20 Ноября 2023 10:00 20 Ноя 2023 10:00 |

Поделиться

Сергей Четвертаков, Prof IT — о навыках диалоговых и программных роботов и генеративном ИИ в разговорных ассистентах

«Одно из главных преимуществ роботизации — многократное сокращение расходов на обработку коммуникаций»

CNews: Инструменты на основе диалогового ИИ действительно настолько актуальны для бизнеса, как говорят, или их внедрение больше «дань моде»?

Сергей Четвертаков: Индустрия голосовых роботов и чат-ботов уже несколько лет демонстрирует высокие темпы роста от 40 до 80% год от года. Наши оценки ситуации совпадают с прогнозами аналитиков. Мы видим повышенный спрос на голосовые и чат-боты как среди новых клиентов, так и среди тех, с кем уже работаем. 70% текущих клиентов приходят к нам с новыми задачами, поскольку имеющиеся у них решения доказали свою эффективность. Также роботы становятся более функциональными и у бизнеса появляется возможность автоматизировать более сложные процессы.

CNews: Почему роботы стали так востребованы сейчас?

Сергей Четвертаков: На то есть объективные причины в бизнесе. Одно из главных преимуществ роботизации — она помогает сокращать расходы. Во всех наших проектах обработка коммуникаций роботами обходится в 2-4 раз дешевле, чем операторами в контакт-центре. Еще одна проблема, которую роботы решают уже сейчас, и которая будет становиться еще более острой — это нехватка кадров. По результатам исследований в прошлом году 80% работодателей испытывали кадровый голод. Также многие компании ставят своей целью повышение качества обслуживания. Роботы помогают и с этим: позволяют исключать ожидание на линии, быстрее решают типовые запросы клиентов и четко следуют стандартам обслуживания компании.

CNews: Можете сказать, какие ощутимые результаты бизнесу приносят роботы?

Сергей Четвертаков: Использование роботов существенно улучшает показатели работы контакт-центров и служб клиентской поддержки. В десятки раз уменьшается доля потерянных звонков и время ожидания на линии. Многократно снижается среднее время ответа на первое обращение клиента и среднее время обслуживания. Увеличивается доля клиентов, чьи вопросы решаются при первом обращении. Что немаловажно, при этом не ухудшаются и показатели качества клиентского сервиса.

Вот некоторые примеры из наших проектов — в 18 раз ускорилась обработка обращений в службе клиентского сервиса сети ресторанов быстрого питания, в 11 раз выросла скорость ответа на вопросы клиентов — участников программы лояльности крупного банка, с 2-3 дней до нескольких минут ускорилось информирование о задолженности в энергосбытовой компании.

«С развитием ИИ разговорные ассистенты становятся полноценными помощниками для бизнеса»

CNews: Давайте поговорим о том, как развитие технологий повлияло на эволюцию роботов, и что нового появилось в диалоговых ассистентах.

Сергей Четвертаков: С развитием ИИ разговорные ассистенты стали заметно умнее, они выполняют более сложные задачи и проникают в новые индустрии.

Разговорные ассистенты, которых мы разрабатываем, умеют все то, без чего уже невозможно представить умного помощника: анализ нюансов смысла, понимание контекста и намерений пользователя, использование предыдущей истории обращений для более точного понимания запроса. Они ведут свободный нелинейный диалог, интегрируются с разными информационными системами, используют несколько баз знаний, чтобы обеспечить максимально компетентные консультации.

Появился принципиально новый тип роботов, реализованный на технологии голосового диалога из браузера — веб-ассистенты. С ними можно поговорить голосом прямо на сайте или в мобильном приложении.

Веб-ассистенты — идеальное решение для компаний, которые хотят строить коммуникацию с клиентами в новом формате. Подключив такого ассистента к большой языковой модели, компания получает полноценного консультанта со своим голосом и характером, который будет передавать ценности бренда, и сможет вести свободный диалог на любую тему, касающуюся компании и продукта.

Такие ассистенты пока редкость. Мы создали такого виртуального помощника Vocamate AI для нашего сайта. Чтобы посмотреть, как это работает, заходите на сайт vocamate.ru и поговорите с роботом!

CNews: Кстати, как вы относитесь к новому тренду — роботам, построенным на генеративных сетях, использующих большие языковые модели (LLM)?

Сергей Четвертаков: Это очень перспективное направление и мы активно им занимаемся. До недавнего времени GPT-модели были неприменимы для бизнеса, поскольку использовали область общих знаний. Теперь силу генеративного ИИ можно использовать в коммуникациях с клиентами — мы научились обучать GPT-модели на частных корпоративных данных и уже работаем над пилотными решениями. Модульная архитектура нашей платформы позволяет мгновенно включать технологические инновации в состав решения и сразу применять их в проектах.

CNews: Какую ценность это принесет компаниям и пользователям?

Сергей Четвертаков: Смотрите, если раньше роботы отвечали на вопрос пользователя заготовленной статьей из базы знаний, то после интеграции с GPT-моделью они могут генерировать ответы «на лету», строя их на неструктурированной информации из глобальной базы знаний компании. Отпадает необходимость кропотливого создания баз знаний вручную, и процесс создания роботов станет быстрее и дешевле.

Кроме этого, роботы получают большую свободу и могут вести более гибкий диалог и делать персонализированные предложения. Опираясь на накопленную информацию о пользователе, роботы смогут прогнозировать проблемы или потребности клиента и строить коммуникацию с учетом этого. Для клиента это более короткий и интересный клиентский путь, и ощущение заботы.

