Чат-бот ВТБ с ИИ

Клиент: ВТБ (ПАО) — системообразующий универсальный банк, второй по объёму розничного бизнеса в России. Банк обслуживает более 30 млн активных клиентов через мобильное приложение и веб-версию ВТБ Онлайн. Контактный центр ВТБ ежемесячно принимает свыше 9 млн обращений по всем каналам.

Задача: Масштабировать и качественно трансформировать чат-бот ВТБ Онлайн в 2025 году, превратив его из инструмента автоматизации рутинных запросов в интеллектуальный цифровой сервис с применением продвинутых технологий искусственного интеллекта, способный самостоятельно решать сложные, персонализированные клиентские сценарии и стать основным каналом цифровой поддержки банка.

Контекст и вызовы 2025 года

Чат-бот ВТБ существует с 2019 года и прошёл долгий путь развития: от базовой автоматизации (20%) через первые интеграционные сценарии (50% автоматизации в 2021 году) к масштабному ML-ориентированному продукту (70% автоматизации в 2023). К началу 2025 года продукт уже обладал высокой зрелостью, однако перед командой стояли принципиально новые задачи:

1. Преодолеть барьер качества распознавания. Клиенты всё активнее отправляли скриншоты вместо текста, формулировали запросы в свободной форме, упоминали несколько тем сразу. Классические NLP-модели справлялись с этим ограниченно — что вело к ненужным переводам на оператора и снижению CSI.

2. Расширить глубину сервиса. При трафике свыше 5 млн обращений в месяц доля интеграционных (персонализированных) сценариев составляла ~29% при 110 сценариях. Задача была — нарастить покрытие, охватив темы кешбэка, безопасности, финансовых операций без участия оператора.

3. Внедрить ИИ-технологии нового поколения. Переход от правил и простых ML-моделей к многоуровневому ИИ: NER для сокращения шагов диалога, модели компьютерного зрения, проактивной персонализации, детектированию эмоционального состояния клиента.

4. Переосмыслить архитектуру чата. Структура устарела: клиенты смешивали запросы в поддержку, каналы и служебные обращения в единой ленте. Требовалась полноценная коммуникационная платформа с логичной навигацией.

5. Апробировать генеративный ИИ. Технология RAG+LLM требовала промышленной обкатки: запустить ИИ-ассистента для сотрудников отделений в 2025 году, чтобы в 2026 масштабировать технологию на клиентский чат-бот.

Успешное решение этих задач должно было вывести чат-бот ВТБ на принципиально новый уровень — от «умного автоответчика» к цифровому финансовому помощнику, задающему стандарт рынка.

В рамках проекта в 2025 году командой чат-бота ВТБ Онлайн было реализовано:

— Технология NER: сокращение шагов диалога

Бот научился извлекать из сообщений клиентов ключевые сущности в реальном времени: суммы, даты, номера карт и счетов, типы операций, номера телефонов. Параметры автоматически подставляются в сценарий без уточняющих вопросов. Та же технология выделяет негативные маркеры и переключает бота в эмпатичный режим — удовлетворённость по проблемным диалогам выросла на 2,5 п.п.

— AI-модель распознавания изображений

Клиенты регулярно присылали скриншоты экранов ВТБ Онлайн, фото документов, сообщения от банка — ранее бот не мог их интерпретировать. Внедрённая модель машинного зрения определяет тип и содержание файла (ошибка в приложении, выписка, документ) и корректно маршрутизирует обращение без оператора. Эффект: +0,4 п.п. к автоматизации, +0,2 п.п. к CSI.

— Персонализированные маркетинговые предложения

Реализована механика показа персональных офферов непосредственно в сценариях чат-бота с учётом тематики диалога и финансового профиля клиента. CTR составил 14% — один из лучших показателей среди всех цифровых каналов банка.

— Проактивные сервисные рекомендации

Бот анализирует профиль клиента в начале сессии (кешбэк, просрочки, даты платежей) и проактивно информирует ещё до того, как клиент успел спросить. Конверсия в переходы — 8%, объём — 220 тыс. рекомендаций в месяц.

