1. Ловушки для мошенников:
возможности телефонной аналитики
Александр Ефимов
Руководитель направления прогнозной аналитики
компании КРОК
19.03.2013

2. МОШЕННИЧЕСТВО В CALL-ЦЕНТРАХ
20 % людей, которые были
подвергнуты мошенничеству, уходят
от компаний, с которыми
это мошенничество было связано

3. МОШЕННИЧЕСТВО В CALL-ЦЕНТРАХ
20 % людей, которые были
подвергнуты мошенничеству, уходят
от компаний, с которыми
это мошенничество было связано
Основными объектами мошенничества
через call-центр становятся банки,
страховые и торговые компании

4. МОШЕННИЧЕСТВО В CALL-ЦЕНТРАХ
20 % людей, которые были Существующие методы идентификации
подвергнуты мошенничеству, уходят клиента в call-центре не являются
от компаний, с которыми достоверными
это мошенничество было связано
Основными объектами мошенничества
через call-центр становятся банки,
страховые и торговые компании

5. МОШЕННИЧЕСТВО В CALL-ЦЕНТРАХ
20 % людей, которые были Существующие методы идентификации
подвергнуты мошенничеству, уходят клиента в call-центре не являются
от компаний, с которыми достоверными
это мошенничество было связано
Большая вероятность
человеческого фактора
при принятии удаленного
решения
Основными объектами мошенничества
через call-центр становятся банки,
страховые и торговые компании

6. МОШЕННИЧЕСТВО В CALL-ЦЕНТРАХ
20 % людей, которые были Существующие методы идентификации
подвергнуты мошенничеству, уходят клиента в call-центре не являются
от компаний, с которыми достоверными
это мошенничество было связано
Большая вероятность
человеческого фактора
при принятии удаленного
решения
Процесс удаленного принятия решения
является длительным и обладает Основными объектами мошенничества
высокими показателями риска через call-центр становятся банки,
страховые и торговые компании

7. МОШЕННИЧЕСТВО В CALL-ЦЕНТРАХ
20 % людей, которые были Существующие методы идентификации
подвергнуты мошенничеству, уходят клиента в call-центре не являются
от компаний, с которыми достоверными
это мошенничество было связано
Большая вероятность Большинство систем
человеческого фактора по предотвращению
при принятии удаленного мошенничества работают
решения не в реальном времени
Процесс удаленного принятия решения
является длительным и обладает Основными объектами мошенничества
высокими показателями риска через call-центр становятся банки,
страховые и торговые компании

8. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ

9. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

10. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
Во многих компаниях контакт центр
является первой линией
взаимодействия с клиентом, и
поэтому оператору call-центра
крайне важно знать о клиенте
буквально все: от его имени до
потребностей и даже
эмоционального состояния!
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

11. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
Прогнозная
аналитика
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

12. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
Прогнозная
аналитика
Прогнозная аналитика позволяет
идентифицировать потребности
клиента, склонность к оттоку,
потенциальную ценность клиента
для компании, а также склонность к
мошенничеству.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

13. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
Прогнозная
аналитика
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР
Речевой
анализ

14. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
Прогнозная
аналитика
Речевой анализ с другой стороны
позволяет однозначно
идентифицировать клиента по
«голосовому отпечатку», а также
определять эмоциональное
состояние клиента на основе
анализа интонации.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР
Речевой
анализ

15. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
Прогнозная
аналитика
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР
Речевой
анализ

16. ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ
КЛИЕНТА В CALL-ЦЕНТРЕ
Прогнозная
аналитика
Прогнозная и голосовая аналитика
позволяет провести комплексную
идентификацию клиента, т.е.
определить не только найти клиента
в CRM-системе, но и обеспечить
всестороннее понимание клиента,
включая скрытые помыслы клиента
к оттоку или мошенничеству!
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР
Речевой
анализ

17. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ

18. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
Звонок

19. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
Рассмотрим типовой процесс
Звонок обработки входящего звонка и
задействованные в этом процессе
информационные системы.

20. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента
• История
обращений
• Используемые
услуги
Звонок
Обработка
информации
о клиенте
CRM
Учетные
системы

21. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента
• История
обращений
• Используемые
услуги Традиционно оператор call-центра
обращается в CRM-систему, в
которой содержится информация о
Звонок продуктах и услугах, используемых
Обработка
звонящим клиентом, и быть может
информации
некоторая дополнительная
о клиенте
информация по клиенту.
CRM
Учетные
системы

22. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с
• История существующими
обращений сценариями
• Используемые мошенничества
услуги
Звонок
Обработка Оценка
информации вероятности
о клиенте мошенничества
CRM База случаев
Учетные мошенничества
системы Системы
безопасности

23. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с
• История существующими
обращений сценариями
• Используемые мошенничества
услуги При идентификации клиента не
обходится без систем
Звонок информационной безопасности, в
которых накапливаются правила для
Обработка Оценка
последующей идентификации
информации вероятности
о клиенте мошеннических действий.
мошенничества
CRM База случаев
Учетные мошенничества
системы Системы
безопасности

24. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с • Идентификация
• История существующими клиента
обращений сценариями • Эмоциональный
• Используемые мошенничества оттенок
услуги
Звонок
Обработка Оценка
Голосовая
информации вероятности
аналитика
о клиенте мошенничества
CRM База случаев Система
Учетные мошенничества распознавания
системы Системы и анализа
безопасности голоса

25. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с • Идентификация
• История существующими клиента
обращений сценариями • Эмоциональный
• Используемые мошенничества оттенок
услуги
Сегодня к этому перечню смело
можно добавить системы голосовой
Звонок аналитики, которые уже успешно
Обработка Оценка
применяются в России, например, в
Голосовая
информации вероятности
Национальной службе взыскания.аналитика
о клиенте мошенничества
CRM База случаев Система
Учетные мошенничества распознавания
системы Системы и анализа
безопасности голоса

26. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с • Идентификация
• История существующими клиента
обращений сценариями • Эмоциональный
• Используемые мошенничества оттенок
услуги
Data
Звонок
Обработка Оценка Mining
Голосовая
информации вероятности
аналитика
о клиенте мошенничества
CRM База случаев Система
Учетные мошенничества распознавания
системы Системы и анализа
безопасности голоса

27. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с • Идентификация
• История существующими клиента
обращений сценариями • Эмоциональный
• Используемые мошенничества оттенок
услуги Объединить все многообразие
информации, накапливаемое
указанными системами, и Data
Звонок преобразовать эти данные в
Обработка Оценка Mining
эффективные действия позволяютГолосовая
информации вероятности
системы прогнозной аналитики аналитика
о клиенте мошенничества
(data mining).
CRM База случаев Система
Учетные мошенничества распознавания
системы Системы и анализа
безопасности голоса

28. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с • Идентификация ДА
• История существующими клиента
обращений сценариями • Эмоциональный
• Используемые мошенничества оттенок
услуги
Data
Звонок
Обработка Оценка Mining
Голосовая
информации вероятности
аналитика
о клиенте мошенничества
CRM База случаев Система
Учетные мошенничества распознавания
системы Системы и анализа НЕТ
безопасности голоса

29. ПРОЦЕСС ОБРАБОТКИ ЗВОНКОВ
• Статус клиента • Схожесть с • Идентификация ДА
• История существующими клиента
обращений сценариями • Эмоциональный
• Используемые
В результате мошенничества
оператор call-центраоттенок
услуги однозначно идентифицирует
клиента, получает информацию о
его состоянии и намерениях, а Data
Звонок
также четкие рекомендации по
Обработка Оценка Mining
клиенту: что стоит предложить Голосовая
информации вероятности
аналитика
клиенту, нужно ли его удерживать, а
о клиенте мошенничества
CRM также неБаза случаев он!
мошенник ли Система
Учетные мошенничества распознавания
системы Системы и анализа НЕТ
безопасности голоса

30. ТИПОВОЙ СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛИЕНТА

31. ТИПОВОЙ СПОСОБ
ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛИЕНТА
Рассмотрим пример диалога
между клиентом и оператором.
Клиент звонит в call-центр, а
оператору необходимо
определить, кто звонит.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

32. ТИПОВОЙ СПОСОБ
ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛИЕНТА
Здравствуйте!
Представьтесь и назовите
Ваше секретное слово,
пожалуйста!
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