CNews: Похоже, что применение LLM моделей будет очень востребовано.

Сергей Четвертаков: Да, однозначно, но требуется время, чтобы разобраться с галлюцинированием генеративного ИИ, решить этические, юридические, вопросы безопасности и конфиденциальности данных, попадающих в облачную среду. Но в целом это большой прорыв. Совсем скоро роботы, использующие GPT, займут высшую ступень в иерархии ботов.

«На рынке существует много решений для роботизации, но большинство из них автоматизирует только диалоги»

CNews: Что кроме коммуникаций сегодня умеют роботы?

Сергей Четвертаков: Самые продвинутые виртуальные ассистенты сейчас не просто отвечают на звонки и чаты, но и выполняют функции программных роботов. На рынке существует много решений для роботизации, но большинство из них автоматизируют только диалоги. Наша платформа изначально создавалась по принципу BPM-системы и позволяет комплексно подходить к автоматизации бизнес-процессов. Благодаря этому виртуальные ассистенты Vocamate AI обладают RPA-навыками и решают широкий круг задач: взаимодействуют c любыми системами, принимают, анализируют и отправляют письма, собирают данные пользователей и вносят их в системы, проводят идентификацию пользователей.

Это позволяет автоматизировать сложные бизнес-процессы целиком, и при таком комплексном подходе автоматизация обеспечивает системный эффект для бизнеса и достижение максимальных результатов.

CNews: Какие еще сильные стороны есть у вашего решения?

Сергей Четвертаков: Платформа Vocamate AI действительно обладает широкой функциональностью для решения максимально разнообразного круга задач. А в прошлом году решение получило новый толчок в развитии — мы получили грант Фонда содействия инноваций.

Сегодня Vocamate AI — это омниканальная система разговорного ИИ с Enterprise-уровнем архитектуры для построения сложных иерархических диалогов, решения RPA-задач и создания мультисерверных решений с отказоустойчивостью сервиса 99,99%. Решение входит в реестр отечественного ПО.

На платформе можно создавать разговорных ассистентов самостоятельно, без навыков программирования, а функция отладки сценариев помогает делать это в разы быстрее.

Мы одни из первых сделали наше решение омниканальным. Платформа поддерживает обработку обращений во всех каналах и сохранение контекста беседы при смене канала. Сегодня это уже базовая, но очень важная потребность для выстраивания клиентоориентированной стратегии.

Решение может быть использовано как облачный сервис, а для предприятий с чувствительной информацией мы можем создать многосерверную архитектуру в закрытом контуре клиента.

CNews: Какие технологии вы применяете?

Сергей Четвертаков: Использование глубокого обучения стало стандартом де-факто в наших проектах. В Vocamate AI мы используем собственную NLU-модель обработки естественного языка, позволяющую анализировать речь пользователя, распознавать нюансы смысла, понимать и запоминать контекст. Она позволяет описывать семантическое ядро интента буквально в несколько строк и быстро создавать ассистентов, которые отлично понимают намерения пользователей.

В решении применяется кластерный анализ — еще один продвинутый инструмент Машинного обучения, который помогает роботам постоянно самообучаться и пополнять свои знания.

Мы используем речевые сервисы от лидеров рынка: Yandex Cloud, SberDevices, 3iTech, которые предоставляют высочайшее качество распознавания и синтеза речи. Мы уже применяем в проектах новые голоса от Yandex SpeechKit, которые звучат практически неотличимо от человека и делают общение более естественным.

CNews: Расскажите, как обеспечить успех проекту и создать роботов, приносящих пользу?

Сергей Четвертаков: Составляющие успеха: тщательный выбор подрядчика — наличие у него зрелого решения и сильной проектной команды, подготовленность заказчика, а также вовлеченность обеих сторон в работу над проектом.

CNews: Как правильно подойти к выбору подрядчика?

Сергей Четвертаков: Выбирая подрядчика, стоит внимательно изучить продукт, на базе которого будет создаваться решение: насколько это гибкая и технологически развитая платформа, а также опыт подрядчика в разработке комплексных проектов.

Не надо стремиться найти самую дешевую реализацию своей задачи. Важно понимать, что завтра перед вашими роботами будут стоять новые, более сложные задачи и выбранная платформа должна будет обеспечить их реализацию.

Компания-разработчик должна отлично ориентироваться в технологических тенденциях, владеть всеми необходимыми инструментами и предлагать наиболее оптимальные технологические решения, которые помогут добиться нужного результата, но при этом не будут избыточны и не завысят стоимость проекта.

CNews: Как создать по-настоящему эффективного робота?

Сергей Четвертаков: На начальных этапах нужно тщательно проанализировать бизнес-процесс, определить какие запросы должен решать робот, цели проекта и метрики, продумать методы обмена данными с ИС, предусмотреть омниканальность, выбрать технологические решения, удовлетворяющие требованиям, разработать систему аналитики и отслеживать поведение бота после запуска для устранения погрешностей.

При создании роботов важно учесть профиль клиента, с которым будет взаимодействовать виртуальный ассистент и придерживаться экологичного подхода в коммуникации с пользователями. Важно, чтобы помощник был компетентен, быстро решал запросы, с ним было легко и комфортно общаться. При построении сценария мало продумать «счастливый путь» пользователя, нужно предвосхитить все вопросы, предусмотреть все сложности, с которыми пользователь может столкнуться в процессе общения с ботом.

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка