Компания-брокер специализировалась на сложных ипотечных продуктах (льготные программы, материнский капитал, рефинансирование). Консультанты тратили до 70% времени на ручной расчет условий и сбор справок, при этом каждый второй клиент уходил «подумать» из-за долгого ожидания. Молодые сотрудники боялись предлагать нестандартные схемы, так как не понимали, как изменения ключевой ставки или новый закон повлияют на одобрение. Data-Driven культура отсутствовала, хотя данных у компании было много: по отказам банков, по срокам рассмотрения, по профилям одобренных клиентов.
Мы внедрили платформу с ИИ-агентом «Цифровой аналитик», которая работала на двух уровнях. Первый уровень — для консультанта: во время диалога с клиентом агент в реальном времени подгружал предиктивную модель, оценивающую вероятность одобрения в 15 банках на основе введенных данных. Второй уровень — обучение: агент анализировал сделки, которые «сгорели», и создавал для команды кейсы-разборы, подсвечивая, на каком этапе было допущено неверное предположение (например, «клиент с таким ИП никогда не получит одобрение в этом банке, не трать время»).
Скорость подбора ипотечной программы для клиента сократилась с 2 дней до 15 минут. Доля успешных сделок (одобренных банками) выросла на 27%. Сотрудники перестали работать «вслепую», превратившись из простых сборщиков документов в квалифицированных консультантов, что повысило лояльность клиентов и NPS компании.