Розробка AI-системи автообдзвону для стягнення заборгованості (колекшн)
Колекшн-відділи витрачають до 70% часу на додзвін і перевірки за 230-ФЗ. AI-автообдзвон замінює операторів на ранніх стадіях прострочення (DPD 1–30): голосовий бот сам інформує про борг, пропонує варіанти погашення та фіксує Promise to Pay (PTP). Типова ситуація: оператор витрачає хвилину на привітання та перевірку даних, а після 18:00 дзвінки заборонені. AI-бот обробляє 1000 контактів за 2–4 години без перерв і помилок. При цьому голосовий бот адаптується під акцент та інтонацію боржника, що підвищує відсоток PTP на 15–20% за нашими даними. Наш досвід — понад 5 років в AI-рішеннях для фінтеху, 30+ впроваджених систем. В одному з проєктів для МФО з портфелем 30 000 активних боржників впровадження AI-обдзвону знизило навантаження на кол-центр на 60% за перший місяць, а відсоток PTP зріс з 12% до 18%.
Як AI-автообдзвон дотримується 230-ФЗ?
Закон №230-ФЗ суворо регулює частоту та час дзвінків боржникам. Система автоматично перевіряє кожне з'єднання:
from datetime import time
CALL_RESTRICTIONS = {
"weekdays": (time(8, 0), time(22, 0)),
"weekends": (time(9, 0), time(20, 0)),
"max_calls_per_day": 1,
"max_calls_per_week": 2,
"max_calls_per_month": 8,
}
async def check_call_allowed(debtor_id: str) -> tuple[bool, str]:
now = datetime.now()
contact_history = await db.get_contact_history(debtor_id)
current_time = now.time()
window = CALL_RESTRICTIONS["weekdays"] if now.weekday() < 5 else CALL_RESTRICTIONS["weekends"]
if not (window[0] <= current_time <= window[1]):
return False, "outside_allowed_hours"
today_calls = sum(1 for c in contact_history if c["date"].date() == now.date())
if today_calls >= CALL_RESTRICTIONS["max_calls_per_day"]:
return False, "daily_limit_exceeded"
if await is_in_stoplist(debtor_id):
return False, "in_stoplist"
return True, "allowed"
Додатково модуль compliance відстежує зміни в законі та оновлює правила без зупинки сервісу. Ми гарантуємо, що система завжди відповідає актуальним вимогам 230-ФЗ.
Для розпізнавання мови використовується Whisper, а діалоговий двигун побудований на GPT-4o-mini з fine-tuning на історичних записах. Латентність p99 не перевищує 800 ms завдяки оптимізованому пайплайну та batch-обробці.
Чому AI ефективніший за ручні обдзвони?
| Параметр | AI-автообдзвон | Оператори-люди |
|---|---|---|
| Швидкість обробки (1000 боржників) | 2–4 години | 1–2 дні |
| Помилки за 230-ФЗ | 0% (програмний контроль) | до 15% порушень |
| Доступність | 24/7 | 8-годинний день |
AI стабільніше обробляє однотипні сценарії, не втомлюється та не допускає людських помилок на кшталт пропуску стоп-листа. Додатково система логує кожну взаємодію для подальшого аудиту.
Як скрипти адаптуються під DPD-стадію?
| DPD стадія | Дія бота | Compliance правила |
|---|---|---|
| 1–7 | М'яке інформування, нагадування | 1 дзвінок на день, лише будні |
| 8–30 | Активне стягнення, розрахунок пені, пропозиція розстрочки | 2 дзвінки на тиждень, стоп-листи |
| 30+ | Передача оператору | Тільки після згоди |
COLLECTION_SCRIPTS = {
"dpd_1_7": """
Здравствуйте, {name}! Это компания {creditor}.
По вашему договору {contract_id} образовалась просроченная
задолженность {amount} рублей.
Пожалуйста, погасите её до {payment_deadline}.
Вы планируете оплатить в ближайшее время?
""",
"dpd_8_30": """
Здравствуйте, {name}. Вам звонят из {creditor}.
Задолженность по договору {contract_id} составляет {amount} рублей,
просрочка {dpd} дней. Начисляются пени {penalty_rate}% в день.
Мы готовы рассмотреть удобный для вас план погашения.
Вы можете оплатить сегодня?
""",
}
Адаптація скрипта під конкретний портфель (суми, тональність, юридичні формулювання) займає 1–2 дні. Ми використовуємо few-shot промпти для швидкого налаштування без перетренування моделі.
Фіксація PTP та планів розстрочки
@dataclass
class PromiseToPay:
debtor_id: str
contract_id: str
promised_amount: float
promised_date: date
call_id: str
confirmed: bool = False
async def process_payment_commitment(
session: dict,
user_response: str
) -> PromiseToPay | None:
extraction = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{
"role": "system",
"content": "Извлеки обещание об оплате из текста. JSON: {'date': 'DD.MM', 'amount': N, 'full': bool}"
}, {"role": "user", "content": user_response}],
response_format={"type": "json_object"}
)
data = json.loads(extraction.choices[0].message.content)
if data.get("date"):
ptp = PromiseToPay(
debtor_id=session["debtor_id"],
contract_id=session["contract_id"],
promised_amount=data.get("amount", session["total_debt"]),
promised_date=parse_date(data["date"]),
call_id=session["call_id"]
)
await db.save_ptp(ptp)
return ptp
return None
Витягнуті PTP автоматично потрапляють у CRM: менеджер бачить обіцяну дату та суму, при несплаті система ініціює повторний дзвінок. Інтеграція з 1С та Bitrix24 — у базовій поставці. Для захисту від hallucination налаштована валідація через chain-of-thought промпти.
Що входить у послугу
- Аудит поточного колекшн-процесу — аналіз скриптів, compliance, каналів зв’язку.
- Розробка voice-сценаріїв — під DPD-стадії, з A/B тестуванням.
- Інтеграція з CRM та АТС — REST API, webhook, SIP-з’єднання.
- Навчання моделі — fine-tuning GPT-4o-mini на історичних записах дзвінків.
- Пілотний запуск — 500–1000 боржників, 2 тижні, звіт з метриками.
- Документація та підтримка — опис API, інструкція оператора, SLA 8/5.
Процес роботи
- Аналітика — розбираємо ваш портфель прострочки, скрипти та інфраструктуру (1 тиждень).
- Проєктування — архітектура сценаріїв, compliance-правила, інтеграційні схеми (1 тиждень).
- Реалізація — розробка голосового бота, налаштування NLP-пайплайну, підключення до PBX (2–3 тижні).
- Тестування — QA на синтетичних і реальних дзвінках, юстировка тональності (1 тиждень).
- Деплой та моніторинг — розгортання на ваших серверах або в хмарі, налаштування логів та алертів (3 дні).
Терміни
Базова версія (один сценарій, один DPD-слайс) — 3–4 тижні. Повна система з PTP-трекінгом, мультислайсами та інтеграцією — близько 2 місяців. Точний термін визначаємо після аудиту.
Зв'яжіться з нами для проведення безкоштовного аудиту вашого колекшн-процесу. Замовте пілотний проєкт — переконайтеся в ефективності AI-обдзвону на своїй базі. Оцінимо проєкт протягом 2 робочих днів.