— Масштабирование интеграционных сценариев: со 110 до 140 (+30)

● Разработана серия сценариев, полностью покрывающая вопросы по кешбэку: баланс, история начислений за 6 месяцев, выбор категорий, кешбэк выходного дня → рост автоматизации темы +10 п.п., CSI +5,5 п.п.

● «Тревожная кнопка»: блокировка счёта, передача данных мошенника в Банк России, справка для МВД прямо из диалога → 44 тыс. клиентов в месяц.

● Оспаривание операций: объяснение причин списаний + автоматический возврат средств → ~1 000 возвратов ежемесячно.

● Запись в отделение, сценарии консультаций по группе «Близкие» и по Пушкинской карте, работа с инцидентами.

— Редизайн чата: новая коммуникационная платформа

Чат трансформирован в платформу с тремя разделами: «Поддержка» (диалог с ботом и операторами), «Каналы» (лента с персонализированными рассылками + публичные каналы по различным темам), «Связь с банком» (статус обращений, онлайн-звонок в банк, карта банкоматов, ответы на часто задаваемые вопросы). Добавлены функции из популярных мессенджеров: реакции, отправка стикеров, сортировка файлов в медиагалерее. Кроме того, реализован таймер ожидания оператора с обратным отсчётом и обновлена система оценки CSI.

— ИИ-ассистент для сотрудников отделений (RAG+LLM)

Запущен отдельный продукт: бот-консультант для сотрудников банка на базе генеративного ИИ. Он агрегирует данные из базы знаний, тарифов и регламентов. Результаты в проде: автоматизация — 80%, удовлетворённость сотрудников — 95%, очереди в отделениях сократились в 1,5 раза. Накопленная экспертиза при внедрении ИИ-бота для сотрудников станет основой для трансформации клиентского чат-бота в 2026 году.

Ключевые метрики 2025 года:

● 80% — Автоматизация

 (пиковые месяцы — до 82,8%); стабильный рост на протяжении года

● 8,7 млн обращений в месяц — Трафик

 рост с 5,1 млн в начале года; исторический рекорд продукта

● 85% — CSI

 рост с 80,2% в январе (+4,8 п.п. за год)

● 64% — Доля чата в обращениях в КЦ

 год назад — 50%; чат стал доминирующим дистанционным каналом для обращений в банк

● до 5,3 млн уникальных пользователей в месяц — MAU чата

● 140 интеграционных сценариев (+30 за год)

 трафик +2 млн сессий в месяц, доля в трафике +17 п.п.

● ~6 млрд рублей экономии за год — Экономический эффект

 за счёт автоматизации обращений и снижения нагрузки на операторов

● 47,5% — Повторные пользователи

 доля клиентов, возвращающихся в чат в течение года

● 4,2 млн за год — максимальных оценок от пользователей

2025 год стал точкой технологического перелома для чат-бота ВТБ Онлайн. Команда прошла путь от масштабирования готовых инструментов к самостоятельному применению ИИ нового поколения — и сделала это без деградации ключевых метрик, несмотря на рост трафика почти в 2 раза. 

Главный итог — не отдельные фичи, а системный сдвиг: бот перестал быть «умным FAQ» и стал полноценным цифровым финансовым помощником. Он проактивно предупреждает клиентов о разных событиях, понимает изображения, чувствует эмоциональный тон диалога, автоматически возвращает деньги и помогает в кризисных ситуациях — от мошенничества до технических сбоев. 

Параллельный запуск RAG+LLM-ассистента для сотрудников отделений — это стратегическая инвестиция: в 2026 году накопленная экспертиза позволит перевести клиентский чат-бот на генеративный ИИ и выйти на принципиально новый уровень консультаций. Сегодня ВТБ занимает первые строчки всех отраслевых рейтингов — и мы видим конкретный путь, как удержать это лидерство.