33. ТИПОВОЙ СПОСОБ
ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛИЕНТА
Меня зовут Иванов Иван
Иванович.
Секретное слово DOLLAR.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

34. ТИПОВОЙ СПОСОБ
ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛИЕНТА
Меня зовут Иванов Иван
Иванович.
Секретное слово DOLLAR.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

35. ТИПОВОЙ СПОСОБ
ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛИЕНТА
Меня зовут Иванов Иван
Иванович.
Секретное слово DOLLAR.
В результате такого диалога
оператор считает, что
идентифицировал клиента. А так ли
это на самом деле?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

36. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №1

37. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №1
1
Меня зовут Иванов Иван
Иванович.
Секретное слово DOLLAR.
?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

38. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №1
1
Меня зовут Иванов Иван
Традиционные способы
Иванович. не
идентификации клиента
являются надежными, т.к. DOLLAR.
Секретное слово оператор
call-центра не в состоянии
самостоятельно определить даже
пол собеседника, а, значит, звонить
может мошенник, который знает
кодовое слово пострадавшего!
?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

39. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КЛИЕНТА
НА ОСНОВЕ ГОЛОСОВОГО ОТПЕЧАТКА

40. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КЛИЕНТА
НА ОСНОВЕ ГОЛОСОВОГО ОТПЕЧАТКА
Застраховать от неверной
идентификации могут системы
речевой аналитики
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

41. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КЛИЕНТА
НА ОСНОВЕ ГОЛОСОВОГО ОТПЕЧАТКА
Для идентификации
Клиенту не требуется
клиента достаточно
произносить заранее
10 секунд диалога с
подготовленных фраз
оператором
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

42. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КЛИЕНТА
НА ОСНОВЕ ГОЛОСОВОГО ОТПЕЧАТКА
База клиентов
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

43. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КЛИЕНТА
НА ОСНОВЕ ГОЛОСОВОГО ОТПЕЧАТКА
База клиентов
Здравствуйте, Иванов Иван
Иванович!
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

44. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №2

45. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №2
2
Спасибо большое за
помощь! Соедините меня
еще с кредитным
специалистом.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

46. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №2
2
Спасибо большое за
помощь! Соедините меня
еще с кредитным
Как правило, на разные вопросы
специалистом.
клиента могут ответить разные
операторы call-центра. Для ответа
на второй вопрос клиента могу
переключить на другого оператора.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

47. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №2
2
Добрый день, Иван
Иванович! Чем я могу Вам
помочь?
?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

48. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №2
2
Добрый день, Иван
Иванович! Чем я клиентов в
В погоне за лояльностью могу Вам
ряде случаев при переключении
помочь?
между операторами повторная
идентификация клиента не
производится. Однако со вторым
оператором может говорить уже
другой человек!
?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

49. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №2
2
Добрый день, Иван
Иванович! Чем я могу Вам
помочь?
?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

50. ПРИМЕР МОШЕННИЧЕСТВА №2
2
Добрый день, Иван
Иванович! Чеманалитики Вам
Система голосовой я могу
незаметна для клиента, поэтому
операторпомочь?
call-центра может
провести повторную
идентификацию клиента в любой
момент диалога, не прерывая
разговора и не снижая лояльности
клиента!
?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

51. СРАВНЕНИЕ С БАЗОЙ МОШЕННИКОВ

52. СРАВНЕНИЕ С БАЗОЙ МОШЕННИКОВ
База клиентов
3
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

53. СРАВНЕНИЕ С БАЗОЙ МОШЕННИКОВ
База клиентов База мошенников
3
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

54. СРАВНЕНИЕ С БАЗОЙ МОШЕННИКОВ
База клиентов База мошенников
3
Система голосовой аналитики
позволяет не только
идентифицировать клиентов, но и
накапливать голосовые отпечатки
звонящих для создания базы
мошенников.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

55. СРАВНЕНИЕ С БАЗОЙ МОШЕННИКОВ
База клиентов База мошенников
3
Добрый день, я соединю
Вас со специалистом
службы безопасности!
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

