Единственный агент, который автоматизировал 1 тематику обращения клиента комиссии по дебетовым картам, все агенту. Сколько сейчас получается? Уже сейчас уже 22 20. А то есть можем предположить, что это

108: Примерно 400000000 эффекта, да? Ну, примерно 300, учитывая, что там 87% сейчас на агентах, сколько людей можно оптимизировать? Ну, все равно это 400 000 000 ₽ для Сбера. Это, ну, просто это

109: Это не весь Сбер, это не весь Сбер, это департамент, да, я отвечу. Забота о клиентах. Это g1 департамент, да, мы занимаемся вот 2 линией поддержки, да, это исключительно 2 линия поддержки, то есть

110: Соответственно, туда попадает очень мало обращение, количество обращений клиентов. Если открыть самый 1 слайд, можно там открыть по воронке показать, да, сейчас 2 секунды, там на 2 порядка больше, да, там вот самый 1 слайд, вот это вот его вот.

111: Не, не можно самое начало презентации. Вот здесь видно, что это как раз-таки количество обращений в месяц. Это видно, что вот от общего объёма это, ну очень мало, ну тоже достаточно большое количество. Хорошо.

112: Спасибо. У тебя 2 вопрос угу. Простой. Вы как-то мерили изменение удовлетворённости клиентов при внедрении вот этой технологии да, обязательно мы всегда мониторим все sci клиентов после.

113: Внедрение наших агентов, сисай.

114: Практически не изменяется или немножко растёт, что не изменяется, практически не изменяется сиэсай, сиэсай клиентов и CSI удовлетворённость клиентов как бы метрика после того, как вопрос клиента решён ну на

115: Вы обращаетесь в банк, вам регистрируют отложенное обращение, приходит ответ на него. Вот. А после этого у вас в СберБанк Онлайн появляется уведомление. Оцените, пожалуйста, качество решения этого ответа. А у вас тоже так же, как у многих.

116: Когда вы говорите, единица говорит, к сожалению, мы не получили вашу оценку, поэтому прервали опрос ещё раз. Нет, прерывают опрос, к сожалению, не получили оценку. Нет, мы только вот получаем все оценки. То есть 1 у вас тоже можно

117: Да, и что хотел сказать? После внедрения наших агентов удовлетворённость клиентов оставляется, остаётся на примерно том же уровне или растёт, но мы считаем, что это очень хорошие показатели, потому что-то, что

118: Делают наши агенты, она сопоставима с ручной обработкой сотрудников.

119: Вот, а так, да, после каждого обращения клиенту ему приходит, да, заключение некоторых кейсов 1 более конкретной. Так, ладно.

120: Можно вопрос? Вопрос такой. Можно такой вопрос? Ну, оставим кейсы на кулуары. Вот как вы решаете вопрос с персональными данными, использованием гига чата у вас GigaChat какой об своём у нас собственный?

121: Закрытый GigaChat, но мы, да, собственно, потому что владельцы GigaChat, у Сбербанка собственная блокада. Прям вот смотришь на здание, да, поэтому все данные клиента остаются в контуре банка и никуда не уходят, у нас не

122: Скажем так, не та b2b версия, которая, которая даётся всем остальным клиентам, понятно, не также могут взять свои версии. Да, да, да. И ещё 1 вопрос вы как-то вот в своём докладе, когда рассказывали про то,

123: Как работает схема по схеме идёт запрос клиента или обращение упоминали одновременно обраще передаётся сотруднику. Сотрудник обрабатывает, а на схеме нарисовано что?

124: Там оба варианта, секундочку, я сотрудник подключается, только если я не справляется. Вот вы говорили, как-то вот иллюстрировали схему, немножко смешивая сотрудника, и можем эту схему как раз-таки пр.

125: Дебетовой карты, да, на любой схеме они примерно одинаково рассказывали. Да, я сейчас скажу, какой слайд. Сейчас чуть чуть дальше, дальше, дальше. Не, вот сейчас не вот этот, да, вот на этом вот, например, да, у нас получается, как это

126: Работает. Когда вы говорили, агент исполнитель сотрудника передаёт сотруднику, исполнителю, да, не агенту. Сотрудник или агент зелёненький. Это агенты, да, зелёненький то агент. У нас есть агент исполнитель, сотрудник исполнителя, а сотрудник исполнителя здесь может быть назна.

