Форум "Клиентский опыт в финансовых технологиях" CX Fintech 2025: ИИ, метрики и культура для работы с клиентским опытом

2026-02-27 09:11

Форум CX Fintech 2025: ИИ, метрики и культура для СХ: новое видение клиентского сервиса и искусственный интеллект в центре внимания

Клиентский опыт — профессиональная область, которая становится всё более важной для бизнеса и вызывает интерес сотрудников других функций. Сама она развивается и обогащается благодаря их вовлечению.

Среди «лучших CX-практик» есть такой метод: привлечь сотрудников других подразделений — бухгалтерии, юристов, ИТ — к обработке обращений клиентов, чтобы они, временно поменяв роль, прочувствовали влияние своей работы непосредственно на опыт клиентов.

Ещё один способ погружения в смежную профессиональную область — посещение форума CX Fintech Day–2025. И о нем вам расскажет и поделится своими наиболее яркими впечатлениями от обсуждения участниками проблем и их решений, а также своими идеями, риск-менеджер и преподаватель ССО-2 «Развитие кросс-функционального мышления», Елена Розанова.

Все начинается с культуры. А с чего начинается она?
Очень часто — с клиентоориентированности создателей бизнеса, которые:

Приняли бизнес-модель, где предоставление клиенту ценности, превышающей стоимость, становится одним из ключевых конкурентных преимуществ;

Сформировали команду, ориентированную на заботу, эмпатию и поиск решений, улучшающих опыт клиента не только в отдельных случаях, но и системно;

Вложили ресурсы в выбор и непрерывное развитие технологической платформы, которая позволяет всё это воплотить в жизнь.

Но такой вариант - в основном для «нового» бизнеса, а давно существующие – либо уже увидели эффективность этого подхода, либо вынуждены постоянно развиваться под влиянием конкуренции. Сейчас клиент сам становится основным способом переноса «лучших практик» не только между компаниями одной отрасли, но и между секторами экономики, именно он задает бенчмарки. И это, с одной стороны, повышает ценность «кросс-отраслевого опыления» опытом - сотрудников СХ и бизнеса в целом, а с другой - становится не просто вызовом, но и риском оттока клиентов из-за несоответствия их ожиданиям, сформированным кем-то другим.

В компаниях, особенно крупных, культуру СХ иногда приходится формировать с низкого уровня зрелости, ее необходимо постоянно поддерживать, а делать это надо системно. И тут нельзя обойтись без «тона сверху»: именно руководство в конечном итоге отвечает на стратегическом уровне за: организационную структуру, качество продукта и сервиса, построение бизнес- процессов, выбор технологии – всего того, что тесно связано с клиентским опытом, а так же за выделение на это необходимых ресурсов.

Важность общей культуры - на всех уровнях управления и во всех подразделениях, ее постоянного развития, необходимость вовлечения руководителей, заинтересованные, инициативные и знающие сотрудники, – не только про СХ, но и про основные условия успешной (а в банках- обязательной) системы риск-менеджмента.

Одним из препятствий для построения системы управления СХ является упрощенное понимание СХ и бизнесом и руководством: его видят только «на поверхности»: как сервис, эмоции клиента и заботу о нем, не рассматривая, как глубокий и сложный комплекс, в работе которого задействована вся компания. Основа отличного СХ – не тушение пожаров, а ликвидация хаоса в бизнес-процессах, оптимизация взаимодействия подразделений внутри организации. Хороший эффект может дать дополнение CJM анализом карты бизнес-процессов. Построить системный подход к СХ может помочь риск-менеджмент (при его наличии), аккумулирующий информацию о событиях риска и их последствиях, а так же о принятых решениях.

Другую проблему - незаинтересованности в СХ руководителей и бизнеса в целом, выступающие предлагали решать, прежде всего, через связь целей и бизнес- показателей с клиентским опытом: на уровне стратегии, планов, отдельных КПЭ. Может оказаться, что функция СХ- не «затратная», а приносящая выручку (в выступлении SBER DEVICES), а расходы на исследования окупаются в результате экономии: через сокращение затрат, например - благодаря отказу от содержания невостребованных продуктов и разработки «фичей» (в выступлении Т2).

Участники форума говорили, что для достижения взаимопонимания лучше общаться с другими подразделениями на их языке, а не обучать своему СХ-языку: необходимость разбираться в «чужих» терминах и метриках – барьер для контакта. С точки зрения риск-менеджмента, у которого существуют аналогичные проблемы- они вполне преодолимы по мере развития культуры, особенно, если этому способствуют регуляторы, как на банковском рынке, где руководители обязаны понимать терминологию и показатели РМ на законодательно определенном уровне.

Понимание СХ со стороны бизнеса можно улучшить, дав послушать голос клиентов и сотрудников: особенно громко он может звучать, например, на выездных кэмпах «СХ + другие подразделения», при совместном прослушивании звонков, в ежеутренних рассылках по подразделениям (например, 10 комментариев клиентов за предыдущий период полученных методом случайной выборки).

