Альфа-Пророк – система полного цикла для прогнозирования потребности в лизинге на базе ИИ для повышения эффективности продаж

В условиях стабилизации роста рынка лизинговых услуг, ГК Альфа-Лизинг поставила перед собой задачу усовершенствовать взаимодействие с существующими клиентами, заинтересованными в повторных сделках, а также повысить эффективность коммуникаций с новыми организациями, с минимальным участием клиентских менеджеров.

Основная цель проекта — разработка системы скоринга лидов, которая позволит своевременно выявлять наиболее перспективных клиентов и контактировать с ними до того, как их перехватят конкуренты или их приведут через платные каналы.

При этом система должна предсказывать:

• с какой вероятностью новые или повторные клиенты возьмут лизинг,

• какой тип предмета лизинга потребуется (легковой автотранспорт, грузовой или спецтехника),

• предодобренный лимит средств на основании ответов риск-систем,

• первичный рисковый скоринг.

Задача системы — увеличить продажи, оптимизировать использование внутренних ресурсов и повысить конкурентоспособность на рынке.

2024

1. По последним результатам, решение предсказало интерес к повторной сделке у 14 197 контактов. Из них 3240 были квалифицированы Альфа-Лизингом как «лиды» и взяты в работу менеджерами по продажам — 15,5% из них заключили сделку с Альфа-Лизингом.

2. При этом 50% из рекомендованных ИИ новых организаций и 60% повторных клиентов впоследствии подписали договор с одной из лизинговых компаний.

3. Благодаря своевременной коммуникации с перспективными контактами эффективность холодных звонков выросла в 2 раза. Кроме того, заявки от клиентов по каналам онлайн и оффлайн начали поступать без дополнительных расходов на привлечение.

4. Альфа-Лизинг повысила результативность апсейла и увеличила средний чек, а также сократила расходы на компенсации агентам.

5. Использование в проекте платформы ValueAI позволило ускорить внедрение искусственного интеллекта в процессы на 40%.

Со стороны «ВейвАксесс»: 

• Платформа для ИИ-разработки ValueAI

• Фронтенд: Angular

• Бэкенд: Nginx, Python, Flask, SDK, MINIO, PostgreSQL, Kafka, Zookeeper, Traefik, Workers pool: deploy workers, ML workers, Docker, Kubernetes Apache AirFlow

Со стороны Альфа-Лизинга: 

• Metabase – для отчетов

• Открытое ПО для анализа контактной информации (фильтрации некорректных ФИО контактов)

• Dadata, КонтурФокус – для получения данных из открытых источников

• MDM СПКА (собственное ПО) – для автоматического создания контрагентов, назначения ответственных менеджеров

• Федресурс – открытые данные о лизинговых сделках

• Яндекс Аудитории – для автоматической настройки таргет аудитории

• Mindbox – для управления рассылкой персональных предложений

• DWH (собственное ПО) – корпоративное хранилище данных

• Чат-бот botpress – для получения данных о предсказаниях

• GPT – ассистент, который помог написать 80% кода для обработки предсказанных клиентов (DAG в Airflow)

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Подготовительная фаза требовала от Альфа-Лизинга систематизации и очистки данных для обеспечения корректного обучения модели и достижения высокой точности прогнозов.

Работа с открытыми источниками данных создавала ограничения:

• нестыковки из-за ошибок, допущенных владельцами источников;

• дисбаланс в данных;

• аномалии в исторических данных за 2020 и 2022 гг., вызванные турбулентностью рынка;

• скорость и частота выгрузки данных;

• лимиты на использование платных источников.

При интеграции потоков данных в DWH было найдено решение на базе открытого провайдера ADO.NET, позволившее интегрировать ETL-процессы, построенные на базе MS SQL Server, с источниками в PostgreSQL без ущерба для производительности.

Другие сложности, с которыми бизнес сталкивается при ИИ-разработке: интеграция в ИТ-ландшафт, сроки реализации, дефицит специалистов, интерпретируемость результатов, — были нивелированы благодаря использованию гибридного подхода, сочетающего преимущества кастомной разработки и коробочных решений.

ГК Альфа-Лизинг совместно с ИТ-компанией «ВейвАксесс» разработали систему Альфа-Пророк, которая прогнозирует потребности в лизинге на основе искусственного интеллекта.

Решение, реализованное на базе российской платформы ValueAI в синергии с внутренними инструментами ГК Альфа-Лизинг, позволяет: 

1. Определять контакты, готовые к повторной покупке лизинговых продуктов

2. Предсказывать новых клиентов

3. Прогнозировать предмет лизинга

4. Создавать и переназначать менеджера в CRM

5. Ставить задачу менеджеру в CRM

6. Формировать таргет

7. Создавать и отправлять персональные предложения

Команда «ВейвАксесс» обработала исторические данные и построила модель с использованием алгоритмов машинного обучения.

Как работает система: 

• ИИ-модель обрабатывает базу данных в более чем 400 000 клиентов и тысячи новых контрактов ежемесячно, получая данные из Единого федерального реестра сведений о фактах деятельности юридических лиц. Она выделяет и рекомендует к обзвону контакты, которые с наибольшей вероятностью готовы заключить сделку в ближайшее время.

• Отдельная модель в системе отвечает за прогнозирование наиболее подходящего предмета лизинга: легковые автомобили, грузовая или специальная техника.

• Также решение способно выделять из сторонней системы проверки контрагентов организации, ранее не заключавшие договоры на лизинг, но потенциально имеющие такой запрос. ИИ-модель предоставляет список всех перспективных клиентов, данные используются для установки контакта и подбора адресного предложения.

• Предусмотрена возможность для специалистов Альфа-Лизинга оперативно анализировать отдельные выборки по запросу, загружая данные вручную, в том числе используя витрины данных DWH.

• Полученные предсказания система обогащает данными из открытых и внутренних источников – такими как реквизиты, лимиты, контакты и т.д. Далее программа создает выборки для каждого канала привлечения (Таргет, Email, Продажи, Банк, Колл-центр, Агенты) и формирует отчеты для ответственных сотрудников.

• Система ставит задачи в CRM и создает контрагентов, при необходимости назначает или меняет ответственного менеджера в CRM.

Россия