127: Нет, я сейчас, давайте я объясню. Просто я не вижу от классификатора расклассифицировали, а потом куда на агента сотрудника. 1. Сначала у нас идёт классификатор, это агент.

128: Это понятно. Планировщик, агент, исполнитель, агент и дальше исполнитель. Если потребуется, он может передать задачу на вот жёлтый кубик сверху. Это как раз-таки сценарный этап. То есть требуется ли исполнитель сам себя проверяет и сам

129: Принимает решение передавать это на эксперта или на человека или нет? Да, все верно. То есть там прописано в инструкции, в каких случаях необходимо привлекать сотрудника. Можно, пока мы здесь шли.

130: Я вот не вполне понимаю, что делает планировщик. Ну, потому что схема процесса прописана. Вот, вот он план, да.

131: Ну, объясню. Во первых, у нас есть большое количество продуктовых интеграций для более читаемой схемы. Я вынес это, ну, в отдельный, у определит, какие нужны интеграции. Да, да. Ну, во первых, там большое количество интеграций есть.

132: Например, в некоторых случаях там нужно сначала там вызвать 1 интеграцию, потом вызвать 2, там проанализировать, там посмотреть, например, за какой период клиент обращается, какая у него потребность может быть, передать на сотрудника, получить ответ от сотрудника и так далее. Это, ну,

133: Мне кажется, что это довольно простой линейный процесс на самом деле, так как эта схема, исполняемая, может быть очень много операций, когда там исполнитель вызов интеграции, потом сотрудник опять исполнитель, контроль качества, возврат на исполнителя и так далее.

134: Спасибо. А следующая схема. Дальше, дальше. Следующий слайд параллельно, вот это, наверное, параллельно у вас. А скорее всего, да, или что? Ну, здесь как раз не параллельно, а

135: Бирается 1 из. То есть у нас есть фактически мы разбили все вопросы клиента на 5 условных групп. Вот, и есть 5 агентов коммуникаторов, каждый агент из коммуникаторов.

136: Знает свою предметную область. Вот. И, соответственно, в зависимости от того, какой был первоначальный вопрос клиента, мы передаём тому или иному коммуникатору. Вот коммуникатор в 1 из 5 попасть только, да, то есть в 2 не может уже, да, мы сейчас реализовали, что в 1

137: Да, можно же по схеме вопрос, правильно, что вы агентов моделируете? Ну, активити, да, то есть вызов процесса, как о процессе это раскрывается эта схема, да?

138: А это вложенный процесс непосредственно сам. А где же, собственно, то есть он внутри этого кубика, ну, вызываемого процесса? Да, да, все. То есть в итоге агент в виде задачи изображается или как? Не совсем понял вопрос? Ну, агент.

139: Вот, да, тот или иной, да, вот детализация появляется на схеме задача, да, он появляется в отдельном, исполняемом, ну то есть в отдельно вложенном процессе, внутри вот этого процесса. А как он там выглядит? Ну,

140: Как вы моделируете? Мне просто любопытно как задачи сервисная задача, скриптовая задача, че там сервисная вас специальный знак я понял вопрос как это работает, не как выглядит внутри это m, как вы моделируете?

141: Я понял. Да, здесь, к сожалению, на схеме я нигде это не прикладывал. Ну, фактически это назовём. Так, несколько сервисных Кубиков, где мы сначала подготавливаем промт, подготавливаем.

142: Запрос, подготавливаем все клиентские данные и после этого вызываем интеграцию с GigaChat, GigaChat. Все вот такие колёсики, то есть несколько сервисных задач. Да, можно, конечно, интересно было бы уточнить.

143: Что такое подготавливаемая пробка. То есть вы каждый раз prod готовите под задачу или у вас стандартные пронты под, ну скажем у этих 5 там может быть, ну скажем внутри него 3, 5 Пронтов уже.

