ИИ врывается на рынок роботов-коллекторов: как изменились голосовые помощники в 2026 году и чего ждать в будущем

Голосовые помощники в сфере взыскания давно перестали быть просто автоинформаторами. Они умеют вести живой диалог, проявлять эмпатию и на ходу менять сценарий взаимодействия с должником в зависимости от его поведения. Системы на базе LLM (Large Language Model — большая языковая модель) позволили разработчикам максимально приблизить роботов к живой коммуникации.

«Рынок Взыскания» попросил экспертов сравнить эффективность роботов на базе ИИ и сценарных голосовых помощников и выяснил, почему, несмотря на стремительно развивающиеся технологии, компании не спешат оставить «человека за бортом» коммуникаций с клиентами.

• С каталогом технологических решений для досудебного взыскания, включая подборку голосовых роботов, можно ознакомиться в нашем проекте DEBT TECH / НАВИГАТОР.

От «дерева» к живому контексту

Основное достижение последних 12 месяцев — массовый отход от древовидных сценариев.

«Раньше голосовой робот работал строго по сценарию: распознал ключевое слово — пошел по “ветке”, — констатирует Максим Колосков, руководитель платформы VS Robotics. — Главное достижение последнего года — массовый переход к LLM. Робот теперь может вести живой диалог, реагировать на неожиданные реплики, удерживать контекст на протяжении всего разговора».

Параллельно индустрия совершила качественный скачок в акустике: речь робота избавилась от металлического звучания, обзавелась интонационными паузами и эмоциональными нотками. 

Светлана Варфоломеева, руководитель по развитию ИИ в ID Collect, подтверждает это цифрами: «Растет кривая сборов взыскания с использованием роботов, в первую очередь за счет внедрения более сложной языковой ИИ-модели. С каждым годом улучшается качество синтеза, а соответственно, растет спектр выбора качественных голосов, и люди все реже распознают робота за счет максимально приближенного сценария поведения ботов к человеческим».

Эффект присутствия против человеческого выгорания

По мере развития ИИ меняется и сам подход к причинам, которые мотивируют компании внедрять высокие технологии в рутинные процессы. Скорость — больше не главный фактор, которым руководствуется бизнес, решая, кому доверить задачу — человеку или роботу. Сегодня это вопрос стабильности и доступности.

«Робот обладает рядом структурных преимуществ: он доступен круглосуточно, не выгорает, эмоционально стабилен в любой ситуации, всегда работает строго по регламенту», — отмечает Максим Колосков.

Этот тезис — устойчивая реальность рынка. Максим Лазарев, директор ПКО «Профи» (входит в финтех-группу «Займер»), рассказал, что цифровым помощникам лучше доверить то, что не требует тщательного погружения в процесс.

«На данный момент мы полностью заменили людей сценарными роботами на стадиях преколлекшн и ранний коллекшн (до 6-го дня просрочки). На данных этапах роботы не уступают людям в эффективности, при этом их стоимость ощутимо ниже».

Планомерно снижается и барьер недоверия со стороны клиентов. Машины становятся естественнее, поэтому должники перестают бросать трубку в первые секунды разговора.

Тем не менее в нестандартных, эмоционально сложных ситуациях без сотрудника пока не обойтись — машине недостает истинной человеческой гибкости, признают в VS Robotics.

Законодательство на страже человека

Несмотря на успехи, говорить о полной замене человека преждевременно. Глубина внедрения нейросетей напрямую зависит от регуляторных рисков. Если в продажах или сервисном обслуживании языковые модели уже ведут значительную часть диалога, то во взыскании ситуация иная.

Как подчеркивает Максим Колосков, коммуникации жестко регламентированы 230-ФЗ. Любая ошибка генеративной модели, допустившей некорректную формулировку, — и компании грозят прямые юридические последствия, что взыскатели в условиях строго контроля допускать не могут.

Поэтому доля AI-компонентов хоть и растет, но делегировать весь объем задач «бездушному» собеседнику игроки пока опасаются. Опрошенные эксперты говорят, что охотно прибегают к помощи «цифры», но только на ранних этапах просрочки.

Например, в ID Collect порядка 75% обзвонов проходит через роботов. Оставшиеся 25% оптимизированы для сокращения расходов на связь без потери эффективности сбора. В ПКО «Профи» — 100% автоматизации в преколлекшн и до 6 дней просрочки.

Прогноз: дружба робота и человека

Спикеры сходятся во мнении, что ближайшие три года пройдут под знаком персонализации и конвергенции каналов связи.

«До 60% обращений будут начинаться в чате и завершаться коротким уточняющим звонком от робота, — прогнозирует Максим Колосков. — Это станет возможным благодаря переходу от жестких скриптов к локальным языковым моделям внутри контура безопасности заказчика».

Светлана Варфоломеева уточняет сценарий:

«Доля LLM-ботов в сравнении с NLU-ботами и живыми операторами будет поступательно расти и в ближайшие три года может составить порядка 90% от общего объема звонков, и только 10% сложных разговоров будет переходить на оператора».

В свою очередь, Максим Лазарев приходит к выводу, что ИИ-технологии пока проигрывают скриптам по соотношению цена — качество:

«Мы провели несколько тестов ИИ-роботов в сравнении со сценарными роботами и людьми. Пока результаты оставляют желать лучшего: роботы на основе ИИ стоят в разы дороже сценарных, но не выигрывают у них в эффективности. На более поздних этапах просроченной задолженности ИИ-роботы пока также уступают человеку, хотя стоимость их использования сопоставима с зарплатой специалистов».

По его словам, классические сценарные роботы достигли потолка своей ниши, став недорогим и эффективным инструментом раннего этапа, тогда как тотальное господство ИИ — все еще прерогатива будущего.

Технологический потолок и промптинг 

Главным тормозом развития спикеры называют не вычислительные мощности, а управление самой моделью.

«Главная техническая сложность сегодня — промптинг, — делится Максим Колосков. — LLM-модели обучены на общих данных и плохо знают специфику отдельных индустрий. Задача — найти баланс между полнотой инструкции и скоростью ответа: детализированный промпт не должен увеличивать задержку на звонке».

Таким образом, ситуация вновь сводится к тому, что допустить некорректную коммуникацию с клиентом для сферы взыскания невозможно.

К техническим сложностям добавляется инфраструктурный фактор. Проблемы интеграции с телефонией и не лучшее качество связи, мешающие стабильному распознаванию речи, — это тоже нюансы, стоящие на пути развития роботизации.

Выводы

Помимо специфики коммуникации в отрасли и строгого надзора за ней, сдерживающими факторами внедрения роботов во взыскании остаются также ограниченный доступ к зарубежным архитектурам из-за санкций, жесткие требования законодательства о персональных данных и отсутствие стимулирующих мер со стороны государства.

Совершенствование сектора зависит от двух факторов: насколько быстро российские разработчики закроют разрыв с мировыми аналогами, и смогут ли законодатели перейти к созданию условий для ответственного применения технологий именно во взыскании, резюмируют собеседники.