Розмовний ІІ: вчора vs сьогодні
На перший погляд, технологія розмовної ІІ проста. Спочатку голосовий
У розвитку розмовного інтелекту особливозацікавлені представники відразу декількох сфер. Перш за все, це контакт-центри: так, найбільший ринок по застосуванню NLU-алгоритмів (розуміння природної мови - «Хайтек»), за даними Everest Group, становить $ 330 млрд на рік. Інша область - виробники домашніх розмовних пристроїв (розумні колонки, девайси для авто, роботи). Особливо жорстка боротьба в цій сфері розгорнулася в Китаї - до 2018 року практично кожен з інтернет-гігантів випустив власну розумну колонку. І, звичайно, розвиток технології необхідно для голосових асистентів.
Розмовний штучний інтелект розвивається врізних напрямках. Одна з найбільш перспективних технологій - це сервіс розпізнавання емоцій. Спочатку ми припускали, що ІІ зможе розпізнавати щодо великий спектр емоцій (близько 12), проте в підсумку зупинилися на трьох базових: позитивному, негативному, нейтральному - ці настрої визначаються з точністю до 95% (на різницю в кілька відсотків найчастіше впливає якість зв'язку ). Адже навіть людина не завжди здатна визначити, наприклад, сумує він або журиться. Компанії впроваджують подібні технології не просто так: наприклад, визначаючи негатив, робот може з'єднати клієнта з оператором, щоб роздратування не збиралося, а конкретне завдання зважилася максимально швидко і ефективно.
Ще один цікавий напрям розвиткутехнологій - розпізнавання гендеру по голосу. Точність також досить висока - 98%. Навіщо це потрібно компаніям? Наведемо приклад: робот планує поспілкуватися з конкретним клієнтом - наприклад, жінкою, і якщо трубку візьме чоловік, він може попросити покликати до телефону іншої людини. Персоналізація щодо клієнтів - must have в 2020 році для будь-якої компанії.
Бот на дроті: навіщо розмовний ІІ бренду
Технології розмовного ІІ швидко розвиваються.із 400 великих компаній, що працюють у різних галузях, 91% вже серйозно інвестують у цей напрям. Найуспішніші компанії від Bosch до Starbucks використовують розробки на базі ІІ для спілкування з клієнтами: на сайтах, у месенджерах, мобільних додатках та в інших каналах комунікації. Розмовний штучний інтелект нагоді скрізь, де передбачені діалоги та їх досить багато. Інтерес корпорацій — у практичній користі голосових помічників: за допомогою технології можна скоротити витрати, збільшити прибуток та підвищити ефективність роботи.
Наприклад, ще в 2017 році The Royal Bank ofScotland (Королівський банк Шотландії) запустив робота Luvo. За допомогою розпізнавання мови він спілкується з клієнтами банку і навіть виконує стандартні операції на зразок грошових переказів. А в 2019 році організатори дводенної конференції для стартапів Slush в Гельсінкі використовували розмовного бота для обробки повідомлень учасників заходу. Голосовий помічник Botzilla допоміг відповісти на більш ніж 10 тис. Запитів протягом всього заходу і лише 100 з них передав в службу підтримки.
Можна розробити робота всередині компаніїсамостійно, а можна взяти готове рішення. На ринку існує велика кількість платформ, які можуть повністю підлаштовуватися під необхідний профіль компаній, наприклад, повноцінний віртуальний помічник, який здатний приймати рішення та спілкуватися через різні канали комунікації.
Розмовні боти також особливо корисні в тихнішах, де потік клієнтів досить великий. Це, наприклад, транспортно-логістичні, e-commerce і страхові компанії. Перш за все, голосовий робот - хороший помічник на ринку сервісної технічної підтримки або на ринку супроводу. Ще одна сфера, яку ми виділили в компанії, - лінія першої підтримки (низькокваліфіковані фахівці, які приймають дзвінки і відповідають на найбільш поширені запитання) і лідогенераціі.