144: Писано, да, у каждого агента есть несколько Пронтов, да, и в зависимости от Пронтов написано внутри в зависимости и он выбирается в зависимости от ситуации, в зависимости от условий. Да, все верно, надо добавить prod. Поэтому вопрос

145: Как пишите пронты, вы сказали, что мы дописываем промт, да, как мы пишем пронты на самом деле лучший способ написания пронта это попросить нейросеть написать это понятно.

146: Пром, который попросит писать про, да, 5 раз я почему-то воспринял ваши слова как-то, что под каждое обращение может быть дописан пром, переделан. Нет, так произнесли, оо, фиксированы. Понятно? Да, да, по фиксированным на

147: Нам на самом деле наши регуляторы не позволили бы так сделать регуляторы. Ну да, конечно, мы не можем просто так разрабатывать и внедрять агентов, у нас есть, так как у нас-таки банк

148: У нас есть большое количество регуляторов, которые, прежде чем настоящие агенты и разберутся хорошо. А вы кого агентом назначаете? Илья агент?

149: А можно, да, уже вопрос. Так, а вот эта страшная схема, можете её ещё раз показать? Она как-то связана вот с этими, да? Или что? Это? Да, какая-то, которая раньше, раньше, раньше.

150: Раньше. Вот, да, это же много. И что это такое? Это я в самом начале сказал, что у нас было разработано более 100 уникальных моделей. Это пример 1 из моделей. Я

151: Показал, как вот 1 из 100, да, 1 из 100 моделей, которая у нас сейчас исполняется, будете плохо вести остальные, да? Ну, а зачем это вот надо было так, на таком огромном, это требование платформ, ви.

152: Какой-то или просто это такой особенности процесса в данном случае не, ну может понять процесс, почему пользуетесь декомпозиции. Процесс. Я не пользуюсь, просто развернули здесь, а надо было как, что впечатлить.

153: Вполне. Вот это вот, который развернули, да, в данной схеме, да, все развёрнуто, это чтобы масштаб показать.

154: А это вот как раз в этом инструменте, в редакторе сделано, да, получается ваш, да, в, да, все. То есть он позволяет раскрывать процесс обратно, скрывать, нужно ворачивать.

155: Или как в команде нельзя. Можно. Ну да, в данном случае, действительно, для того, чтобы показать масштаб. Ну, если я бы показал бы схему, которая там множество вложенных подпроцессов, она бы смотрелась там, ну, маленькая, простенькая, но есть

156: То есть это, ну, реально все ползать или вот так вот. Нет, это только что в промышленной эксплуатации это исполняется в таком виде, развёрнутом, развёрнутом, да, если какие-то огром

157: Мониторит это фотографии. А зачем? Для чего? Ну, нас впечатлить? Понятно. А в исполняемом виде то это зачем? Они же могут быть? Я, ну, поясню вопрос, откуда проистекает? Ну.

158: Вообще, в процессном сообществе есть общее мнение, что хорошая практика используется свёрнутым процесса, поэтому отсюда вот некий недоумённый, я бы сказал, вопрос, да, поясню. У нас есть, у нас есть инструмент.

159: Который называется портал. Фактически мы можем на него зайти и посмотреть, как данный экземпляр исполнялся, посмотреть все шаги, какие действия были выбраны и так далее. Данную схему мы часто открываем.

160: Промышленной эксплуатации, чтобы проверить, а как отработал тот или иной экземпляр. Вот, и нам более наглядно и для бизнеса, чтобы эта схема была развёрнута, чтобы мы видели каждые шаги, как они были, прошли, как они были исполнены. Ну, в данном случае

161: Ну, для нашего удобства мы решили реализовывать такую схему без сложности, я не, не путаю, это у платформы ви есть опция, тепловая карта, процесс.

162: Да, да, есть такая опция. Вы ей пользуетесь, когда анализируете, вот насколько она сейчас активно применяется, насколько она удобна в реальной практике.

163: Её очень активно использовали, когда у нас была Миграция с, я в начале говорили розничный, на вот когда у нас была Миграция, мы плохо разбирались, а как устроен процесс и так далее.

164: Мы активно использовали тепловые карты, чтобы понять, какие у нас проблемы, где схема плохо работает, что необходимо оптимизировать. И тогда мы действительно, ну, почти каждый день использовали сейчас, то есть, когда отлажено на

165: В общем то, уже особо она больше не нужна, да? Так, ещё 1 вопрос такого характера. Вы произнесли 2 фразы, как-то они 1 половинка меня зацепила. Мы когда переходили, нам пришлось перестроить все процессы, а потом мы перенесли процессы, так их перестраивали.

166: Переносили. Ну, сейчас поясню.

167: Перестройка процессов была именно у операторов. Вот, то есть фактически раньше операторы 1, 2 клиентской линии, да, они работали в 1 месте, да, тогда все-таки v, или

168: Пока не определили, сказали Отт вампира. Ну или от пацанов можно. А сейчас посмотрим все. У жюри вопросов нет больше.

169: Вот вопросов нет. Так, тогда, Наталья, спасибо. Можете, ну, вы очень интересно получить, рассказали как-то, да, разрабатывать. Вы в чем есть?

170: Разрабатываем, даёт в редакторе агенты. Ага. Ну то есть у вас агенты сводятся к нескольким сервисным задачам, да, то есть никакой, ничего там сверх этого.

171: Представляете, набор сервисных. Разрешите, как человек, который иногда банками общается, то и совсем. Угу. Сейчас все играются в агентов на любой конференции, если она не

172: Угу. Да, даже на форме все говорят про, и при этом большая часть людей играется с какими-то там, ну так, инициативами, пилотками, в том числе в отдельных конструкторах, чем примечателен кейс.

173: Они дошли до полной эксплуатации, там, сервисе определённой степени критичности, там и интеграции, обращения, смежные системы с тем элементом ландшафта, который уже был там, сертифици.

174: Использования для бизнес систем, в частности, это система. То есть есть много наработок в каждом департаменте, когда внутри какой-то и без интеграции играются с конструкторами, там флоу дифай.

175: Много разных кейс коллег хорош, чем они взяли. Вот элемент корпоративного ландшафта, согласованный, правильный, методологический и сделали то, что экспериментируют все в рамках промышленной экспериментируемой системы и

176: И все это отразили платформе, я не говорю конкретно про co, а про то, что при создании агента в ips платформе ты получаешь факт в виде вот этой схемы процесса, котор.

177: Согласовываем внутри вероятность, ка, правильно я понял или нет? При наличии хорошей оо, никакая фабрика агентов вам дополнительно не нужна. Тут вопрос уже как раз и

178: Экспертиза, клиент, счёт. Ну, по факту получается. Дело в том, что на здесь на ii переложена часть рутинных операций. А для чего ещё нужен, да, но

179: Это не функционал пис пис, это дело. Раз не анализ большого массива. Я почему это говорю? Понятно, что GigaChat там сам модель, она должна быть, это не обсуждается.

180: Ясно. Спасибо. Да, у меня ещё вопрос вот какой. Вот по поводу, да. Ну вот, возвращаясь самого начала, да, воронка, да, там исходное обращение есть вообще, ну, такая старая тема.

181: Который там регулярно в экспертном сообществе всплывает, что вот дефект всех этих голосовых помощников и так далее, да, что не могут, ну, банки, в частности, реализовать простую

182: Что когда принимаешь звонок, не надо всем задавать один и тот же там набор вопросов. Да, не надо вообще задавать вопросы. Звонящи. Надо сначала посмотреть, если у него сегодня там закончился дебетовый там

183: Или какая-то ещё. То есть можно какие-то ситуации вылавливать и задавать сразу адресный вопрос. Вы, наверное хотите там продлить депозит, ну предиктивный сценарий, да, но пективные, вот прямо.

184: В момент звонка, обращения, да, то есть не начинать его сначала задавать вопрос. Это так и работает. Если, ну, например, самая простая ситуация. У меня вот буквально неделю назад закончился срок действия карты. Угу.

