Показательный пример того, как ИИ в реальном бизнесе напрямую влияет на юнит-экономику сложных продаж. «Яндекс Недвижимость» оцифровала работу своих менеджеров по подбору квартир в новостройках с помощью речевой аналитики на базе Yandex SpeechSense: ИИ теперь анализирует 100% длинных телефонных консультаций, автоматически оценивает качество диалогов, находит удачные и неудачные формулировки и на этой основе обучает команду.

Кейс не про недвижимость как таковую — этот подход можно использовать для других сложных продаж с длинным циклом, где многое решается голосом. Сложные и дорогие решения — это как раз про банки: премиальное обслуживание, сложные инвестиционные продукты, ипотека и крупные кредиты, работа с корпоративными клиентами.

Тысячи часов телефонных разговоров — огромный массив несистематизированного знания о том, что работает, а что нет. Чтобы сделать какие-то выводы, нужно прослушивать их и разбирать — это практически невозможно вручную без потерь данных и качества. С помощью Yandex SpeechSense «Яндекс.Недвижимость» удалось выстроить систему, которая без участия человека может оценивать и сопоставлять сотни тысяч диалогов по единым критериям.

По сути ИИ превратил «интуитивные» сложные продажи в управляемый, data-driven процесс:

Анализ 100% звонков практически в реальном времени показал картину по всем типам клиентов, сценариев, менеджеров.

Рост вероятности записи в офис продаж в 2,6–5,4 раза и понимание успешных паттернов: какие конкретные речевые конструкции и сценарии повышают вероятность целевого действия.

Снижение стоимости проверки звонка в 10 раз: часть работы контролёров заменила автоматическая оценка, а ручной разбор можно делать точечно по самым важным или спорным кейсам.

Если перенести модель «Яндекс Недвижимости» в банк, ИИ может повышать вероятность открытия брокерского счёта или карты премиального уровня, снижать отказы при обсуждении комиссий или сложных продуктов, подсвечивать рискованные паттерны и тем самым снижать риски жалоб.

Финтехно