За компетенції боти здатні виявляти себекраще, ніж більшість операторів, але поступаються Амбасадор, які є в будь-якому call-центрі. Умовно call-центр можна поділити на чотири категорії: Q4 (нові співробітники, проходять адаптацію і навчання), Q3 (пройшли випробувальний термін, але більша частина продовжує приносити збиток через низьку продуктивність), Q2 (стабільні співробітники, на яких можна покластися) , Q1 (тягнуть весь call-центр). Бот не здатний поки конкурувати з Q1, а з Q4 і Q3 - запросто. З Q2 конверсія робота і людини порівнянна, але є різниця у вартості (бот в 3-5 разів дешевше).
Нещодавно до нас звернулося підприємство, яке закороткий час зріс у кілька разів за рахунок злиття. За підсумками співробітники перестали встигати обробляти понад 1 млн вхідних дзвінків щомісяця. Виникала постійна затримка — клієнтам доводилося чекати на відповідь оператора понад 15–20 хвилин. Рішення, яке ми запропонували, – налаштування голосового бота для першої лінії. Результат - протягом наступного місяця звернення клієнтів почали оброблятися з першої секунди розмови, а очікування відповіді знизилося до нуля навіть у піковий час.
Чат-боти також активно використовуються бізнесом -близько 57% компаній довіряють деякі завдання корпоративним ботам або планують його налаштувати (як для B2B-, так і для B2C-цілей). Наприклад, ефективність такого помічника в МТС перевищує 80%. Це означає, що 8 з 10 запитів вирішуються без залучення оператора. Але розмовний штучний інтелект ще ефективніше. Наприклад, у банку «Тінькофф» працює голосовий помічник «Олег» (в області лайфстайлом і фінансів). В цілому чат-боти установи без участі людини вирішують 35% всіх звернень клієнтів.
Бізнес також часто використовує голосовихпомічників не тільки для того, щоб інформувати і спілкуватися з клієнтами, а й планувати зустрічі. Наприклад, для однієї великої американської компанії, яка займається нерухомістю, ми розробили розумного бота. Його завдання полягало в «холодному» обдзвоні клієнтів по всіх штатах США. Голосовий робот Philbot не тільки вів «живий діалог», але його голос повністю відповідав американської мови, яка схожа на місцеву на 99,9%. Він телефонував клієнтів і під час спілкування, враховуючи цінову перевагу, відносив їх до однієї з чотирьох цільових груп. Якщо людині було незручно спілкуватися по телефону, бот пропонував спілкування в соцмережі - це дозволило не втрачати лід.
Конверсія після обдзвону склала 1%, що невідрізнялося від конверсії співробітників за аналогічної роботи. Але якщо люди впоралися б з таким завданням за кілька днів, то бот здатний зробити обдзвон за одну годину. Це дозволило швидко отримати базу гарячих лідів та зафіксувати різні тригери, що спростило подальший аналіз результатів дзвінків.
Як будуть розвиватися голосові помічники в майбутньому
У 2020 році глобальний ринок інтелекту вступив внову еру. Питання, чи є ІІ життєздатним, вже змінився на затвердження. Зараз голосові асистенти розвиваються в двох напрямках - це формалізація для виконання певних завдань і помічники для розваги користувачів. Поки це розумний генератор відповідей для діалогу, але придумувати жарти самостійно робот ще не здатний.
Але ж ще 30 років тому люди користувалисядовідником, щоб знайти якусь інформацію. Потім з'явилися смартфони, інтернет. Голосовий інтерфейс сайту прийде їм на зміну. Я думаю, що незабаром будь-яку інформацію можна буде отримати за допомогою голосового запиту, відповідь на який буде максимально релевантним за рахунок персоналізованого підходу голосового асистента до кожного користувача. Припускаю, що індустрія буде рости навіть не на 30% за рік, а мінімум в 2-3 рази.
Читайте також:
- Льодовик «Судного дня» виявився небезпечніше, ніж думали вчені. розповідаємо головне
- З'явилося відразу два докази позаземного життя. Одне на Венері, інше - невідомо де
- На 3 день хвороби більшість хворих COVID-19 втрачають нюх і часто страждають нежиттю