185: Вот я такой, ну, я, честно сказать, не понял, как СберБанк Онлайн перевыпустить карту. Я решил, ну, типа, позвонить, спросить, вот как перевыпустить карту. А я звоню, набираю номер 900, они говорят, вы точно в Сбербанке работаете?

186: Мне говорят, мы знаем, что у вас закончился срок действия карты. Вы хотите её перевыпустить? Супер, супер. Вот это прямо, да, и очень многие вопросы клиентов, они

187: Это очень круто, потому что вот что выбешивает во всех этих автоматических, да, там хоть чат, хоть что-то то, что контекст не передаёт на 1 такую компанию в суд подали, потому что он вот так предиктивно, проактивно спросил, вы беременны?

188: Потому что он проанализировал вот это вот поведение девушки. И девушка подала в суд. Как это так вот она сама, кстати, не знала, но я что-то это байка, это реальный кейс, не это

189: Я хочу вопрос задать там ещё в чате. Ну, сейчас я задам, да, давайте вопрос ещё. Там у нас есть 1 вопрос. Мне просто очень понравился доклад. Я не очень часто вопросы задаю. Мне тема просто мне очень близкая, и как раз

190: Актуальная. Во первых, хочется сказать спасибо, что вы раскрасили бибиэм н. Теперь МегаФон имеет возможность перейти на что-то с Арисов и, может быть, не менее.

191: Да, да, да, да, да. И, ну, мой вопрос связан с основной, 1 из основных проблем сейчас, да, что он отвечает часто, чтобы ответить.

192: Его ответ не всегда гарантирован, а ему обязательно ответить. Вот как вы проверяете айки, что он необманный ответ подготовил, как вы их верифицируете? И дети гига чат периодически. И ловите вы его Зару.

193: Хороший вопрос. Я на самом деле думал, что этот вопрос зададут мне 1, самый 1. Да? Ну да, у многих всегда возникает вопрос в качестве работы м.

194: Агентов и так далее. Мы решаем этот несколькими способами. Во первых, у нас у каждого агента есть очень жёсткие ограничения и рамки, как он должен работать и инструкция, вот как вы

195: Видели мы у нас не просто там 1 вызов гига чата, а мы прям очень сильно разбили. Сначала вопроса классифицируется, потом исполняется GigaChat сам себя проверяет и так далее. Только такая схема, она позволяет поддерживать

196: Качество. Мы когда только начали экспериментировать с созданием агентов, решили попробовать. Ну вот у нас есть сотрудник, у него есть инструкция, а давайте мы эту инструкцию просто дадим GigaChat и посмотрим, что будет качество было минимальное. Вот, то есть, во первых,

197: У нас специально выстроена такая архитектура с ограничениями там и так далее, чтобы повысить качество. И, во вторых, при реализации агентов у нас есть в банке

198: Практика, что мы, да, так называемая, управляем рисками. То есть у нас есть определённый датасет, вот в нём есть большое количество вопросов клиента, и прежде чем запустить на реальных клиентов, мы

199: Текущую схему прогоняем на большом объёме реальных обращений клиентов и проверяем качество до запуска. Вот, а также после запуска мы, ну, как я показывал на мониторинге, проверяем, насколько качество реальных реше

200: Обращений клиента в соответствии с тем, что мы до этого моделировали, предсказывали и так далее. Угу. Вот ещё добавлю, почему те же самые, м, часто отвечают вопрос клиента, то есть они

201: Решают, а просто отвечают. Это связано с тем промтом, который ты им дашь. Вот если в промте заранее все прописать, ограничить, тогда она не будет так отвечать, она будет доспрашивать, уточнять, решать проблему. Угу. Вот.

202: Мы с таким сталкиваемся, потому что мы заходим в тот же самый там искусственный интеллект, сразу задаём какой-то вопрос. У нас нет системы про. Угу. То есть, чтобы получить достоверный ответ на 2 абзаца, нужно написать пром на 4 страницы примерно так.

203: Если это, a1 раз времени и ресурсов почему нет? Так, 1000000. Вопрос из чата. Да. Смотрите, ну, по поводу стоимости, мне кажется, неактуальный сейчас вопрос. Мне кажется, там уже, там уже понаотвечали. Посмотрите на вопрос.

