Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИРасчёт ставки по ипотеке в ответ на оффер конкурента

Расчёт ставки по ипотеке в ответ на оффер конкурента

Клиент показал предложение другого банка — помощник за секунды считает встречную ставку в рамках вашей маржи, пока клиент ещё рядом.

Что это даёт бизнесу

Клиент с предложением другого банка в руках уходит «подумать» и часто не возвращается. Если менеджер не может ответить сразу, разговор фактически уже проигран.

  • Крупный банк уже даёт предварительное решение по заявке онлайн за 2 минуты (ВТБ). Пока менеджер вручную ищет строчку в таблице ставок, клиент успевает получить у конкурента и цифру, и решение.
  • Пересчитать предложение вручную — значит открыть таблицу ставок, вспомнить правила скидок и не ошибиться в марже. На звонке это редко получается быстро, поэтому клиенту чаще всего говорят «мы перезвоним».
  • Помощник считает встречное предложение сразу в рамках вашей маржи — менеджеру не нужно каждый раз спрашивать разрешения у руководителя.
  • Расчёт идёт по условиям конкурента, которые клиент сам принёс, а не по догадкам о том, что там написано.

Источники: ВТБ.

Какую проблему решает

Клиент приносит скриншот или распечатку предложения другого банка и ждёт сопоставимый ответ на месте, а у менеджера нет под рукой ни таблиц, ни полномочий ответить сразу.

«Мы вам перезвоним» часто оказывается последним, что клиент слышит от вас, — конкурент успел ответить, пока клиент ещё стоял у стойки.

Как это работает

1Загружаем оффер конкурентафото или файл с условиями2Считываем условияставка, срок, платёж, комиссии3Сверяем с вашими таблицамиставоки правилами скидок4Считаем встречное предложениев рамках вашей маржи5Показываем менеджеру готовуюцифрудля разговора здесь и сейчас
Как считается встречное предложение

Смысл в скорости, а не в глубине анализа: ответ должен появиться, пока клиент ещё разговаривает с менеджером, а не после того, как он ушёл думать.

Кому подходит

Банкам, ипотечным брокерам и агентствам недвижимости, где клиенты регулярно сравнивают предложения нескольких банков и решение принимается на месте.

Что нужно от вас

Актуальные таблицы ставок и правила скидок, доступ к каналу, где идёт разговор с клиентом (чат, CRM, звонок), и чётко прописанные границы: что менеджер может предложить сам, а что требует согласования.

Границы решения

Это предварительный расчёт для разговора, а не официальное решение банка. Итоговую ставку по-прежнему утверждает кредитный комитет или система банка по своим правилам — помощник лишь быстро считает, что можно предложить в рамках уже одобренной вилки. За её пределами решение остаётся за человеком.

С чего начать

Начинаем с бесплатного разбора на 40 минут: покажем на реальных офферах конкурентов, что посчитал бы помощник. Запуск — от 250 000 ₽, от двух недель.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?