«Доказательный СХ» обостряет дискуссию о метриках, моделях и методах анализа (как и в РМ). Общий взгляд участников форума: не NPS, CSI и другим показателем единым жив СХ, а системой метрик, основанной на:

Правильной и постоянно актуализируемой методологии измерения обоснованно выбранных статических и динамических показателей
Высококачественных данных (больших данных).

Это перекликается с риск-менеджментом: во - первых- РМ тоже обязательно должен показывать цифры и факты в контексте бизнес – показателей: к каким событиям и убыткам (или прибыли) может привести управленческое решение, продукт, процесс и их совокупность. Во – вторых, некоторые данные для таких расчетов могут быть общими с СХ, а отдельные показатели РМ можно увязать с метриками СХ.

Значительную часть информации можно собирать, не потревожив клиента, который все менее готов отвечать на вопросы и участвовать в анкетировании: из CRM, на основе предоставленных персональных данных, логирования его действий и работы сотрудников в ИТ- системах компании (рекомендуется процесс-майнинг), обогащения из внешних источников.

Такой же подход используется для улучшения сервиса: появляется возможность не только решать уже возникшие проблемы клиентов и понимать потребности, но и заранее предсказывать их, повышая продажи, удовлетворенность и лояльность.

Без искусственного интеллекта, кажется, уже невозможно обойтись, и участники форума показывали интересные результаты – как в анализе, так и обслуживании клиентов. Например, объединенная компания Wildberries & Russ за 2025 год провела более 800 исследований для получения обратной связи от клиентов, опросила более 1 млн. партнеров и покупателей, обработала более 67 млн. обращений. В отношении к ИИ происходят перемены: запрос топ-менеджеров и собственников бизнеса на максимально возможную замену сотрудников ботами для сокращения расходов и проблем с наймом - не реализовался. На практике затраты могут даже увеличиться, а ориентироваться при внедрении ИИ надо на рост продуктивности. Спикеры говорили о полутора годах проб и ошибок, а потом – еще 3 годах использования до первого эффекта, об эффективности тандема человека с ИИ. Основные бенефициары ИИ сегодня - крупный бизнес, финансы, розница с большими объемами данных. Поделятся ли данными, ботами, ко-пилотами и моделями с малым и средним бизнесом, и насколько они будет эффективны - вопрос открытый.

Как сделать использование ИИ эффективным?

Во - первых, перефокусировав взгляд на ИИ, рассматривая его в качестве помощника не столько для клиента, сколько для обслуживающего его сотрудника. Некоторые ситуации не могут обрабатываться чат- ботами (нестандартные кейсы, стрессовые случаи, сложные контексты, требующие разноплановых знаний и эмпатии), зато добавляет продуктивности организация единого рабочего пространства, ко-пилоты для сотрудника, которому быстро доставляется вся информация, необходимая для решения задач клиента.

Во-вторых- как и в любой области (например- в РМ), в СХ успех внедрения ИИ зависит от стадии зрелости в работе с данными, на которой находится компания и последовательного перехода по ним до уровня, на котором именно ИИ даст наибольший эффект. Для этого очень полезно провести ранжирование процессов по степени готовности к ИИ. Если бизнес-процесс «не созрел» для внедрения ИИ (то есть: нет описания процесса, всех необходимых и правильно размеченных данных и др.), а также нет денежных доказательств преимуществ ИИ над обычной автоматизацией - расходы на него не окупятся.

Участники форума говорили о том, что ИИ - это, прежде всего, повышение продуктивности работы сотрудников, качества обслуживания, исследований, СО в целом, но - не сокращение расходов.

Ценность ИИ в: выявлении аномалий клиентского пути, прогнозе появления проблем до момента жалобы, предиктивной аналитике, скорости на простых задачах, помощи сотрудникам. Однако стоит задуматься и об этических рисках, которые кратно возрастают при использовании ИИ, особенно - в тандеме с нейробиологией. В частности, выполнение цели, которую ставят перед собой некоторые компании - знать клиента лучше, чем знает себя он сам и его близкие, дает возможности предсказания поведения клиента. Это может быть использовано для манипуляций, навязывания продуктов, не соответствующих его целям, потребностям и ожиданиям. СХ и РМ могут совместно вырабатывать взвешенную позицию, учитывающую интересы всех сторон, клиента и бизнеса, не допуская рисков недобросовестного поведения.

Посетив форум, я увидела много интересного и полезного для себя в смежной функции - СХ и подтвердила свою гипотезу о том, что между областью риск-менеджмента и СХ существуют не просто точки контакта, а большие «пятна контакта», а РМ и СХ могут поддерживать и взаимоусиливать друг друга, совместно создавая баланс интересов клиента и бизнеса.