204: Сейчас, сейчас платформа. Мне кажется это можно просто обратиться на сайт по и задать вопросы махи продаётся.

205: Ну, слушайте, коллеги могут ответить. Хотите ответить? Ответьте тезисно от 5 000 000 ₽ и долларов. За что? В год, за непосредственно саму? О, так это экосистема. То есть ты подбираешь те кубики, которые тебе нужны.

206: Ещё раз не понял. 5000000, за что за платформу на 500 пользователей пользовательские лицензия? То есть, я как понимаю, любая организация может купить этот продукт и использовать? Может? Да, конечно, да, там, да.

207: Ну, мне это неизвестно, потому что мы как бы работаем в банке. У нас это, да, да, да. То есть расчет, стоимость, да, в банке есть стоимость, которая реланиума бесплатная, она рыночная. Давайте 1. Следующую стоимость на

208: Сейчас ещё мы не доотвечала. Да откуда? На 2 вопрос, откуда пронты её собственная база? Ну, это вот сейчас пытались ответить. Инженеры пишут, видимо, да, в основном пронты.

209: Как я уже говорил, лучший способ написать промт для ллм, это попросить м написать пром для себя. Вот что тебе нужно для того, чтобы ты ответил попросить, да, все верно, но первоначальный, да.

210: Да, и ещё вопрос, чем ваша платформа отличается? Выход используется выход в сеть. Ну, вопрос глобальная сеть. Я не совсем понял этот вопрос. Выход. Нужен ли агенту выход?

211: Ну, периметр безопасности. Нет, ни в коем случае. Наши агенты находятся в локальной сети банка. 3 вопрос, чем отличается? Утверждает, что битрикс это все тоже самое. У нас есть кое

212: Отвечу, чтобы не уходить в я тоже самое, там немного разная архитектура, чуть чуть разный фокус. Но вот есть интересный пример в 1 из гисов 1.

213: Где на битриксе нарисовано несколько экранных форм, с которыми работают сотрудники, а в качестве исполняемого движка процесса работает там подходящая под требования критичной

214: Версия. Угу. Что, как бы, мухи отдельно, то есть, как front, да, под капотом, да, да, да. Ну, так же, как там сильно.

215: Вообще то говоря, большой Виктор, красивый, специфический. Н, а ещё есть вопрос. Подождите, пожалуйста, ещё есть вопросы? Да, а чуть чуть поближе подойди. Оо, ну чуть чуть тебя видно было видно и слышно.

216: Знаете, вопрос, а вот если компания захочет установить платформу, да, и то есть, по сути, она покупает и у себя GigaChat во внутреннем контуре тоже надо купить.

217: Я пока не пришёл в Сбер, мне казалось, что это все в 1 мире существует GigaChat, банковские услуги, инвестиционные рекомендации, тут же GigaChat, это немного разные компании, то есть там как бы платформ, флоу, это vps система, которая

218: Именно eps система, сейчас в неё добавляется ряд фичей, чтобы с агентами было работать лучше, но это не GigaChat, GigaChat делает там отдельная команда, отдельная компания, у неё своя бизнес модель, то есть там мы то мы можем дать коробку.

219: Ещё 15000000 будет у вас чат, это отдельно ещё 5000000 будет чат или какие-то локальные модельки использовать менять как бы с точки зрения платформы мы модульности

220: У вас, получается, в проекте основная часть работы была именно обучение, да, нейронных сетей, чтобы они правильно обрабатывали информацию, то, что заняло больше, больше времени. То есть на роботов, там 25.

221: Не, не видела. Ой, не на роботов, а на агентов, а вот именно на перегонку, там, схем, дообучение. Модели мы не проводили, потому что если мы делали бы дообучен,

222: Модели, это бы растянулось по времени очень сильно. В данном случае обучение проводилось промт инжинирингом. Угу. То есть мы писали пронты для каждого процесса. Основное время нам заняло это, собственно, понять. А как сделать так?