56. ОЦЕНКА ЭМОЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ КЛИЕНТА

57. ОЦЕНКА ЭМОЦИОНАЛЬНОГО
СОСТОЯНИЯ КЛИЕНТА
4
Контакт-центр обрабатывает не
только голосовые обращения, но
также e-mail.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

58. ОЦЕНКА ЭМОЦИОНАЛЬНОГО
СОСТОЯНИЯ КЛИЕНТА
MOOD’ометр
4
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

59. ОЦЕНКА ЭМОЦИОНАЛЬНОГО
СОСТОЯНИЯ КЛИЕНТА
MOOD’ометр
4
Средства определения интонации
при голосовом общении или в
переписке позволяют реализовать
эмоциональный барометр клиента!
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР БАНКА

60. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА
ПРИ ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО

61. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
5
Страховая
компания
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

62. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
5
В call-центр страховой компании
обращается клиент, сообщает о ДТП
(поцарапан бампер, второго Страховая
участника ДТП нет), называет свой компания
полис КАСКО.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

63. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
СТРАХОВОЙ СЛУЧАЙ ПО КАСКО
5
ВЫЕЗД САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ
АВАРИЙНОГО ОБРАБОТКА Страховая
КОМИССАРА ИНЦИДЕНТА
компания
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

64. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
СТРАХОВОЙ СЛУЧАЙ ПО КАСКО
5
По условиям программы
страхования КАСКОСАМОСТОЯТЕЛЬНАЯ
ВЫЕЗД оператор call-
центра самостоятельно определяет
АВАРИЙНОГО ОБРАБОТКА Страховая
о необходимости обязательного
КОМИССАРА ИНЦИДЕНТА
направления аварийного комиссара компания
на место ДТП.
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

65. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
СТРАХОВОЙ СЛУЧАЙ ПО КАСКО
5
Однако по условиям программы
страхования клиент должен
сообщить о ДТП САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ
ВЫЕЗД в call-центр
страховой компании в день ДТП. Но
АВАРИЙНОГО ОБРАБОТКА Страховая
как оператору call-центра
КОМИССАРА ИНЦИДЕНТА
определить не хочет ли клиент компания
смошенничать и получить выплату
за старую царапину?
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

66. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
СТРАХОВОЙ СЛУЧАЙ ПО КАСКО
5
Классификация
случая на
основании
статистического
анализа
ВЫЕЗД САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ
АВАРИЙНОГО ОБРАБОТКА Страховая
КОМИССАРА ИНЦИДЕНТА
компания
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

67. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
СТРАХОВОЙ СЛУЧАЙ ПО КАСКО
5
Классификация
Классификация
случая на
поведения клиента
основании
на основании
статистического
анализа интонации
анализа
ВЫЕЗД САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ
АВАРИЙНОГО ОБРАБОТКА Страховая
КОМИССАРА ИНЦИДЕНТА
компания
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

68. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
СТРАХОВОЙ СЛУЧАЙ ПО КАСКО
5
Классификация
Классификация
случая на
поведения клиента
основании
В результате статистического на основании
статистического
анализа и эмоционального анализа анализа интонации
анализа
для каждого клиента определяется
ВЫЕЗД САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ
и отображается в операторском
АВАРИЙНОГО ОБРАБОТКА Страховая
КОМИССАРА вероятность
интерфейсе ИНЦИДЕНТА
мошенничества, вероятность компания
оттока и предложение по
стимулированию клиента!
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

69. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ
ОБРАБОТКЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ ПО КАСКО
СТРАХОВОЙ СЛУЧАЙ ПО КАСКО
5
Классификация
случая на Хотите узнать, как поведения клиента
Классификация
основании
статистического
работают такие системы? на основании
анализа интонации
анализа Приходите на стенд КРОК!
ВЫЕЗД САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ
АВАРИЙНОГО ОБРАБОТКА Страховая
КОМИССАРА ИНЦИДЕНТА
компания
КЛИЕНТ CALL-ЦЕНТР

70. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Александр Ефимов
Руководитель направления прогнозной аналитики
компании в КРОК
111033, Москва, ул. Волочаевская, д.5, корп.1
+7 495 974 2274, +7 495 974 2277 (факс)
AleEfimov@croc.ru
www.croc.ru