223: Чтобы это работало с высоким качеством. Угу. Вот у нас, я об этом не говорил, но у нас было несколько операций, когда мы на небольшом проценте клиентов на реальном потоке проверяли разные гипотезы. А что, если сделать, так будет ли это работать? Вот фактически там несколько

224: Рациями, экспериментами. Мы поняли, для того, чтобы получить нужное нам качество, необходимо сделать вот таким образом, который я показал как раз отладку гипотез и так далее. Больше всего времени заняло. И можно ещё последний маленький вопросик. А вот я знаю, что

225: Ещё чтобы давался более корректный вопрос. То есть в 1 есть много одинаковых запросов и потом как бы компилируются в 1 вот у вас тополь или достаточно, чтобы ещё робот

226: Контролёр посмотрел этот реагент и сказал качественно, некачественно, и перебросил на цикл повторяющийся у нас для этого используется контроль качества. Ага, я прямо на схеме рассказываю про контроль качества. Да, я поняла. Да, без него было б.

227: Большое количество. Ну то есть есть и получается вместо вот этих параллельных запросов, да, то есть, если открыть схему, которую я показывал, там, ну, видно о том, что цикл несколько раз может повторяться. Да, спасибо.

228: А в каких нотациях у вас платформа работает, по моему, да, ещё ещё что есть? Ну, как бы это не нотация. Вот конкретно сбертек. Мы делаем разный код платформы в то,

229: Под разные потребности бизнеса. Есть там не только флот. Ну, я часто спрашиваю, например, архитектуру бизнес процессов. Вот про архитектуру был.

230: Скажем так, опыт использования ариса в банке и был эксперимент владельца там системы со стороны банка, выступающего для нас заказчиком а не посмотреть ли, провести ли эксперимент давайте всех, кто работает с арисом, загоним в pps и сожжём.

231: Посмотрим, что будет. И был определённый опыт. Он закончился определёнными выводами. Угу. Да, я с владельцем процессов согласовал, что мы можем поделиться с внешними компаниями этими выводами.

232: И на следующем конкурсе вы нам про системы для моделирования процессов и для исполнения процессов, хотя чуть чуть могут каждая быть инструментом моделирования исполнения. Эт.

233: Как тёплое и мягкое. Это только частично пересекающиеся множества. Ну да, поэтому че решили то в итоге по архитектуре арист подошёл или что этим занимается не моя команда, нам нас нет.

234: Заказа на разработку ариса, скажем так, насколько я знаю, где-то используются свои разработки, где-то, я знаю, как минимум 1 департамент, опять же, Сбер большой, это огромное государство в государстве.

235: Разным ландшафтом. Слышал, что использовалась бизнес студия. Точно знаю, что мне там несколько методологов, которым нравится сила юни, но я не знаю, находится ли она в эксплуатации, и точно знаю несколько департаментов, которым

236: Денег на отдельную систему для проектирования не дали, и они посмотрели. Ну, в принципе, и дорожка можно сделать. Можно, да, нормально заживём. И пользуются тем, что могут получить.

237: Там.

238: Хороший вопрос. Он так, коллеги, я думаю, что да, мы ещё, мы так бесконечно можем разговаривать. Хорошо. Очное мероприятие, которое у нас состоится. Какого мая? 25 мая? Все, да, мы

239: Надеемся всех вас увидеть 25 мая. На, да, это, это итоговая конференция будет, да, то есть все вы уже финалисты, вам уже всем туда прям будет интересное мероприятие, интересное мероприятие с докладами.

240: С награждением, награждением, с этим круглым столом, то есть дискуссией. Поэтому я думала, что ты скажешь нас завлекли.

241: Все, на сегодня давайте заканчиваем уже вот отпускаем людей. До свидания. Всех вас ждём 30. Обратите, пожалуйста, внимание на график. 30 числа мы начинаем в 16, по моему, 13.

242: Да, вот 4 проекта до 17, да, и там будет 4 проекта. Поэтому мы начинаем 15. Это последний в четверг у нас через неделю, но не вечером, а днём.

243: По просьбе трудящихся, кто хочет пораньше уехать на 30 это короткий день по законодательству, но не настолько короткий, я так поняла.